Il boom dell’intelligenza artificiale arricchirà gli utenti più degli investitori

Il boom dell’intelligenza artificiale lascerà in eredità una tecnologia onnipresente e rendimenti deludenti per molti di coloro che ne hanno finanziato l’espansione. È la dura legge del capitalismo, già vista con i personal computer e le reti in fibra ottica. La promessa di profitti enormi attira troppi investimenti, la concorrenza accelera i progressi e fa scendere i prezzi. Gli utenti ottengono prodotti migliori e l’economia conserva le infrastrutture costruite durante il percorso. Alla fine, quando bisogna farei i conti su chi ha vinto e chi ha perso, l’offerta supera spesso la domanda e tanti investitori guadagnano meno di quanto lasciasse sperare il successo della tecnologia.

Al momento siamo ancora nella fase della corsa all’oro: secondo Goldman Sachs nel 2026 gli investimenti riconducibili all’intelligenza artificiale arriveranno a 800 miliardi di dollari, per Morgan Stanley nel 2027 supereranno i 1.100 miliardi. A questa scala, anche una forte crescita dei ricavi potrebbe non bastare a ripagare investimenti così ingenti. I data center avranno bisogno di clienti per anni, mentre chip sempre più potenti ed economici ridurranno rapidamente il valore di quelli già installati.

Finora i guadagni più sicuri sono andati ai produttori di chip per l’intelligenza artificiale, che incassano al momento della consegna. Una GPU, il processore usato per addestrare e far funzionare i modelli di intelligenza artificiale, diventa subito un ricavo per Nvidia. Per Microsoft o Amazon, che la installano nei propri data center, è invece un investimento da recuperare nel tempo. Il guadagno dipenderà dalla quantità di servizi venduti prima che il chip diventi obsoleto.

Nvidia incassa con la vendita, mentre chi acquista si assume il rischio che la domanda non basti a coprire la spesa. Le aziende distribuiscono il costo dei chip per l’intelligenza artificiale su una vita utile stimata fra quattro e sei anni. Nella pratica potrebbero doverli sostituire prima: un processore ancora funzionante può diventare poco conveniente quando arriva un modello più potente e meno costoso. Se le apparecchiature durano meno del previsto, aumenta il costo annuale dell’investimento e diminuisce il rendimento. Su una spesa globale stimata in 7.600 miliardi di dollari fra il 2026 e il 2031, anche pochi mesi di utilizzo in meno possono bruciare decine di miliardi.

Gli effetti cominciano a vedersi nei conti delle grandi aziende tecnologiche: Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Oracle potrebbero investire complessivamente più denaro di quanto ne resterà disponibile dopo le spese. Secondo un’analisi Reuters basata sulle stime del London Stock Exchange Group, fra il 2025 e il 2027, queste aziende spendono e spenderanno 1,57 dollari in nuovi data center, chip e altre infrastrutture per ogni dollaro aggiuntivo generato dalle loro attività. È ciò che in contabilità si chiama capex: denaro investito oggi in beni che dovranno produrre ricavi per diversi anni. Società cresciute con relativamente pochi impianti fisici stanno assumendo costi sempre più simili a quelli dell’industria pesante.

Uno dei paradossi più duri per le aziende che sviluppano l’intelligenza artificiale è che possono incassare molto e continuare a perdere denaro. Un prodotto rischia di essere superato nel giro di pochi mesi, prima ancora di aver ripagato il costo del suo sviluppo. Intanto, gran parte dei ricavi viene assorbita dalle spese necessarie a far funzionare il servizio e dalla ricerca sulla versione successiva. È un’attività che deve reinvestire quasi tutto per non perdere terreno. Gli utenti gratuiti aumentano i costi, mentre la concorrenza spinge i prezzi verso il basso.

Questi problemi non frenano gli investimenti per la costruzione di nuovi data center perché le grandi aziende temono che un concorrente possa conquistare il mercato investendo prima. La Banca dei regolamenti internazionali stima che questa pressione possa portare a spendere circa il 50 per cento più di quanto la domanda giustificherebbe. Ogni impresa cerca di evitare un ritardo forse irrecuperabile. Ma alla fine potrebbero esserci più impianti di quanti i clienti siano disposti a pagare.

Il rischio aumenta perché una parte crescente della spesa viene finanziata con denaro preso in prestito. Sempre secondo Bri, nel 2025 le maggiori aziende del settore hanno raccolto oltre 100 miliardi di dollari attraverso le obbligazioni. Alcuni data center vengono costruiti da società create apposta e finanziate da grandi fondi. Prima di concedere il prestito, i finanziatori chiedono spesso a un cliente importante di impegnarsi ad acquistare i servizi dell’impianto per diversi anni. Se quel cliente non troverà abbastanza utenti, le perdite ricadranno anche su chi ha prestato il denaro.

Per gli azionisti conta infine il prezzo pagato per entrare nel mercato. Anche un’azienda destinata a crescere può rivelarsi un cattivo investimento se le sue azioni incorporano aspettative troppo alte. Tra la fine degli anni Novanta e inizio Duemila furono spese somme enormi per costruire le reti su cui avrebbe viaggiato internet. Molte si rivelarono indispensabili, ma i primi proprietari fallirono. Chi le acquistò in seguito, a prezzi più bassi, riuscì spesso a guadagnarci. L’intelligenza artificiale potrebbe seguire un percorso simile: gli impianti continueranno a essere utili, mentre una parte di chi li ha finanziati otterrà rendimenti modesti.

Secondo una stima di UBS riportata da Reuters, la spesa delle grandi aziende tecnologiche aumenterà del 76 per cento nel 2026. La crescita dovrebbe scendere al 25 per cento nel 2027 e al 6 per cento nel 2028. Quando gli investimenti rallenteranno, diventerà più facile capire quali data center hanno abbastanza clienti per ripagare la costruzione e la sostituzione dei computer diventati vecchi.

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