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Se lo chiedete a Perplexity o a ChatGPT la risposta è chiara: la bolla dell’AI esiste, e scoppierà a breve. 5 delle 7 fonti principali analizzate da entrambi tra centinaia di articoli mandano quel segnale
D’altra parte è la notizia del momento, con decine di commentatori, analisti, presunti esperti e veri speculatori che scommettono pro, contro, o in mezzo. E poi fare previsioni è lo sport nazionale della Rete, tanto vengono subito dimenticate. In questo numero, organizzato a domande e risposte, proviamo a fare ordine nello stato dell’arte sul tema, selezionando come consuetudine fonti primarie e valide e provando a togliere un po’ di rumore di fondo
Cosa si intende per bolla - solo finanza o c’è altro?
Che impatto potrebbe avere?
Quali sono le aziende più a rischio?
Cosa deve succedere perché non accada?
La politica ha o potrebbe avere un ruolo in tutto questo?
La presunta disoccupazione dovuta all’AI è un problema o un vantaggio?
Cosa dice chi non ci crede
Allacciatevi forte le cinture, si parte…
💣 Cosa si intende per “bolla AI”?
350 miliardi di dollari investiti solo nel 2025 e solo da Microsoft, Google, Amazon e Meta per costruire data center sono una cifra enorme, come ben spiega il grafico sotto e l’articolo di Reuters che citiamo qui.
Ma soprattutto, non si vede nessuna cinghia di trasmissione solida oggi tra questi investimenti (CAPEX, o capital expense, spese in conto capitale, insomma costruire data center) e i fatturati (revenue, nel grafico) generati dai servizi AI, come ben spiega questo altro schema:
Basta questo per spiegare perché si parla di bolla: è come se l’industria automobilistica si fosse messa a costruire fabbriche a man bassa quando la gente neppure aveva la patente, o le strade fossero ancora dissestate. In più, i segnali non sono del tutto omogenei. Nella più recente trimestrale, la CFO di Microsoft Corporation, Amy Hood, ha dichiarato che la domanda per i servizi di AI è “più alta della nostra capacità disponibile” (in originale: “demand for artificial intelligence … continues to be higher than our available capacity”) durante il Q1 FY25 (cioè tra agosto e fine settembre). E quindi ci si chiede: com’è che state spendendo miliardi, non seguiti da incassi collegati, e comunque non riuscite a servire i clienti?
La risposta probabile - ma non siamo analisti, quindi prendete tutto con prudenza - è che è solo una questione di tempo: costruisci ora per incassare domani, e se non lo fai adesso, visto che per costruire e alimentare le cattedrali dei dati (vedi AIgeist 67) ci vogliono anni, non arriverai mai a trarre dei profitti dalla cosa.
Abbiamo preso Microsoft come esempio ma non è l’unica big tech sotto i riflettori, anzi, e questo articolo di CNBC elenca in bell’ordine tutti gli scricchiolii del sistema. Immediatamente si sono alzati alti strali ricordando e cercando similitudini con le bolle del passato, dai tulipani alle dot-com, dalla crisi finanziaria al 1929. Il tutto è complicato dalla natura stessa dei dati, che un po’ si auto-alimentano: se gli investimenti in AI sono il 92% di tutta la crescita di GDP negli USA nel 2025 (come dire, tolgono ad altri investimenti di sicuro) ora ci si chiede se tutta questa concentrazione non renda squilibrato l’intero sistema.
Se poi aggiungiamo che la grande maggioranza di questi investimenti sono finiti delle case di una sola, azienda, Nvidia (che produce da semi-monopolista i chip per far funzionare l’AI) ci rendiamo conto che ci stiamo muovendo su un filo sottile, in bilico su un canyon, e con un forte vento di bolina.
Ma quindi, chi rischia cosa?
Se amate le emozioni forti anche in borsa, guardatevi questo video (in inglese) che con leggerezza passa in rassegna il mercato AI e individua la madre di tutti gli anelli deboli: la gestione finanziaria di OpenAI, che non è quotata e quindi è soggetta a poco controllo di robustezza a livello di conto economico. L’esperto Scott Galloway vede un’altra debolezza cruciale, la possibilità che qualcuno - la Cina, Amazon - venga fuori con un chip che fa il lavoro di quelli di Nvidia - mentre prevede sul fronte OpenAI che rapidamente l’azienda si debba quotare, per rendersi più robusta soprattutto a livello di governance finanziaria ed evitare pericolose scivolate. Esempi: Sam Altman che chiede a un azionista di vendere le proprie azioni (ahi ahi…) se non è convinto del progetto e una presunta e ritrattata richiesta di fondi pubblici per sostenere l’investimento in capitale e data center.
🌞 Quali segnali di breve periodo potrebbero invertire la rotta?
L’avvento dell’AI agentica cioè di software in grado di agire per conto delle persone e prendere decisioni per loro potrebbero essere una svolta. Anche qui ci vuole pazienza, se ne parla tra un anno o due almeno. Lo afferma anche la stessa OpenAI in questo comunicato del 6 novembre: “Nel 2026 prevediamo che l’intelligenza artificiale sarà in grado di fare scoperte di portata molto limitata. Nel 2028 e oltre, siamo abbastanza fiduciosi che avremo sistemi in grado di fare scoperte più significative (anche se ovviamente potremmo sbagliarci, questo è ciò che sembrano indicare i progressi della nostra ricerca).”
Insomma non siamo ancora pronti, da tanti punti di vista, sebbene le solite società di consulenza facciano il compitino annunciando cambiamenti epocali nello shopping online ad esempio. In realtà come dice bene questo articolo di The Register “l’era degli agenti rimane un mondo fantastico”. La strada per l’AI agentica è ancora piena di buche (secondo Gartner il 40% dei progetti falliranno entro il 2027, ma sono medie già viste in precedenti innovazioni tecnologiche) e soprattutto manca di un quadro normativo preciso. Siamo ancora in una zona grigia: non è chiaro infatti chi sia responsabile se un agente AI compie un errore o causa danni. Nel frattempo, due grandi tech come Amazon e Perplexity cercano di proteggersi: Amazon vieta l’uso dei bot agentici sul suo sito per evitare rischi e perdita di controllo, mentre Perplexity rivendica libertà d’azione ma evita di assumersi pienamente la responsabilità legale. In sostanza, tutti stanno testando i limiti, ma nessuno vuole pagare il prezzo se qualcosa va storto.
Anche sul fronte dell’hardware la speranza che il prezzo dei GPU inverta la tendenza bolla non sono molto attendibili. il Financial Times lo spiega bene qui: “Secondo l’articolo il calo del prezzo delle GPU non allontana la bolla dell’AI, anzi potrebbe anticiparne lo scoppio. Il giornale spiega che il crollo dei prezzi riflette un eccesso di offerta e una domanda debole, non una maggiore efficienza del mercato. Il calo delle GPU non è un segno di stabilizzazione, ma di stress economico: molte startup AI non riescono a coprire i costi, i grandi player attendono che i piccoli falliscano e la “materia prima” dell’intelligenza artificiale perde valore perché mancano clienti disposti a pagare.
I parametri di correzione di questa fase “euforica” sono possibili ma non facili, in questa tabella una sintesi dei principali secondo le fonti più importanti che abbiamo analizzato:
Scoperte biomediche – AI applicata alla ricerca farmacologica, diagnostica e medicina predittiva. Aumenta il valore reale e tangibile dell’AI. Le metriche: numero di terapie approvate nate da modelli AI, risparmi di tempo nei trial clinici.
Energia e infrastruttura efficiente – calo del prezzo dell’elettricità o miglioramento dei chip e dei data center “verdi” (sui quali la Cina è molto avanti). Riduce i costi strutturali, rende sostenibili i modelli di business. Prezzo medio dell’energia per data center, efficienza GPU (TFLOPS/Watt).
Produttività e impatto economico reale – automazione di processi aziendali, aumento del PIL potenziale. Trasforma la “promessa” in crescita misurabile. Aumento della produttività oraria, ROI di progetti AI aziendali. Altra faccia della medaglia, potenziale aumento della disoccupazione
Industrializzazione dell’AI – uso diffuso in manifattura, logistica, robotica. Diversifica la domanda, riduce la dipendenza dai modelli generativi. Percentuale di adozione industriale AI, riduzione tempi di fermo macchinari.
AI per sostenibilità e clima – modelli per ottimizzare risorse e mitigare emissioni. Legittima socialmente l’AI e crea utilità ambientale. Emissioni ridotte grazie ad AI, progetti green-AI finanziati.
Regolamentazione equilibrata – standard globali per sicurezza e trasparenza. Rende gli investimenti meno rischiosi, evita eccessi speculativi. KPI: attuazione dell’AI Act UE, linee guida USA-OCSE, numero di audit etici.
Espansione nei mercati emergenti – uso dell’AI in sanità, agritech, finanza inclusiva. Allarga il bacino d’adozione e genera domanda nuova. Crescita di startup AI in India/Africa, export tecnologico AI.
Meta-AI e scoperte di base – sistemi che ottimizzano se stessi o nuovi paradigmi (quantum-AI, neuromorfica). Rinnova il ciclo di innovazione e apre un “nuovo orizzonte”.
🧙🏻 2040: troppo tardi per vivere dentro una bolla?
C’è chi di fare previsioni sull’impatto dell’AI ne fa una professione. Sono 350 esperti di intelligenza artificiale, economia, politica tecnologica e scienze sociali e provengono da istituzioni come DeepMind, OpenAI, Anthropic, università di Stanford, MIT, Oxford e Cambridge. Fanno parte del LEAP (Longitudinal Expert AI Panel. Ogni mese questo pool di scienziati pubblica le proprie previsioni sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Cosa si evince dalle loro analisi? Che le proiezioni dei leader delle big tech divergono profondamente e in positivo dai dati che loro analizzano (o come direbbero loro, dalla realtà). C’è una differenza di almeno una decina d’anni. In particolare, l’impatto sui fondamentali della scienza sarà lentissimo ma anche sulla produttività di base, per esempio nelle aziende dove, stimano, che
nel 2030 solo il 18% delle ore lavorative negli Stati Uniti sarà svolto con l’aiuto dell’intelligenza artificiale generativa, rispetto a circa il 4,1% registrato nel novembre 2024
Non un grande balzo insomma, come quello rilanciato continuamente da Elon Musk che prevede che i white collar scompariranno in tempi brevissimi (entro il 2030 al massimo). Per ora la data più probabile per il LEAP è il 2040. Solo tra 15 anni l’Ai avrà un effetto paragonabile a quello delle tecnologie epocali come l’elettricità, Internet ecc.).
😀 Cosa dicono i positivi: c’è la bolla ma il futuro sarà meraviglioso
Una delle certezze del documento LEAP spiegato sopra e davvero tutto da leggere è che i leader delle aziende tech sono - guarda un po’ - molto più positivi degli scienziati sul futuro dell’AI. E allora facciamoli parlare, questi leader. A voi poi decidere da che parte stare. La fonte di queste dichiarazioni è qui.
Pat Gelsinger ex CEO di Intel:
“La bolla c’è già ma ci vorranno parecchi anni prima dello scoppio.”
Bill Gates:
“La bolla c’è ma l’intelligenza artificiale è la più grande innovazione tecnologica mai vista nella mia vita.”
Jensen Huang, ceo Nvidia:
“Non c’è alcuna bolla, stiamo attraversando una transizione naturale da un vecchio modello di calcolo basato sull’elaborazione generica a un’elaborazione accelerata”.
Jeff Bezos
“L’intelligenza artificiale è in una bolla di tipo industriale, di frenesia speculativa, ma la tecnologia è reale e destinata a trasformare i settori industriali. Il vantaggio per la società sarà gigantesco.”
CEO of Google DeepMind, Demis Hassabis
”In media, ci vogliono, dieci anni e miliardi di dollari per progettare un solo farmaco. Forse potremmo ridurre questo tempo da anni a mesi o forse addirittura settimane. Penso che un giorno forse potremo curare tutte le malattie con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Forse entro i prossimi dieci anni o giù di lì.”
Dario Amodei, co-fondatore e CEO di Anthropic
“Entro il 2026 o il 2027, avremo sistemi di intelligenza artificiale che saranno ampiamente migliori di quasi tutti gli esseri umani in quasi tutte le cose.”
E fin qui, possiamo anche concordare. Se abbiamo creato questa newsletter è perché siamo appassionati e grandi utenti di questi sistemi. Ma da frequentatori del mondo della tecnologia da 30 e più anni, non possiamo non ricordare che la cosa più difficile da azzeccare in queste fasi è il tempismo. Gli esseri umani resistono naturalmente al cambiamento e hanno tante cose da fare oltre a ottimizzare processi di vendita o sequenze di operazioni di calcolo - per esempio vivere, avere una vita sociale, giocare. E allora nervi saldi, continuiamo a documentarci con cura e non pensiamo troppo alla bolla nella stanza.
🗳️Sondaggio: bolla o non bolla?
Visto quanto è nuovo questo fenomeno, ora tocca a voi:
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