Confronta i ricavi dell'IA nell'intero stack

Il mercato dell'IA si è espanso rapidamente in tutti e quattro i livelli (dati, calcolo, modelli e applicazioni). Ad esempio, i ricavi dei data center di NVIDIA sono passati da $47.5B a $115.2B in un solo anno fiscale (dall'anno fiscale 2024 all'anno fiscale 2025, terminati a gennaio 2024 e gennaio 2025).

Abbiamo raccolto dati sui ricavi da oltre 80 aziende di IA. Scopri come si sono evoluti i ricavi nei livelli di calcolo, dati, modelli e applicazioni dal 2023 al 2025.

Suddivisione dei ricavi dell'IA per sottocategoria

Nota: Abbiamo identificato oltre 20 sottocategorie nei livelli dati, calcolo, modelli e app. Per semplicità, abbiamo incluso le 5 sottocategorie con i ricavi più elevati.

Consulta la metodologia per scoprire come abbiamo raccolto i dati sui ricavi dell'IA.

Tasso di crescita dei ricavi dell'IA

La tabella sopra mostra l'aumento percentuale dei ricavi dell'IA dal 2023 al 2024 e dal 2024 al 2025. Ad esempio, i ricavi totali delle aziende nel livello dati sono passati da $7.907B nel 2023 a $12.606B nel 2024 e a $17.974B nel 2025, con un aumento di circa il 59% tra 2023 e 2024 e di circa il 43% tra 2024 e 2025.

La tabella sopra mostra come i ricavi sono distribuiti nei livelli dati, calcolo, modelli e app nel 2023, 2024 e 2025.

Ricavi del livello dati

Per il livello dati, Databricks ($4.8B), Snowflake ($4.68B) e MongoDB ($2.46B) registrano i ricavi più alti nel 2025. Queste tre dominano perché possiedono l'infrastruttura dati fondamentale su cui si basa ogni applicazione di IA: il lakehouse (Databricks), il warehouse (Snowflake) e il database operativo (MongoDB). Catturano la domanda di IA indipendentemente dai modelli o dalle app vincitrici.

Sebbene la parte alta dello stack dati sia dominata dalle piattaforme dati, gli strati intermedi e più bassi raccontano una storia diversa. I database vettoriali (Pinecone, Qdrant, Weaviate) sono tutti al di sotto dei $100M nonostante anni di hype attorno al RAG, e diverse aziende sono state acquisite prima di dimostrare una redditività autonoma.

Ricavi del livello calcolo

NVIDIA guida il livello calcolo con $115.2B di ricavi dai data center nell'anno fiscale 2025 (terminato a gennaio 2025), rispetto a $47.5B nell'anno fiscale 2024 e $15B nell'anno fiscale 2023. L'anno fiscale di NVIDIA termina a fine gennaio, quindi questi periodi corrispondono approssimativamente agli anni solari 2024, 2023 e 2022.

Qualcomm ($44.3B) e AMD ($34.6B) sono i successivi attori più grandi nella tabella, anche se i loro ricavi dai chip per l'IA sono riportati all'interno di segmenti più ampi dei semiconduttori, il che limita la comparabilità diretta.

La dinamica interessante nel calcolo è l'emergere di un secondo livello, con CoreWeave ($5.1B), Lambda ($760M) e Together IA ($300M) nel 2025. Una possibile spiegazione del crescente interesse per gli attori di cloud GPU è che gli attuali leader GPU (come AWS, Azure e GCP) si stanno dimostrando insufficienti a soddisfare la domanda del mercato.

La domanda aperta è chi si muove più velocemente: i miglioramenti dell'efficienza che riducono il calcolo per query (modelli più piccoli, quantizzazione), o nuovi casi d'uso che espandono la domanda totale (agenti, video, implementazioni aziendali). Se vince l'efficienza, gli hyperscaler assorbiranno il mercato; se vince l'adozione, i cloud GPU specializzati continueranno a crescere.

Ricavi del livello modelli

OpenAI ($13B) e Anthropic ($7B) si stanno rapidamente staccando dal gruppo. Tutti gli altri attori principali: Mistral ($400M), Cohere ($240M), xAI ($500M), ElevenLabs ($330M nel voice) sono raggruppati molto al di sotto rispetto a OpenAI e Anthropic.

ElevenLabs nel voice dimostra che un focus su una singola modalità può raggiungere la stessa fascia di ricavi di sfidanti generalisti come Mistral ($400M) e Cohere ($240M). La posizione più difficile in questo livello è essere un'azienda di modelli generalisti senza un importante accordo di distribuzione cloud o un prodotto consumer attraente. Mistral e Cohere affrontano entrambi questo problema.

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Ricavi del livello applicazioni

Lo schema nel livello applicazioni mostra che le app native IA che sostituiscono un intero flusso di lavoro sono le più performanti. Uno dei segnali in tal senso è la categoria coding, dove Cursor, Replit, Lovable e Bolt indicano collettivamente che gli sviluppatori pagheranno di più per strumenti in grado di automatizzare il lavoro.

Il balzo di Cursor da $1M a $1B in due anni e l'aumento di Lovable da $1M a $400M in un solo anno sono le cifre di crescita più estreme nel dataset. Segnano il passaggio dall'IA come assistente di coding all'IA come ambiente di sviluppo primario, che ha fondamentalmente modificato la tipica crescita del SaaS.

In termini di sottocategorie, l'IA sanitaria (Abridge, Tempus) sta crescendo, poiché opera in aree regolamentate e ad alto valore dove il ROI dell'automazione è facile da quantificare.

I ricavi di Jasper IA sono scesi da $120M a $55M prima di recuperare parzialmente a $88M, ancora al di sotto del livello del 2023. Il calo mostra che gli assistenti di scrittura orizzontali senza aggancio al flusso di lavoro rischiano di essere soppiantati sia dai modelli di base (come ChatGPT) che dalle funzionalità integrate negli strumenti già in possesso degli utenti (come Notion IA e Google Docs).

Metodologia per le stime dei ricavi

Abbiamo raccolto dati pubblici sui ricavi dell'IA da piattaforme di ricerca come Sacra, GetLatka, Macrotrends e Crunchbase; fonti aziendali come report sulle relazioni con gli investitori, redazioni aziendali, blog ufficiali e documenti SEC; organizzazioni di media finanziari come Fortune, CNBC, Reuters, Bloomberg; report di media tecnologici da TechCrunch; e fonti normative/ufficiali per le società pubbliche come i documenti SEC EDGAR.

I dati sui ricavi riflettono gli anni solari 2023, 2024 e 2025, o l'anno fiscale che termina più vicino a quelle date. Le differenze nei calendari fiscali possono influire anche sui confronti tra diverse aziende.

Nota: Per le numerose società private in questo dataset (ad esempio, Anthropic, Mistral, ElevenLabs e Cursor), i dati sui ricavi sono sostanzialmente stime informate.

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Sıla Ermut

Analista di Settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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