L’ultima volta che qualcuno mi ha detto “tokenomics” ero seduto davanti a un fondatore di cripto che mi spiegava come la sua azienda pagava gli sviluppatori. Ho fatto quella che mi sembrava una domanda semplice, più o meno: come fa qualcuno a sapere quanto vale il giorno in cui atterra sul conto di una persona? La risposta è stata “è perché non capisci la tokenomics.” Che è una frase che non significa niente e chiude la conversazione allo stesso tempo.
Così, quando questa settimana la parola è spuntata nel nome di una nuova organizzazione della Linux Foundation, ho avuto un piccolo sussulto prima di leggere il resto. Token diverso. Ma la stessa domanda: come fai a sapere quanto valeva il giorno in cui arriva la fattura.
Nemmeno a quella c’è ancora una buona risposta.
- La Linux Foundation ha lanciato la Tokenomics Foundation il 4 agosto, un ente di standardizzazione neutrale per misurare costi e ROI dell’IA.
- Ventinove membri fondatori: banche, integratori, software aziendale e circa una dozzina di fornitori di strumenti FinOps.
- Non c’è dentro nessun laboratorio di frontiera. Né OpenAI, né Anthropic, né Google, né Microsoft, né AWS, né NVIDIA.
- Google Cloud, Microsoft, Salesforce e KPMG avevano espresso sostegno a giugno e non sono nell’elenco di agosto.
- Il precedente di successo più vicino, FOCUS, ha funzionato solo dopo l’ingresso degli hyperscaler. Qui quella condizione non c’è.
Cosa è stato lanciato#
Il 4 agosto la Linux Foundation ha lanciato la Tokenomics Foundation, un ente di standardizzazione per l’economia dell’IA. La guida J.R. Storment, la stessa persona che guida la FinOps Foundation accanto. Il consiglio direttivo si è riunito il 30 luglio, è previsto un comitato tecnico, e le due organizzazioni condivideranno la specifica di fatturazione FOCUS e un calendario di conferenze.
La roadmap iniziale è abbastanza concreta da poter essere giudicata:
- Un documento di definizioni per tokenomics e metriche di valore dell’IA
- Un Big-T Framework che classifica la complessità dei token per l’instradamento dei carichi di lavoro
- Telemetria del costo dei token integrata in FOCUS v1.5 e successive
- Una metodologia di costo del servizio, che misura il lavoro svolto per chiamata
- AI Value Frameworks che collegano la spesa ai risultati di business
- Formazione e certificazione, più una conferenza ad Amsterdam a settembre
Sono promessi rilasci mensili fino a fine anno. Il problema che indica è reale e tutti lo riconoscono: l’IA è ormai la voce che cresce più in fretta nel budget tecnologico e non esiste un modo condiviso di dire quanto vale un token.
Chi è nella stanza#
L’elenco dei fondatori conta ventinove nomi: Accenture, BNY, Broadcom, Calero, Cast.ai, DoiT, Finout, Flexera, GoDaddy, Greenpixie, Hitachi, IBM, JPMorganChase, Kion, Lenovo, Nebius, North Cloud, Oracle, Pay-i, Pointfive, Revenium, SAP, ServiceNow, SHI, Stacklet, Vantage, WWT, XOsphere e Yarken.
L’elenco si divide in tre gruppi. Aziende che comprano IA su larga scala (JPMorganChase, BNY, GoDaddy, Lenovo, Hitachi). Integratori e rivenditori (Accenture, WWT, SHI). E circa una dozzina di fornitori di gestione dei costi (Kion, Yarken, Flexera e altri).
Nessuno di loro fissa il prezzo di un token.
Due assenze. La prima sono i laboratori di frontiera: OpenAI e Anthropic non sono membri, e non lo sono nemmeno Google, Microsoft, AWS, NVIDIA, Mistral o Cohere. Nessuna organizzazione che fissi i prezzi dei modelli di frontiera è membro.
La seconda ha avuto meno attenzione. Quando il 3 giugno la Linux Foundation ha annunciato l’intenzione di costituire la fondazione, ha nominato dodici organizzazioni che avevano “espresso sostegno iniziale”: Accenture, Booking.com, Flexera, Google Cloud, IBM, JPMorganChase, KPMG, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP e ServiceNow. Confrontalo con l’elenco di agosto. Google Cloud, Microsoft, Salesforce, KPMG e Booking.com sono spariti. Due mesi di sostegno dichiarato che non si è convertito in adesione fondatrice.
La stampa lo ha descritto diversamente. CIO Dive ha scritto che il lancio mette insieme “aziende, hyperscaler e sviluppatori di modelli di frontiera”, cosa che l’elenco pubblicato non mostra. The New Stack lo ha titolato dicendo che la crisi dei costi dell’IA ha finalmente un cane da guardia, “solo non le aziende che la stanno causando”.
Cosa hanno fatto i laboratori#
Nessun laboratorio di frontiera ha commentato pubblicamente il lancio. Non ho trovato dichiarazioni di OpenAI, Anthropic, Google o Microsoft, né a favore né contro.
Per confronto: a dicembre 2025 la Linux Foundation ha lanciato la Agentic AI Foundation. Anthropic, OpenAI e Block l’hanno cofondata, con il sostegno di Google, AWS, Microsoft e Cloudflare. Anthropic ha donato MCP, e OpenAI ha donato AGENTS.md. Stesso promotore, otto mesi prima, partecipazione piena.
Nello stesso periodo, entrambe hanno rilasciato controlli di costo propri. OpenAI ha aggiunto controlli di spesa e tetti mensili di credito a ChatGPT Enterprise il 18 giugno. Anthropic ha rilasciato controlli di amministrazione per Claude Enterprise con permessi a livello di modello, avvisi di spesa e una Admin API. Entrambi danno ai clienti visibilità reale. Entrambi vivono nella console del rispettivo fornitore, e i numeri che producono non sono confrontabili tra fornitori.
Ha mai funzionato#
Gli standard di misurazione vincolano davvero i fornitori, ma storicamente solo a una di tre condizioni.
Il fornitore aderisce volontariamente, perché essere confrontabile lo aiuta a competere. SPEC e TPC sono nati entrambi nel 1988, SPEC da un consorzio di produttori di workstation che comprendeva HP, Sun e MIPS, TPC per misurare l’elaborazione transazionale. Entrambi hanno attecchito, in mercati senza un attore dominante, perché ogni fornitore voleva un tabellone su cui poter vincere.
È così che ha funzionato anche FOCUS. La FinOps Foundation è nata nel 2019 e si è unita alla Linux Foundation nel 2020. FOCUS è stato annunciato nel 2023 e ha raggiunto la 1.0 a giugno 2024, con AWS, Azure, Google Cloud e Oracle Cloud che hanno rilasciato export di fatturazione nativi FOCUS lo stesso giorno. Cinque anni dalla fondazione alla specifica, ed è andata perché i venditori erano nella stanza. Nel 2023 AWS non era nemmeno sponsor di FinOps.
Un regolatore lo impone. Etichette sui consumi, tabelle nutrizionali, portabilità del numero di telefono. Nessuno sta regolando la fatturazione dei token.
Gli acquirenti concentrano abbastanza spesa da farne una condizione di vendita. A gennaio 2017 Marc Pritchard di P&G ha detto allo IAB che Google e Facebook avevano tempo fino a fine anno per accettare una verifica indipendente accreditata MRC o avrebbero perso gli investimenti. Entrambe hanno accettato gli audit. Facebook ha poi verificato prima le impression servite e ha impiegato molto più tempo su quelle visibili.
Due tentativi andati nell’altro senso. L’Open Cloud Manifesto, a marzo 2009, aveva trentasei firmatari con IBM al centro, e Amazon, Google, Microsoft e Salesforce si rifiutarono tutte di firmare. Non portò a nulla. Il CDMI di SNIA divenne uno standard ISO per lo storage cloud, S3 divenne comunque quello di fatto, e in seguito CDMI aggiunse la compatibilità con S3.
Quindi il precedente di successo più vicino è proprio quello a cui questa fondazione si ispira, e soddisfaceva una condizione che questo lancio al momento non soddisfa.
Tre tensioni#
Il lato acquisto è standardizzabile. Quello vendita no. Attribuzione, tagging, economia unitaria, costo del servizio, definizioni di ROI: tutto questo si può standardizzare senza chiedere niente a un laboratorio, ed è la maggior parte del valore quotidiano. Ciò che non si può standardizzare unilateralmente è la confrontabilità. I tokenizer sono proprietari e diversi, quindi lo stesso prompt non dà lo stesso conteggio di token tra fornitori. Il prezzo è a più fasce per costruzione: confronta le tariffe pubblicate di Anthropic e OpenAI e ottieni input, input in cache, scritture in cache con moltiplicatori diversi a seconda del TTL, output e token di ragionamento nascosti fatturati come output, con le fasce definite in modo diverso da ciascun lato. Uno schema può registrare tutto questo fedelmente e continuare a non farti confrontare due fatture.
Lo standard forse esiste già. Le convenzioni semantiche GenAI di OpenTelemetry portano gen_ai.usage.input_tokens e affini dal 2024, e FOCUS si sta già estendendo alla spesa in token. Il professionista FinOps Dvir Mizrahi lo sostiene apertamente, chiedendo perché un gruppo di lavoro FOCUS abbia bisogno di una fondazione, un consiglio e un circuito di conferenze propri, e concludendo che la motivazione “non è tecnica. È commerciale.” Vale la pena pesarlo contro quanti membri vendono strumenti di gestione dei costi.
La leva va nella direzione sbagliata. L’analogia pubblicitaria è allettante ma l’economia si ribalta. Facebook e Google avevano bisogno dei soldi degli inserzionisti e avevano inventario in eccesso. I laboratori sono limitati dall’offerta, e le loro voci di ricavo maggiori sono abbonamenti consumer e licenze di programmazione, non i contratti API enterprise che questi membri detengono. Secondo la maggior parte delle stime, Anthropic e OpenAI insieme si avvicinano al sessanta per cento della spesa enterprise in API di LLM. Trattenere budget è una minaccia debole quando la coda è già piena.
E sotto tutte e tre, l’unità potrebbe essere semplicemente sbagliata. Uber ha bruciato l’intero budget IA del 2026 entro aprile, su circa cinquemila ingegneri, e poi ha messo un tetto di 1.500 dollari al mese per dipendente. Non aveva fallito nel contare i token. Li contava benissimo. Aveva messo gli ingegneri in classifiche di utilizzo di Claude Code, che è un problema di incentivi e non di misurazione. Il COO di Uber, Andrew Macdonald, su se la spesa fosse collegata a qualcosa che i clienti percepivano: “Quel legame non c’è ancora.” Intanto i prezzi per token sono scesi di circa l’ottanta per cento nell’ultimo anno mentre la spesa totale saliva. Questo è il paradosso di Jevons, e nessuno schema di telemetria lo tocca.
Domande aperte#
- Uno standard di misurazione che i fornitori ignorano cambia qualche comportamento, o crea soprattutto un mercato della certificazione?
- Esiste da qualche parte una coalizione di acquirenti con abbastanza spesa concentrata da rendere la conformità una condizione di vendita, dato che i laboratori sono limitati dall’offerta?
- Se OTel e FOCUS portano già lo schema, cosa aggiunge una fondazione separata oltre alla governance e a una conferenza?
- Cosa concederebbe esattamente un laboratorio aderendo? La confrontabilità per token premia chi è più economico a parità di qualità, che è un bersaglio mobile. Il rifiuto è strategia, o semplicemente nessuno ha ancora chiesto?
- Stiamo standardizzando il denominatore sbagliato? Il costo per token è misurabile e più o meno risolto. Il valore per decisione non è né l’uno né l’altro, ed era quello il numero che serviva a Uber.
Cosa sto guardando#
Tre indicatori, tutti verificabili prima di fine anno. Se un laboratorio di frontiera aderisce entro la conferenza di Amsterdam a settembre. Se lo schema token di FOCUS v1.5 esce con la cadenza mensile promessa. E se Google Cloud e Microsoft convertono il sostegno dichiarato a giugno in adesione effettiva, o se l’elenco di giugno resta il punto più alto.
Voglio che funzioni. Le aziende davvero non sanno rispondere a cosa abbia comprato la loro spesa in IA, e qualcuno dovrebbe risolverlo. Penso solo che la versione che uscirà descriverà la tua spesa invece di disciplinare i tuoi fornitori, e sono prodotti molto diversi.
