Nel 2025, gli investimenti nelle startup AI hanno superato i 200 miliardi di dollari, pari a metà del venture capital mondiale. Una crescita del 75% rispetto all’anno precedente che lascia senza fiato. Ma dietro questo boom si nasconde un dettaglio curioso: i pitch deck delle startup in fase seed o pre-seed sembrano fotocopie l’uno dell’altro. Dopo poche presentazioni, la sensazione è di aver già visto tutto. Non è questione di inesperienza o di scarsa preparazione dei founder. Piuttosto, è il segno di un mercato che gira attorno ai cosiddetti foundation model, che stanno imponendo una sorta di uniformità. Questa tendenza racconta molto sulle sfide che le startup AI devono affrontare per emergere davvero e costruire un vantaggio competitivo duraturo.
Capitali concentrati sui modelli base: la partita si gioca in alto
Nel 2025, secondo i dati di Crunchbase, gli investimenti nelle startup AI hanno raggiunto i 203 miliardi di dollari. Di questi, circa 80 miliardi sono finiti nei foundation model, quei grandi modelli di intelligenza artificiale che fanno da base per molti altri prodotti. OpenAI e Anthropic da soli hanno incassato il 14% di tutto il capitale raccolto nel settore. È chiaro: la competizione e gli investimenti si concentrano soprattutto ai piani alti dell’ecosistema AI.
Ma il denaro non si ferma qui. I restanti due terzi vengono suddivisi tra migliaia di startup che costruiscono applicazioni sopra queste piattaforme. In questo livello, però, emergere è sempre più difficile. La maggior parte propone offerte simili, spesso con la stessa interfaccia conversazionale, uno schema agentic ripetuto all’infinito e target enterprise quasi identici, con modelli di prezzo comparabili. Insomma, l’application layer, lo strato dove si realizzano soluzioni per settori o funzioni specifiche, è diventato un terreno affollato e competitivo, senza differenze sostanziali tra un prodotto e l’altro.
Wrapper: quando la startup si limita a impacchettare un modello altrui
Negli ultimi 18 mesi, la parola “wrapper” è entrata nel linguaggio comune degli investitori AI. Un wrapper è un prodotto che si appoggia a un foundation model di terzi, aggiunge un’interfaccia utente e qualche personalizzazione minima, e lo vende come se fosse una soluzione propria. Tecnologicamente valido, certo, ma con limiti evidenti in termini di sostenibilità economica.
Il problema è che i foundation model migliorano e si aggiornano continuamente, rendendo difficile per i wrapper mantenere un vantaggio competitivo. Quando il fornitore del modello decide di entrare direttamente in un verticale già presidiato dai wrapper, la protezione svanisce. Molte startup, soprattutto nei settori del sales enablement o del customer service, hanno dovuto ripensare la loro strategia dopo che i grandi player hanno integrato funzionalità simili nei propri prodotti.
Anche in Italia questa dinamica è molto sentita, soprattutto in ambiti come manufacturing, logistica e servizi professionali. La pressione è simile a quella negli Stati Uniti, ma qui il mercato è più piccolo e i processi di vendita enterprise più lunghi. Di conseguenza, le startup italiane hanno meno tempo per consolidare una posizione solida.
Cinque segnali ricorrenti nei pitch deck delle startup AI
Analizzando molti pitch presentati negli ultimi mesi, emergono alcuni tratti comuni, che in realtà raccontano la situazione generale del mercato.
– La promessa di aumenti generici di produttività: quasi tutte le startup parlano di risparmi di tempo e maggiore efficienza, ma raramente spiegano quale processo migliorano davvero e come difendono quel vantaggio.
– Il foundation model come asset principale: molte startup mostrano con orgoglio il modello AI che utilizzano, ma spesso non è di loro proprietà. L’originalità è più una questione di percezione e marketing che di vera innovazione tecnologica.
– La scelta di verticali generici, come compliance, legal tech o HR. Sono mercati vasti, ma non indicano una posizione precisa o una difesa reale contro la concorrenza.
– La strategia di go-to-market basata su modelli self-serve o product-led growth . Funzionano in mercati con prodotti virali e valore immediato, ma nel B2B AI i requisiti di sicurezza, governance e integrazione ne limitano l’efficacia. Chi vince spesso è chi ha più budget per il marketing.
– Infine, quasi tutti i pitch includono una roadmap con agenti autonomi e workflow sempre più automatizzati. Ormai è diventato uno standard, non un elemento distintivo.
Il software AI si sviluppa in fretta, le barriere tecniche si abbassano
Per anni, il vantaggio competitivo nel software era legato alla quantità di codice scritto, alle integrazioni personalizzate e alla complessità tecnica, che mettevano al riparo dai concorrenti. Oggi, grazie agli strumenti avanzati e ai foundation model, anche team piccoli e agili possono mettere insieme in pochi mesi prodotti complessi che prima richiedevano anni.
Questo ha abbattuto le barriere tecniche tradizionali. Non conta più solo quanto codice hai scritto, ma quanto valore reale e dati proprietari riesci a mettere insieme. Il software da solo non basta più. Contano la conoscenza specifica del contesto operativo, la capacità di integrare il prodotto nei processi aziendali e la fiducia costruita con clienti esperti.
Dove le startup AI trovano un vantaggio che dura nel tempo
Nonostante la forte competizione e l’omologazione diffusa, alcune startup riescono a costruire un vantaggio solido. Spesso hanno in comune alcune caratteristiche.
Il primo approccio è puntare su workflow molto specifici, ben definiti, dove la conoscenza approfondita delle eccezioni di settore crea una barriera naturale. In questi casi, i foundation model generalisti fanno fatica a entrare.
Un altro modello è costruire un rapporto stretto con pochi clienti enterprise. Questi diventano veri partner, fornendo dati e feedback unici che migliorano costantemente il prodotto.
Un terzo vantaggio importante nasce da dati proprietari difficili da replicare: informazioni generate dall’uso del prodotto, correzioni specifiche, segnali unici che nessun competitor può facilmente raccogliere.
Infine, la fiducia operativa in settori a rischio elevato – come sanità, finanza o enti regolatori – crea una barriera non solo tecnica ma anche istituzionale, difficile da superare.
Le startup italiane più solide spesso si ritrovano nei primi due gruppi, specializzandosi in nicchie e raccogliendo dati proprietari, evitando così la competizione diretta con i grandi modelli americani.
Dipendenza dai foundation model: la sfida più urgente per le startup AI
La somiglianza nei pitch deck è più un sintomo che una causa. Il vero nodo è l’eccessiva dipendenza da tecnologie di base che le startup non controllano. Nei prossimi anni, l’evoluzione rapida dei foundation model metterà sotto pressione chi non riesce a costruire valore aggiunto concreto sopra questo strato.
Quando un founder dice che il suo vantaggio sta nella tecnologia AI, la domanda è: cosa succederà quando arriverà un modello molto più potente e meno costoso? Se la risposta si basa solo su miglioramenti tecnici a livello base, l’effetto sarà minimo e ne beneficeranno tutti i concorrenti allo stesso modo. Se invece il valore sta in un contesto operativo unico e in una conoscenza proprietaria, allora la startup avrà un futuro più solido.
Anche per gli investitori diventa fondamentale guardare oltre i numeri tradizionali di crescita e fatturato, valutando dati esclusivi, profondità dei workflow presidiati e i costi per i clienti di cambiare fornitore.
Le tre domande che ogni startup AI deve farsi oggi
Per uscire dall’impasse e costruire un futuro solido, le startup devono concentrarsi su alcune domande chiave.
La prima riguarda il valore reale del prodotto: quanto dipende dal foundation model e quanto invece è legato a un livello proprietario e sotto controllo? Se il rapporto è sbilanciato, serve investire a fondo sull’application layer.
La seconda domanda riguarda i clienti: chi usa davvero il prodotto e quanto intensamente? Se la base utenti è ampia ma superficiale, conviene puntare su rapporti più profondi, anche a costo di una crescita più lenta.
La terza è cosa il prodotto accumula ogni volta che viene usato. Se non c’è un vantaggio proprietario che cresce con l’uso, il rischio è che il valore venga eroso dall’avanzamento dei foundation model.
Il punto chiave è capire cosa migliora ogni volta che un cliente interagisce con il prodotto e quanto di quel miglioramento resta esclusivo. Solo con una risposta chiara si può costruire una vera barriera competitiva nel mondo AI di oggi.