Confronta i ricavi dell'IA in tutto lo stack
Il mercato dell'IA si è espanso rapidamente in tutti e quattro i layer (dati, calcolo, modelli e applicazioni). Ad esempio, il ricavo dei data center di NVIDIA è schizzato da 47,5 miliardi di dollari a 115,2 miliardi di dollari in un solo anno; OpenAI ha raggiunto circa 13 miliardi di dollari di ricavi annuali; e Anthropic si è avvicinato a 7 miliardi di dollari di ARR.
Abbiamo tracciato i dati sui ricavi di oltre 100 aziende di IA. Esplora come i ricavi si sono spostati tra i layer di calcolo, dati, modelli e applicazioni dal 2023 al 2025.
Tasso di crescita dei ricavi dell'IA
La tabella sopra mostra di quante volte i ricavi dell'IA sono aumentati dal 2023 al 2025. Ad esempio, il ricavo totale delle aziende nel layer dei dati è aumentato da 50,4 miliardi di dollari nel 2023 a 75 miliardi di dollari nel 2025, corrispondente a un aumento di circa 1,5 volte.
Vedi la metodologia per scoprire come abbiamo raccolto i dati sui ricavi dell'IA.
Suddivisione dei ricavi dell'IA per sottocategoria
Nota: Abbiamo identificato 21 sottocategorie sotto i layer di dati, calcolo, modello e app. Per semplicità, abbiamo incluso 7 sottocategorie con i ricavi più alti.
Ricavi del layer dei dati
Per il layer dei dati, Databricks (4,8 miliardi di dollari), Snowflake (4,68 miliardi di dollari) e MongoDB (2,460 milioni di dollari) hanno i ricavi più alti negli ultimi 3 anni. Questi tre dominano perché possiedono l'infrastruttura dati fondamentale su cui si basa ogni applicazione di IA: il lakehouse (Databricks), il data warehouse (Snowflake) e il database operativo (MongoDB). Catturano la domanda di IA indipendentemente da quali modelli o app vincono.
Sebbene la parte superiore dello stack dei dati sia dominata dalle piattaforme di dati, i livelli intermedi e inferiori raccontano una storia diversa. I Vector DB (Pinecone, Qdrant, Weaviate) sono tutti sotto i 100 milioni di dollari nonostante anni di hype intorno al RAG, e diverse aziende sono state acquisite prima di dimostrare la sostenibilità autonoma (DataStax da IBM).
Ricavi del layer di calcolo
I hyperscaler dell'IA (AWS: 128,7 miliardi di dollari, Google Cloud: 59 miliardi di dollari e Microsoft Azure: 107,8 miliardi di dollari) e il segmento data center di NVIDIA (115,2 miliardi di dollari) rappresentano circa 409 miliardi di dollari di ricavi nel 2025, superando tutti gli altri player combinati.
La dinamica interessante all'interno del calcolo è l'emergere di un secondo livello con CoreWeave (5,1 miliardi di dollari), Lambda (760 milioni di dollari) e Together AI (300 milioni di dollari) nel 2025. Una possibile spiegazione per il crescente interesse nei player di cloud GPU è che i leader GPU esistenti (come AWS, Azure e GCP) si stanno rivelando insufficienti per soddisfare la domanda del mercato.
La domanda aperta è quale si muova più velocemente: i guadagni di 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 assorbono il mercato; se vince l'adozione, i cloud GPU specializzati continuano a crescere.
Aggiungi come fonte preferitaRicavi del layer dei modelli
OpenAI (13 miliardi di dollari) e Anthropic (7 miliardi di dollari) si stanno rapidamente separando dal resto. Tutti gli altri player principali: Mistral (400 milioni di dollari), Cohere (240 milioni di dollari), xAI (500 milioni di dollari), ElevenLabs (330 milioni di dollari per la voce) sono raggruppati ben al di sotto in confronto a OpenAI e Anthropic.
ElevenLabs nella voce e Midjourney nella generazione di immagini sono due leader nella categoria dei modelli, superando i modelli fondazionali generici. La posizione più difficile in questo layer è essere un'azienda di modelli generici senza un importante accordo di distribuzione cloud o un prodotto consumer attraente. Mistral e Cohere affrontano entrambi questo problema.
Ricavi del layer delle applicazioni
Il pattern nel layer delle applicazioni mostra che le app native di IA che sostituiscono un intero flusso di lavoro sono le migliori. Uno dei segnali per questo è la categoria della codifica, dove Cursor, GitHub Copilot, Replit, Lovable e Bolt indicano collettivamente che gli sviluppatori pagheranno di più per strumenti che possono automatizzare il lavoro.
Il salto di Cursor da 1 milione a 1 miliardo di dollari in due anni e l'aumento di Lovable da 1 milione a 400 milioni di dollari in un solo anno sono le cifre di crescita più estreme nel dataset. Segnano il passaggio dall'IA come assistente di codifica all'IA come ambiente di sviluppo primario, che ha fondamentalmente spostato la tipica crescita SaaS.
In termini di sottocategorie, l'IA sanitaria (Abridge, Tempus) e l'IA fintech (Ramp, Brex) stanno crescendo poiché operano in aree regolate ad alto valore dove il ROI dell'automazione è facile da quantificare.
I ricavi di Jasper AI sono scesi da 120 milioni a 55 milioni di dollari prima di recuperare parzialmente a 88 milioni, ancora al di sotto del livello del 2023. Il calo mostra che gli assistenti di scrittura orizzontali senza blocco del flusso di lavoro rischiano di essere sostituiti sia dai modelli fondazionali (come ChatGPT) che dalle funzionalità integrate negli strumenti che gli utenti possiedono già (come Notion AI e Google Docs).
Per l'istruzione, i ricavi di Chegg sono quasi dimezzati da 716 milioni a 377 milioni di dollari in due anni, il calo sostenuto più acuto tra le aziende nel dataset. Uno studente che paga 15 dollari al mese per le risposte ai compiti ha pochi motivi per continuare a farlo una volta che ChatGPT offre lo stesso servizio gratis, e il crollo mostra che possedere una libreria di contenuti è un fossato più debole rispetto a possedere il flusso di lavoro o il canale di distribuzione.
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 di proprietà delle aziende come rapporti per gli investitori, uffici stampa aziendali, blog ufficiali e documenti SEC; organizzazioni di media finanziari come Fortune, CNBC, Reuters, Bloomberg; rapporti di media tecnologici di TechCrunch; e fonti regolatorie/ufficiali per le aziende quotate come i documenti SEC EDGAR.
I dati sui ricavi riflettono l'anno solare 2023, 2024 e 2025, o l'anno fiscale che termina più vicino a quelle date. Le differenze nei calendari fiscali possono anche influenzare i confronti tra diverse aziende.
Nota: Per le molte aziende private in questo dataset (ad esempio, Anthropic, Mistral, ElevenLabs e Cursor), i dati sui ricavi sono essenzialmente stime informate.
Cita questo benchmark
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{ermut2026,
author = {Ermut, Sıla},
title = {{Confronta i ricavi dell'IA in tutto lo stack}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-revenues}},
note = {AIMultiple. Consultato il 22 Maggio 2026}
}Risultati e timestamp di 88 punti dati. Scarica i dati utilizzati in questo articolo come file ZIP contenente un file CSV e un README.
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.