IA · 21 luglio 2026 · 3 min di lettura
La crisi invisibile dei token: l'esercito USA esaurisce i budget e Google progetta nuovi chip di silicio
In sintesi: A maggio 2026, il CIO dell'esercito statunitense aveva annunciato l'accesso illimitato ai token IA tramite la piattaforma Ask Sage. A metà giugno, il pool era già esaurito, costringendo i vertici a imporre rigidi limiti d'uso. Questo incidente evidenzia l'urgente necessità di governance dei costi nell'integrazione dell'IA aziendale.
di Team Mocchi's
L'illusione dei "token illimitati" nell'esercito statunitense
A maggio del 2026, i vertici tecnologici del Pentagono celebravano un traguardo storico: quasi la metà dei 3,5 milioni di dipendenti del Dipartimento della Difesa (DOD) utilizzava regolarmente strumenti di intelligenza artificiale. Sull'onda di questo entusiasmo, il CIO dell'esercito statunitense aveva annunciato l'introduzione di "token illimitati" per l'accesso ad Ask Sage, una piattaforma aziendale accreditata per la gestione di informazioni non classificate controllate. Tuttavia, come rivelato da un'inchiesta di WIRED, l'illusione dell'abbondanza è durata meno di un mese.
A metà giugno, i dipendenti del Combat Capabilities Development Command (DEVCOM) dell'esercito si sono visti recapitare un'email interna dai toni perentori: il pool di token a disposizione era stato completamente prosciugato, costringendo i responsabili a ripristinare rigidi limiti di utilizzo. Il meccanismo di adozione forzata implementato dall'esercito ha accelerato il disastro finanziario. Ogni dipendente riceveva un'allocazione iniziale di almeno 200.000 token al mese (circa 740.000 caratteri), con ricariche automatiche in caso di esaurimento. Chi non consumava la propria quota veniva persino sollecitato tramite email automatizzate a utilizzare maggiormente lo strumento per compiti banali, come la riscrittura di descrizioni di mansioni del personale o l'allineamento dei ruoli amministrativi. Il risultato? L'intero pacchetto aziendale annuale da 100 milioni di token è andato in fumo in una manciata di settimane.
La scalata dei costi e la fame di silicio ottimizzato
La vicenda di DEVCOM non è un caso isolato, ma la punta dell'iceberg di una crisi di sostenibilità economica che colpisce l'intera infrastruttura dell'IA generativa. Se nell'uso quotidiano d'ufficio i consumi possono apparire gestibili, su scala operativa le cifre diventano astronomiche. Basti pensare che durante l'esercitazione militare Operation Epic Fury, il Pentagono ha consumato circa 20 miliardi di token al giorno, come riportato da fonti vicine alla Difesa e citate da WIRED.
Ogni singolo token generato o elaborato ha un costo computazionale, energetico e finanziario preciso. Quando le aziende o le istituzioni integrano le API dei grandi modelli linguistici (LLM) senza un'architettura di controllo intermedia, si espongono a un consumo di risorse potenzialmente infinito. La risposta dell'industria tech a questa vulnerabilità economica non si sta facendo attendere, spostandosi direttamente sul piano dell'hardware e della progettazione del silicio proprietario.
La contromossa di Google: il chip "Frozen v2"
È in questo scenario di pressione sui costi che si inserisce l'ultima mossa di Alphabet. Come riportato da TechCrunch, che cita indiscrezioni originariamente diffuse da The Information, Google sta sviluppando in segreto un nuovo chip custom per i propri server, battezzato internamente "Frozen v2".
L'obiettivo del progetto, la cui release è prevista per il 2028, è incrementare drasticamente l'efficienza di calcolo dei modelli della famiglia Gemini. Secondo i dettagli trapelati, il chip promette di essere tra le 6 e le 10 volte più efficiente rispetto alle attuali unità di elaborazione (TPU) di Google, misurato in termini di token generati per singola unità di energia elettrica.
Sebbene Big G non abbia confermato esplicitamente lo sviluppo di "Frozen v2", ha ribadito a TechCrunch la centralità del proprio approccio "full-stack", che unisce la progettazione hardware e software per ottimizzare i carichi di lavoro reali. Questa corsa al chip proprietario – che vede coinvolte anche OpenAI con il processore Jalapeño e Anthropic in partnership con Samsung – dimostra come l'efficienza energetica e la riduzione del costo per token siano diventate la vera priorità competitiva, superando la pura corsa al parametro più grande.
Il punto di Mocchi's
L'esperienza dell'esercito americano dimostra che il concetto di "token illimitati" nell'IA generativa è un'illusione commerciale pericolosa per qualsiasi bilancio aziendale. Per le imprese italiane che intraprendono la transizione digitale, la lezione è chiara: l'adozione dell'IA non può prescindere da una governance architetturale rigorosa. Non basta acquistare licenze o esporre API; è necessario implementare strati intermedi di controllo (come sistemi di caching semantico e limitatori di consumo) e adottare un approccio ibrido, delegando i compiti più semplici a modelli open-source leggeri ospitati localmente. Solo monitorando e ingegnerizzando il flusso dei token è possibile evitare che l'entusiasmo per l'innovazione si trasformi in un insostenibile drenaggio di risorse finanziarie.