La startup di intelligenza artificiale con sede a Toronto, Cohere, ha raggiunto un traguardo significativo, raddoppiando il suo fatturato annualizzato a 100 milioni di dollari a maggio 2025, secondo fonti vicine all’azienda. Questa crescita segue un cambio di strategia avviato nel terzo trimestre del 2024, quando la società ha deciso di concentrarsi su implementazioni private su misura per clienti aziendali in settori altamente regolamentati come finanza, sanità e pubblica amministrazione.
Il CEO di Cohere, Aidan Gomez, ha illustrato questa nuova direzione in una comunicazione di fine anno, sottolineando l’attenzione dell’azienda sulla realizzazione di modelli AI personalizzati per gli utenti enterprise, piuttosto che concorrere nella corsa allo sviluppo di modelli di base sempre più grandi. La strategia ha dato ottimi risultati: circa l’85% del business di Cohere ora proviene da implementazioni private, con margini di profitto che si aggirano intorno all’80%.
Fondata nel 2019 da ex ricercatori di Google AI, Cohere ha raccolto oltre 900 milioni di dollari da investitori come Nvidia, Cisco e Inovia Capital. L’ultima valutazione della società, dopo un round di finanziamento da 500 milioni di dollari nel luglio 2024, è stata di 5,5 miliardi di dollari. A differenza di aziende AI orientate al consumatore come OpenAI e Anthropic, Cohere ha mantenuto un approccio esclusivamente enterprise, servendo clienti come Oracle, Fujitsu e Notion.
A gennaio 2025, Cohere ha lanciato North, un’applicazione in stile ChatGPT progettata per aiutare i knowledge worker in attività come la sintesi di documenti e l’analisi dei dati. Questa piattaforma sicura di workspace AI consente agli utenti di creare e distribuire agenti AI senza competenze di programmazione, mantenendo al contempo rigorosi controlli sulla privacy dei dati. La piattaforma può essere implementata sia in cloud che on-premises, inclusi ambienti air-gapped per la massima sicurezza.
La svolta di Cohere verso modelli più piccoli e specializzati riflette una tendenza più ampia nel settore AI. Poiché le aziende segnalano rendimenti decrescenti dall’aumento delle dimensioni dei modelli, l’industria sta dando sempre più priorità a strumenti specifici per dominio rispetto a sistemi generalisti di grandi dimensioni. Questo approccio ha trovato riscontro tra i clienti aziendali che cercano soluzioni AI sicure e personalizzate, in grado di affrontare sfide di business specifiche mantenendo il controllo sui dati sensibili.