Il panorama tecnologico globale ha appena attraversato dodici mesi di trasformazioni radicali che hanno ridefinito i presupposti su cui poggia l’intero settore dell’innovazione. In un recente confronto tra i principali partner di Y Combinator — Garry Tan, Diana Hu, Jared Friedman e Harj Taggar — emerge una fotografia nitida di un mercato che, dopo la frenesia iniziale, ha trovato una sua forma definita. Se il 2024 era stato l’anno della scoperta, il 2025 si è distinto per una stabilizzazione inaspettata dell’economia legata all’intelligenza artificiale, dove le gerarchie tra i fornitori di modelli sono state stravolte e le strategie di crescita delle aziende hanno subito un’importante mutazione genetica.
Indice degli argomenti
L’era della stabilità e il nuovo “playbook” operativo
Uno degli elementi più sorprendenti di quest’ultimo anno è la percezione di una ritrovata solidità strutturale nel mercato. Secondo Jared Friedman, il settore ha raggiunto una configurazione chiara, suddivisa in tre livelli fondamentali: le società che sviluppano i modelli, le aziende che si occupano del livello applicativo e quelle dedicate alle infrastrutture. Questa suddivisione ha rimosso quel senso di incertezza perenne che caratterizzava i primi tempi, dove ogni nuovo annuncio rischiava di rendere obsoleta un’intera categoria di imprese.
Friedman osserva che “sembra che tutti stiano per fare un sacco di soldi e c’è una sorta di manuale d’istruzioni relativo su come costruire una società nativa di IA sopra i modelli”. Questo cambiamento ha riportato la ricerca di nuove idee a livelli di difficoltà definiti “normali”, poiché non è più sufficiente attendere un rilascio tecnologico esterno per trovare una nicchia di mercato valida. Il successo per una startup AI oggi dipende meno dalla fortuna temporale e molto più dalla capacità di esecuzione e dalla solidità del modello di business.
La diversificazione dei modelli: l’ascesa di Anthropic e Gemini
Il dato più eclatante che emerge dai processi di selezione per il batch “Winter ’26” di Y Combinator riguarda il cambiamento radicale nelle preferenze tecnologiche dei fondatori. Per lungo tempo, OpenAI ha rappresentato la scelta quasi obbligata, dominando oltre il 90% delle implementazioni. Tuttavia, i dati recenti indicano un vero e proprio “cambio della guardia”. Diana Hu evidenzia come la crescita di Anthropic sia stata impressionante: “in questo batch, l’API numero uno è in realtà Anthropic, ha superato OpenAI”.
Le statistiche aggiornate mostrano che Anthropic ha superato il 52% delle preferenze tra i nuovi fondatori. Questo successo non è casuale ma deriva da una precisa strategia di prodotto. Diana Hu spiega che il modello ha ottenuto risultati eccezionali nel cosiddetto “vibe coding” e nello sviluppo di agenti per la programmazione, aree in cui Anthropic ha deciso deliberatamente di eccellere. Contemporaneamente, anche Google ha guadagnato terreno in modo significativo: Gemini, che l’anno precedente registrava adozioni minime, è ora utilizzato dal 23% dei fondatori.
Harj Taggar attribuisce il suo passaggio a Gemini a una maggiore affidabilità nel ragionamento e alla qualità dell’integrazione con i dati in tempo reale: “ho iniziato a fidarmi dell’API di grounding di Google e della sua capacità di usare effettivamente l’indice di Google per fornire informazioni in tempo reale correttamente”. Questa competizione tra laboratori non solo previene monopoli, ma accelera la specializzazione dei modelli, offrendo a ogni startup AI strumenti più mirati per scopi specifici.
Oltre la lealtà: l’orchestrazione come vantaggio competitivo
Un’altra tendenza che ha caratterizzato il 2025 è il superamento della lealtà esclusiva verso un singolo fornitore di modelli. Molti fondatori stanno ora costruendo livelli di orchestrazione proprietari che permettono di scambiare i modelli in base alla convenienza e alle prestazioni del momento. Diana Hu paragona questa fase storica a quella della competizione tra Intel e AMD, dove l’architettura permetteva agli utenti di passare dall’uno all’altro senza attriti eccessivi.
L’arbitraggio dei modelli è diventato una pratica comune: alcune aziende utilizzano, ad esempio, Gemini per l’ingegneria del contesto e OpenAI per l’esecuzione finale del compito. Questo approccio permette alle aziende di non restare prigioniere di un unico ecosistema, trasformando l’intelligenza artificiale in una “commodity” intercambiabile. In questo scenario, il vero valore si sposta nuovamente verso i dati proprietari e la capacità di integrare queste tecnologie in flussi di lavoro verticali e regolamentati.
La bolla dell’intelligenza artificiale e l’eredità dell’infrastruttura
Nonostante i dubbi ciclici sulla sostenibilità degli investimenti nel settore, l’analisi degli esperti suggerisce una visione più ottimistica. Jared Friedman respinge l’idea che l’attuale sovrainvestimento in hardware sia un segnale negativo per il futuro. Utilizzando l’analogia storica della bolla delle telecomunicazioni degli anni ’90, spiega che l’eccesso di banda larga a basso costo creato in quel periodo è stato ciò che ha permesso la nascita di piattaforme come YouTube anni dopo.
“A causa dell’eccesso di offerta, ci sarà un’opportunità per voi,” afferma Friedman rivolgendosi ai futuri imprenditori, sottolineando come la saturazione del mercato delle GPU abbasserà i costi operativi per ogni nuova startup AI. Diana Hu rafforza questo concetto citando le teorie dell’economista Carlota Perez: “ci sono due fasi. C’è la fase di Installazione, in cui arrivano investimenti molto pesanti… e poi c’è la fase di Deployment in cui tutto esplode in termini di abbondanza”. Secondo questa prospettiva, i grandi giganti che oggi costruiscono data center stanno solo preparando il terreno per la prossima ondata di applicazioni rivoluzionarie.
I limiti fisici: energia e data center nello spazio
Il 2025 ha anche mostrato i limiti materiali della crescita tecnologica sulla Terra. La carenza di terreni idonei e la crisi della produzione energetica hanno spinto le aziende a cercare soluzioni non convenzionali. Garry Tan nota come l’idea di costruire data center nello spazio, inizialmente derisa nel 2024, sia diventata un tema centrale per grandi player come Google ed Elon Musk. Le difficoltà burocratiche e le restrizioni ambientali a terra agiscono come un freno che spinge l’innovazione verso l’alto.
Allo stesso tempo, la necessità di energia ha portato alla ribalta tecnologie un tempo considerate futuristiche. Garry Tan cita il caso di aziende che utilizzano motori a reazione per generare energia immediata per i data center, o startup come Zephyr Fusion che mirano a portare la fusione nucleare nello spazio per garantire gigawatt di potenza. Come sottolinea Diana Hu, si è creato un “trifoglio” di aziende che risolvono problemi strutturali: chi risolve il problema dello spazio fisico, chi quello dell’energia e chi quello del raffreddamento.
L’evoluzione organizzativa: il ritorno alle assunzioni e il “reverse flex”
Infine, l’anno trascorso ha smentito l’idea che l’intelligenza artificiale avrebbe portato immediatamente alla scomparsa della necessità di personale nelle startup. Sebbene inizialmente si pensasse che molte aziende avrebbero raggiunto traguardi di fatturato milionari senza assumere, la realtà del 2025 mostra che, dopo il superamento del primo milione di ARR (Annual Recurring Revenue), le imprese tornano ad assumere team completi per gestire la complessità e la competizione.
Tuttavia, il rapporto tra dipendenti e fatturato è cambiato drasticamente. Il caso di Gamma è emblematico: l’azienda ha raggiunto 100 milioni di dollari di ARR con soli 50 dipendenti. Garry Tan definisce questa tendenza come un “reverse flex”: “è un buon trend avere il vanto opposto, ovvero: guarda tutte queste entrate e guarda quanto poche persone lavorano per noi”. Questa nuova efficienza non elimina il bisogno di talento umano, ma sposta l’asticella delle aspettative dei clienti, costringendo le aziende a competere ferocemente sulla qualità e sulla velocità di esecuzione.
FAQ: Startup
Che cos’è una startup?
Una startup è un’impresa di nuova costituzione che cerca di sviluppare un modello di business scalabile e ripetibile, solitamente nel settore tecnologico o innovativo. Si caratterizza per un’elevata dose di innovazione e per la configurazione orientata alla crescita rapida. Le startup operano in condizioni di incertezza e si basano spesso su finanziamenti esterni come venture capital per supportare il loro sviluppo. Il costo iniziale per la costituzione è contenuto, ma nei primi anni i costi di ricerca, sviluppo e commercializzazione possono essere elevati a fronte di ricavi insufficienti, rendendo necessaria la ricerca di investitori. Il tasso di fallimento è piuttosto alto (circa il 95% entro 4 anni), ma queste realtà sono fondamentali per l’ecosistema innovativo e possono contribuire a migliorare la vita delle persone attraverso l’innovazione.
Quali sono le principali differenze tra startup e imprese tradizionali?
Le startup differiscono dalle imprese tradizionali principalmente per il loro approccio al rischio e al fallimento. Mentre per le aziende tradizionali il fallimento è un’eventualità da minimizzare, per le startup è considerato la normalità, l’esito più ricorrente. Le startup sono definite dal tipo di investitore che le finanzia: il venture capitalist, che accetta un rischio altissimo in cambio di potenziali rendimenti elevati. Inoltre, le startup mirano a una crescita rapida e scalabile, con modelli di business che possono aumentare il volume d’affari in modo esponenziale senza un impiego proporzionale di risorse. Questo le rende un’asset class completamente diversa, difficilmente inquadrabile con gli schemi economici e giuridici tradizionali.
Quali sono le startup italiane più promettenti nel 2025?
Tra le startup italiane più promettenti nel 2025 troviamo realtà innovative in diversi settori. Nel campo dell’intelligenza artificiale spiccano AI.TECH, che sviluppa soluzioni per l’analisi dell’impronta energetica, e AndromedAI, specializzata nell’ottimizzazione di cataloghi e-commerce. Nel settore healthtech emergono Serenis, piattaforma per la salute mentale che ha chiuso un round da 12 milioni, e AmaliaCare per l’assistenza agli anziani. Nel settore automotive, Maxi Mobility sta rivoluzionando la mobilità elettrica per taxi e flotte urbane. Altre startup di rilievo includono Lexroom (AI per il settore legale), TextYess (conversazioni digitali per e-commerce), Pack (HR tech con AI), e J4ENERGY (piattaforma per l’ottimizzazione energetica). Queste realtà rappresentano l’eccellenza dell’innovazione italiana, con modelli di business scalabili e tecnologie all’avanguardia.
Come funziona il finanziamento delle startup in Italia?
Il finanziamento delle startup in Italia avviene attraverso diversi round di investimento che accompagnano le diverse fasi di sviluppo dell’impresa. Si parte dal pre-seed, fase iniziale in cui si raccolgono capitali per sviluppare l’idea e validare il progetto, seguito dal seed round che supporta la fase iniziale. La serie A accelera lo sviluppo del prodotto, mentre la serie B permette l’espansione e la serie C finanzia la crescita internazionale. Ogni round comporta un aumento del capitale e un rischio crescente per gli investitori. In Italia, i finanziamenti provengono principalmente da fondi di venture capital, business angel, corporate venture capital, e programmi di accelerazione come quelli della Rete Nazionale Acceleratori di CDP Venture Capital. Esistono anche strumenti come l’equity crowdfunding e finanziamenti pubblici come Smart&Start Italia.
Qual è il ruolo degli acceleratori nel supporto alle startup?
Gli acceleratori di startup svolgono un ruolo fondamentale nel velocizzare la crescita delle giovani imprese innovative che hanno già un’idea di prodotto e un business model definito. Offrono programmi strutturati, generalmente della durata di 3-6 mesi, durante i quali forniscono mentorship, networking, accesso a investitori e talvolta finanziamenti seed in cambio di quote di equity. A differenza degli incubatori, che supportano le idee imprenditoriali sin dalle fasi iniziali, gli acceleratori si concentrano maggiormente sullo sviluppo economico e sulla scalabilità di business già avviati. In Italia, la Rete Nazionale Acceleratori di CDP Venture Capital gestisce un network di acceleratori verticali dedicati a diversi settori strategici, affiancati da realtà come Cariplo Factory, H-Farm, Luiss Enlabs e Plug & Play, che offrono programmi specializzati per supportare la crescita delle startup nei rispettivi mercati.
Cosa sono gli startup studio e come funzionano?
Uno startup studio, o venture builder, è una macchina per creare imprese che parte da un processo strutturato: analizza mercati, tendenze emergenti e bisogni latenti per sviluppare soluzioni digitali scalabili. A differenza del modello tradizionale basato sul founder visionario, lo startup studio progetta e costruisce startup da zero, selezionando progetti ad alto potenziale e pianificandoli nei minimi dettagli. Fornisce un’impalcatura solida che include validazione del bisogno, sviluppo del business model, implementazione operativa, reclutamento del team e strategia di go-to-market. Questo approccio industriale all’innovazione produce startup più robuste, con maggiore capacità di crescita e velocità di ingresso sul mercato. In Italia, tra i principali startup studio troviamo Mamazen, Startup Bakery, Vento, Nana Bianca e FoolFarm, ciascuno con approcci e specializzazioni diverse.
Quali sono le sfide principali che affrontano le startup italiane?
Le startup italiane affrontano diverse sfide significative nel loro percorso di crescita. La prima è l’accesso ai capitali: nonostante la crescita del venture capital italiano, i finanziamenti restano inferiori rispetto ad altri paesi europei, limitando la capacità di scalare rapidamente. Un’altra sfida è la burocrazia e il quadro normativo complesso, che rallenta la costituzione e lo sviluppo delle imprese innovative. La difficoltà nel trovare talenti specializzati, soprattutto in ambito tech, rappresenta un ulteriore ostacolo, aggravato dalla fuga di cervelli verso l’estero. Le startup italiane devono anche affrontare un mercato interno relativamente piccolo che spesso le costringe a internazionalizzarsi precocemente, processo che richiede risorse e competenze specifiche. Infine, la cultura imprenditoriale italiana è tradizionalmente avversa al rischio, con una minore propensione all’investimento in progetti innovativi ma rischiosi.
Come funziona il Corporate Venture Capital in Italia?
Il Corporate Venture Capital (CVC) in Italia sta crescendo come strumento strategico per le grandi aziende che vogliono innovare attraverso l’investimento in startup. A differenza dei fondi di venture capital tradizionali, il CVC non dovrebbe concentrarsi principalmente sul ritorno finanziario, ma funzionare come un sensore strategico sul futuro del business, capace di fornire insight alle funzioni che guidano l’azienda. L’obiettivo primario è comprendere in anticipo dove sta andando l’innovazione nel proprio settore, accelerare lo sviluppo di nuove linee di prodotto e, solo in terza battuta, generare rendimenti finanziari. In Italia, diverse grandi aziende hanno lanciato veicoli di CVC, spesso spinti dall’urgenza di fare open innovation, ma non sempre con un disegno strategico di lungo periodo. Il rischio è creare portafogli formalmente di successo ma debolmente integrati nel percorso industriale dell’azienda.
