Parte seconda
La domanda da centinaia di miliardi
Già nel 2024 la società di venture capital Sequoia Capital aveva formulato quella che definì la “domanda da 600 miliardi di dollari”. Il ragionamento era semplice: per giustificare l’enorme quantità di infrastrutture costruite intorno all’intelligenza artificiale sarebbe stato necessario generare ricavi finali molto più elevati di quelli allora osservabili.
La provocazione non sosteneva che l’AI fosse inutile. Evidenziava piuttosto una possibile distanza tra il valore dell’infrastruttura realizzata e il denaro effettivamente pagato dagli utenti finali.
Immaginiamo un quartiere nel quale vengano costruiti contemporaneamente dieci grandi alberghi perché tutti prevedono un aumento straordinario del turismo. Il turismo potrebbe davvero aumentare, ma ciò non significa che ogni albergo riuscirà a riempire le proprie camere, recuperare rapidamente l’investimento e mantenere prezzi elevati.
La stessa dinamica può verificarsi nell’intelligenza artificiale. Se numerose società costruiscono simultaneamente data center, acquistano gli stessi chip e sviluppano servizi simili, la capacità disponibile può crescere più rapidamente della domanda pagante. A quel punto la concorrenza spinge verso il basso i prezzi e una parte del valore creato viene trasferita ai clienti anziché agli azionisti.
È una buona notizia per chi utilizza la tecnologia, ma può essere una notizia meno buona per chi ha finanziato la costruzione dell’infrastruttura.
La tecnologia può vincere mentre molti investitori perdono
La storia economica offre numerosi esempi di rivoluzioni tecnologiche autentiche che hanno prodotto risultati deludenti per molti investitori.
Nell’Ottocento le ferrovie cambiarono il commercio, la mobilità e l’organizzazione delle città. Furono una delle infrastrutture più importanti della rivoluzione industriale. Tuttavia, numerose società ferroviarie fallirono e molti azionisti persero denaro perché erano state costruite troppe linee, con costi elevati e previsioni di domanda eccessivamente ottimistiche.
Negli anni Novanta Internet appariva destinato a trasformare il mondo. Anche in quel caso la previsione era corretta. Ciò non impedì alla bolla dot-com di esplodere, cancellando una quantità enorme di ricchezza finanziaria. Molte imprese che promettevano di rivoluzionare il commercio non avevano un modello economico sostenibile, mentre alcune delle società che sarebbero diventate dominanti negli anni successivi erano ancora piccole o non erano ancora quotate.
Anche la fibra ottica rappresenta un esempio istruttivo. Alla fine degli anni Novanta furono installate reti enormi nella convinzione che la domanda di traffico digitale sarebbe aumentata rapidamente. La domanda aumentò davvero, ma in una prima fase l’eccesso di capacità provocò fallimenti e svalutazioni. La società nel suo complesso beneficiò di infrastrutture più abbondanti e meno costose, mentre molti investitori iniziali subirono forti perdite.
L’intelligenza artificiale potrebbe seguire un percorso simile. La tecnologia potrebbe diffondersi ovunque, aumentare la produttività e migliorare moltissimi servizi. Nello stesso tempo, alcune delle società oggi considerate inevitabili protagoniste del futuro potrebbero non recuperare gli enormi capitali investiti.
Chi sta già guadagnando e chi deve ancora dimostrarlo
Nel primo stadio della corsa all’intelligenza artificiale, i benefici maggiori sono andati ai produttori dell’infrastruttura. Chi vende chip, sistemi di memoria, servizi cloud, apparecchiature di rete ed energia si trova in una posizione simile a quella dei venditori di pale e picconi durante una corsa all’oro.
NVIDIA è diventata il simbolo di questa fase perché i suoi processori sono essenziali per l’addestramento e l’esecuzione dei modelli più avanzati. Il suo successo dimostra che nell’AI esistono già ricavi e profitti molto concreti.
Tuttavia, anche per un’impresa straordinariamente redditizia, il prezzo pagato dagli investitori rimane decisivo. Se il mercato incorpora già anni di crescita eccezionale, sarà sufficiente un rallentamento inferiore alle aspettative per provocare forti oscillazioni del titolo.
Microsoft offre un esempio diverso. La società non vende soltanto capacità di calcolo, ma sta cercando di integrare l’AI nei servizi cloud, nei programmi per ufficio e negli strumenti destinati alle imprese. Nel trimestre concluso a marzo 2026 ha registrato ricavi per 82,9 miliardi di dollari, in crescita del 18 per cento, e un aumento del 23 per cento dell’utile netto secondo i criteri contabili GAAP.
I risultati successivi hanno mostrato una crescita del 43 per cento dei ricavi Azure e oltre 30 milioni di utenti paganti per Copilot. Questi dati hanno contribuito a rassicurare gli investitori, anche se il gruppo continua a sostenere investimenti molto elevati e il suo flusso di cassa libero ha risentito dell’espansione infrastrutturale.
Amazon, Alphabet e Meta stanno seguendo percorsi differenti, ma affrontano lo stesso problema di fondo. Devono dimostrare che ogni nuovo miliardo destinato a server e data center produrrà ricavi futuri sufficienti e non diventerà soltanto una voce crescente di costo.
Wall Street non chiede più soltanto quanto un’impresa investirà nell’intelligenza artificiale. Chiede quanto renderà quell’investimento.
Il rischio che l’AI diventi una materia prima
Esiste poi un rischio meno evidente. L’intelligenza artificiale potrebbe diventare progressivamente una tecnologia standardizzata e disponibile a costi sempre più bassi.
All’inizio di una rivoluzione tecnologica, le competenze sono rare, le infrastrutture sono costose e poche imprese sono in grado di offrire servizi avanzati. I margini possono quindi essere molto elevati. Con il passare del tempo, però, la concorrenza aumenta, i modelli diventano più efficienti e nuove società propongono prodotti simili.
Se diversi sistemi sono in grado di scrivere testi, analizzare documenti, generare immagini o programmare software con qualità comparabile, il cliente tenderà a scegliere la soluzione più economica o quella già inclusa nei servizi che utilizza.
Il valore economico si potrebbe allora spostare dai produttori dei modelli alle imprese che possiedono i clienti, i dati, i canali di distribuzione e le applicazioni specializzate.
In altre parole, il modello più potente potrebbe non essere necessariamente l’investimento migliore. Potrebbe guadagnare di più chi riesce a inserire l’intelligenza artificiale in un servizio utilizzato ogni giorno da milioni di persone, oppure chi possiede dati difficili da replicare, rapporti commerciali consolidati e competenze specifiche in settori come la sanità, la finanza, l’industria o la sicurezza.
Quando il beneficio va ai clienti e non agli azionisti
Un altro elemento spesso trascurato riguarda la destinazione finale del valore prodotto.
Lo Stanford AI Index stima che il valore ottenuto dai consumatori statunitensi attraverso l’AI generativa sia aumentato del 54 per cento in un solo anno, raggiungendo all’inizio del 2026 un surplus annuale stimato di 172 miliardi di dollari. Molti di questi strumenti, però, restano gratuiti o disponibili a prezzi molto contenuti.
Questo significa che l’AI può produrre un enorme beneficio sociale senza generare nello stesso momento profitti equivalenti per le società che la forniscono.
Un consumatore può utilizzare gratuitamente un assistente digitale per scrivere una lettera, tradurre un testo, organizzare un viaggio o comprendere un documento. Il valore percepito può essere elevato, ma il ricavo ottenuto dall’impresa potrebbe essere minimo.
La distanza tra valore creato e valore incassato è uno dei punti centrali dell’intero dibattito.
Internet ha generato benefici enormi per i consumatori attraverso servizi gratuiti, comunicazioni a basso costo e accesso immediato alle informazioni. Una parte rilevante di quel valore non è stata incassata dalle imprese che avevano inizialmente costruito le infrastrutture, ma da un numero ristretto di piattaforme capaci di sviluppare modelli pubblicitari, commerciali e finanziari estremamente efficaci.
Potrebbe accadere qualcosa di simile anche nell’intelligenza artificiale.
La produttività non cresce premendo un pulsante
Molti sostenitori dell’AI ritengono che l’aumento della produttività sarà sufficiente a ripagare gli investimenti. La tesi è plausibile, ma il processo potrebbe richiedere molto più tempo di quanto i mercati oggi sperino.
Una nuova tecnologia non produce tutti i suoi effetti semplicemente perché viene acquistata. Le imprese devono riprogettare i processi, formare il personale, integrare i dati, modificare le responsabilità e imparare a utilizzare gli strumenti in modo affidabile.
Un’azienda che fornisce a tutti i dipendenti un assistente di intelligenza artificiale non diventa automaticamente più produttiva. Potrebbe ottenere risparmi marginali nella redazione di email e documenti, senza modificare davvero la propria organizzazione.
I grandi guadagni arrivano quando la tecnologia consente di ripensare completamente il lavoro. È ciò che accadde con l’elettricità. Le prime fabbriche sostituirono il motore a vapore con quello elettrico senza cambiare la disposizione dei macchinari e ottennero benefici limitati. La produttività aumentò in modo decisivo soltanto quando gli impianti furono riprogettati attorno alle caratteristiche della nuova fonte di energia.
Lo stesso potrebbe accadere con l’intelligenza artificiale. Prima viene inserita nei processi esistenti, poi costringe le imprese a reinventarli. Tra questi due momenti possono trascorrere anni.
Anche Goldman Sachs, nella relazione annuale pubblicata nel marzo 2026, ha riconosciuto insieme il potenziale straordinario dell’AI e l’incertezza sulla rapidità con cui la tecnologia potrà essere realmente adottata e distribuita nelle organizzazioni.
Una bolla oppure una nuova infrastruttura economica?
La domanda più spettacolare è naturalmente quella sulla possibile bolla finanziaria.
Le valutazioni elevate, l’entusiasmo degli investitori e la concentrazione della crescita di Borsa in poche grandi società ricordano alcuni aspetti della fine degli anni Novanta. Tuttavia, esistono anche differenze rilevanti.
Le principali imprese che stanno investendo nell’intelligenza artificiale non sono startup prive di ricavi. Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta generano decine di miliardi di dollari di utili e possiedono attività consolidate, flussi di cassa, infrastrutture globali e centinaia di milioni di clienti.
Questo rende meno probabile un crollo identico a quello della bolla dot-com, ma non elimina il rischio di un eccesso di investimenti o di valutazioni troppo generose.
Una tecnologia può essere reale, utile e rivoluzionaria e, nello stesso tempo, essere acquistata a un prezzo eccessivo. La domanda corretta non è soltanto se l’AI funzionerà. È quanto del suo successo futuro sia già incorporato nelle quotazioni attuali.
Quando un’azione viene valutata sulla base di una crescita eccezionale destinata a durare per molti anni, non basta che l’impresa vada bene. Deve andare meglio di quanto il mercato abbia già previsto.
È una soglia molto più difficile da superare.
Che cosa dovrebbe capire il piccolo investitore
Per il risparmiatore, il pericolo maggiore consiste nel confondere una convinzione tecnologica con una strategia finanziaria.
Pensare che l’intelligenza artificiale sia destinata a diventare fondamentale non significa sapere quali aziende ne trarranno i maggiori profitti. Non significa sapere quali concorrenti sopravvivranno, quali margini riusciranno a mantenere e quali valutazioni saranno ragionevoli.
Nel 1999 era possibile comprendere perfettamente che Internet avrebbe cambiato l’economia e perdere comunque quasi tutto acquistando il titolo sbagliato al prezzo sbagliato.
La prudenza non richiede di restare completamente fuori dal settore. Richiede di evitare che l’intero portafoglio dipenda da una sola previsione. Un investitore diversificato può partecipare alla crescita dell’AI attraverso fondi ed ETF ampi, senza dover indovinare oggi quale società dominerà il mercato tra dieci anni.
La diversificazione può apparire meno emozionante rispetto all’acquisto del titolo del momento, ma protegge da un fatto spesso dimenticato: i protagonisti di una rivoluzione all’inizio non sono necessariamente gli stessi che ne raccolgono i profitti alla fine.
L’intelligenza artificiale può vincere, ma non tutti vinceranno con lei
La grande paura che attraversa la comunità finanziaria non nasce dalla convinzione che l’intelligenza artificiale sia una moda passeggera.
Nasce dalla possibilità opposta: che l’AI sia davvero una tecnologia straordinaria, ma che gli investimenti necessari per svilupparla siano così grandi, la concorrenza così intensa e i tempi di monetizzazione così lunghi da rendere deludenti i rendimenti di molte imprese.
Nei prossimi anni assisteremo probabilmente a risultati molto diversi. Alcune società trasformeranno l’intelligenza artificiale in ricavi ricorrenti e margini elevati. Altre scopriranno di aver costruito troppa capacità. Alcune applicazioni diventeranno indispensabili, mentre molte altre verranno incorporate gratuitamente nei prodotti esistenti. Alcuni investitori otterranno rendimenti eccezionali, altri avranno avuto ragione sulla tecnologia ma torto sul prezzo e sull’azienda.
È questa la lezione più importante.
In finanza non basta riconoscere il futuro. Bisogna anche capire chi riuscirà a trasformarlo in utili, quanto capitale sarà necessario e quanto tempo occorrerà per recuperarlo.
L’intelligenza artificiale potrebbe diventare la tecnologia dominante del nostro tempo. Ma tra una rivoluzione tecnologica e un buon investimento esiste sempre una distanza. Ed è proprio dentro quella distanza che, molto spesso, si nascondono sia le grandi opportunità sia le perdite più dolorose.
La Redazione economica di National Daily Press
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