L’intelligenza artificiale e il conto da pagare

di PAOLO POLETTI ♦

Dietro le promesse dell’AI ci sono investimenti enormi, guadagni ancora incerti e pochi grandi protagonisti legati fra loro. Una questione che riguarda anche chi non compra azioni.

Il futuro può essere straordinario e costare troppo. È il dubbio che comincia ad accompagnare la corsa all’intelligenza artificiale. Le sue capacità aumentano, le applicazioni si moltiplicano, le imprese annunciano investimenti giganteschi. Ma quanto tempo servirà per recuperare quei soldi? E quanti di quei progetti riusciranno davvero a produrre i guadagni promessi?

Le Borse oscillano fra entusiasmo e inquietudine. Il 22 ottobre il Nasdaq, l’indice americano nel quale pesano molto le imprese tecnologiche, ha perso il 2,6%; i titoli dei produttori di semiconduttori sono scesi ancora più nettamente. Il 26 ottobre sono tornati gli acquisti, anche sulla spinta delle notizie sulla futura quotazione di Anthropic, la società che sviluppa Claude. Il mercato continua a credere nelle possibilità dell’AI, ma si interroga sul prezzo di questa scommessa.

Non basta qualche giornata negativa per annunciare lo scoppio di una bolla. Il rischio, però, esiste quando si comprano azioni a prezzi che soltanto guadagni futuri eccezionali potrebbero giustificare. Finché tutti credono che quei guadagni arriveranno, la corsa prosegue. Quando la fiducia vacilla, molti cercano di vendere contemporaneamente e i prezzi possono crollare.

È già accaduto con Internet. La rete ha cambiato il mondo, ma questo non ha salvato tutte le aziende che avevano promesso di arricchirsi grazie alla sua diffusione. Avere ragione sul futuro di una tecnologia non significa aver fatto un buon investimento. Anche una rivoluzione autentica può accompagnarsi a sprechi, fallimenti e aspettative esagerate.

Nell’AI c’è un equivoco che alimenta l’entusiasmo: se qualcuno sta guadagnando molto, si pensa che l’intero settore stia dimostrando la propria solidità. Chi vende processori incassa grazie agli acquisti di chi sviluppa i servizi. Quest’ultimo, però, deve trovare abbastanza clienti da recuperare ciò che ha speso. Il successo del venditore non garantisce quello dell’acquirente.

Neppure gli utili dei grandi gruppi tecnologici risolvono la questione. Un’impresa può guadagnare dalla pubblicità, dal commercio elettronico o dai programmi informatici e usare quei profitti per finanziare l’intelligenza artificiale. Il bilancio complessivo è positivo; il nuovo investimento deve ancora dimostrare di meritare il denaro che assorbe.

La prova decisiva arriva anche nelle imprese che comprano servizi di AI per utilizzarli nel proprio lavoro: negli uffici, nella produzione, nell’assistenza ai clienti. Produrre più documenti non significa necessariamente produrre più valore. Risparmiare un’ora serve se quell’ora permette di ridurre una spesa, migliorare un servizio o soddisfare un cliente. E bisogna considerare il tempo necessario a imparare a usare gli strumenti e a controllarne i risultati.

Torsten Slok, capo economista della società di investimento Apollo, il 24 ottobre ha osservato che, al di fuori dei maggiori gruppi tecnologici, questi benefici dell’AI non emergono ancora chiaramente dai dati complessivi delle grandi imprese americane. Non significa che nessuno ne stia traendo vantaggio. Significa che la promessa di un miglioramento economico diffuso deve ancora trovare conferme più solide.

Nel frattempo, le scadenze arrivano. Chi ha preso denaro in prestito per acquistare processori e costruire impianti deve restituirlo, con gli interessi, anche se le vendite crescono meno del previsto. E la tecnologia non aspetta: possono arrivare apparecchiature più efficienti, che consentono ai concorrenti di abbassare i prezzi. Un’azienda rischia così di dover spendere ancora prima di aver recuperato quanto ha già investito.

La velocità del progresso, tanto celebrata, è anche un rischio per chi deve pagarne il costo.

Il caso Anthropic mostra quanto sia necessario distinguere i risultati già ottenuti dalle scommesse sul futuro. Il 26 ottobre la società ha pubblicato i documenti per entrare in Borsa, dove intende offrire al pubblico azioni, cioè quote della propria proprietà. L’operazione potrà portare nuovi capitali, ma il prezzo e la quantità delle azioni da offrire non sono ancora definiti pubblicamente.

Nel primo semestre del 2026 Anthropic ha registrato una perdita complessiva di oltre 80 miliardi di dollari. Ma sarebbe sbagliato immaginare che abbia speso tutti quei soldi per sviluppare Claude. Circa 72 miliardi dipendono dal modo in cui vengono registrati alcuni finanziamenti “convertibili”: accordi che prevedono, a determinate condizioni, di riconoscere ai finanziatori azioni anziché un rimborso in denaro. L’aumento del valore dell’azienda ha fatto crescere anche il valore di questi impegni. Tale incremento viene registrato come una perdita, senza un corrispondente pagamento.

Intanto, le vendite dei servizi sono cresciute e, considerando soltanto il secondo trimestre, i ricavi hanno superato i costi dell’attività. È un miglioramento concreto, ma quel risultato non comprende tutte le voci che determinano il guadagno o la perdita finale, fra cui gli oneri finanziari appena descritti. L’attività può quindi migliorare mentre il bilancio complessivo resta in perdita.

Il dubbio sulla sostenibilità di Anthropic riguarda soprattutto il futuro. La società ha sottoscritto accordi pluriennali per utilizzare computer e infrastrutture nell’ordine di centinaia di miliardi di dollari, con importi e condizioni differenti. Non sono somme già tutte spese, ma indicano quanto sia ambiziosa e costosa l’espansione prevista. La domanda è se i guadagni cresceranno abbastanza da sostenerla: i primi segnali positivi non bastano ancora a garantirlo.

Per la quotazione si prospettano valutazioni dell’intera società fra 1.500 e 2.000 miliardi di dollari, ancora da confermare. Sono cifre che incorporano attese enormi. Un’impresa può migliorare e crescere, ma deludere comunque ne abia comprato le azioni pagando in anticipo un successo ancora maggiore.

Fin qui si potrebbe pensare che il problema riguardi soltanto investitori disposti a rischiare. C’è però una caratteristica dell’AI che allarga la questione: molte attività dipendono da pochi grandi protagonisti, difficili da sostituire.

Le applicazioni sono numerose, ma spesso utilizzano tecnologie di base sviluppate dalle stesse aziende. Fra i protagonisti dei modelli più avanzati figurano OpenAI, Anthropic, Google, xAI e, in Cina, Alibaba e DeepSeek. La varietà dei servizi offerti può quindi nascondere una dipendenza da un gruppo ristretto di sviluppatori.

La situazione si ripete nelle apparecchiature. Nvidia domina nei processori specializzati per l’AI, pur avendo concorrenti come AMD. Nella fabbricazione dei chip più avanzati ha invece un ruolo centrale la taiwanese TSMC. Sono attività che richiedono capitali, competenze e tempi tali da rendere difficile l’ingresso di nuovi concorrenti.

Se uno di questi fornitori incontra una grave difficoltà, non basta rivolgersi al negozio accanto. Occorre trovare capacità produttiva, adattare programmi, verificare che tutto funzioni. Le alternative possono esistere, ma non essere disponibili subito, nelle quantità necessarie o a costi sostenibili.

A rendere più stretto questo intreccio possono essere gli accordi fra chi sviluppa l’intelligenza artificiale e chi produce i componenti necessari a farla funzionare. Il meccanismo è questo: il produttore finanzia una società di AI e questa si impegna ad acquistare i suoi componenti. Una parte del denaro torna così al finanziatore attraverso gli acquisti del cliente.

Si crea una doppia dipendenza: la società di AI conta sul produttore sia per i finanziamenti sia per le apparecchiature; il produttore conta sugli acquisti dell’azienda nella quale ha investito. Questi accordi possono sostenere la crescita, purché i servizi di AI trovino abbastanza clienti da generare gli incassi necessari a rispettare gli impegni.

Il rapporto può però trasformarsi in un circolo vizioso. Se le vendite dei servizi deludono, la società di AI può avere bisogno di altro denaro per continuare ad acquistare i componenti. Le vendite del produttore dipendono allora sempre più dalla sua disponibilità a finanziare il cliente.

Se i finanziamenti si interrompono, il cliente può non riuscire a rispettare gli impegni di acquisto. Il produttore rischia così di perdere sia una parte del capitale investito sia gli incassi attesi dalle forniture. Il legame che favoriva l’espansione può amplificare le difficoltà di entrambi quando il mercato rallenta. La crisi di un’impresa non provoca automaticamente quella delle altre, ma questi rapporti possono trasformare una difficoltà individuale in un problema più ampio.

La geopolitica può aggravare queste fragilità. Dietro un servizio che appare immateriale ci sono fabbriche, centrali elettriche, cavi e componenti prodotti in luoghi precisi. Il peso di Taiwan nei semiconduttori rende rilevanti le tensioni con la Cina. Le restrizioni commerciali fra Washington e Pechino possono ostacolare forniture e vendite. Le tensioni in Medio Oriente possono aumentare i costi energetici e alimentare l’inflazione, mantenendo costoso anche il denaro preso in prestito.

L’intelligenza artificiale promette di superare molti limiti, ma resta esposta ai conflitti, alle risorse e alle decisioni politiche del mondo nel quale viene costruita.

Ecco perché la questione riguarda anche chi non segue la Borsa. I titoli tecnologici possono essere presenti nei fondi nei quali sono investiti i nostri risparmi o nei fondi pensione. Una crisi può quindi raggiungere persone che non hanno mai acquistato direttamente un’azione di queste società. Il rischio dipende da quanto questi investimenti pesano sul totale del denaro affidato ai fondi.

Poi c’è il lavoro. Se vengono rinviati o cancellati grandi investimenti, diminuiscono gli ordini anche per chi costruisce impianti, fornisce componenti o presta servizi. Gli effetti sull’Italia dipenderebbero dai rapporti delle nostre imprese con quelle coinvolte, ma non sarebbero necessariamente limitati agli specialisti dell’AI.

C’è infine una conseguenza più profonda: la dipendenza. Quando l’intelligenza artificiale entra stabilmente in un’impresa o in un’amministrazione, intorno ai suoi strumenti si riorganizzano il lavoro, l’uso dei dati e le procedure con cui si prendono decisioni. Le persone acquisiscono nuove competenze, mentre alcune capacità precedenti possono indebolirsi. Se il fornitore aumenta i prezzi, cambia le condizioni o incontra difficoltà, sostituirlo può richiedere di ripensare una parte dell’organizzazione. Il problema va quindi molto oltre il cambio di un abbonamento.

Se una crisi elimina anche i concorrenti più fragili, le alternative possono ridursi ulteriormente. Rischiamo così di dipendere sempre più dall’AI e, contemporaneamente, di avere sempre meno possibilità di scegliere chi ce la fornisce e a quali condizioni.

Quanto più l’AI diventa una componente strutturale delle nostre attività, tanto più la dipendenza da pochi produttori diventa una questione politica. La loro solidità economica, le loro condizioni commerciali e le decisioni dei governi ai quali sono soggetti possono incidere sulla nostra capacità di lavorare e di assicurare servizi.

Per l’Italia e per l’Europa, la risposta dovrebbe comprendere investimenti capaci di far crescere alternative alle offerte americane e cinesi. Servono ricerca, persone qualificate, capacità di calcolo e imprese in grado di trasformare queste risorse in sistemi affidabili. Anche questi investimenti dovrebbero essere giudicati sui risultati: quali bisogni soddisfano, quali dipendenze riducono e se possono sostenersi nel tempo. La provenienza europea, da sola, non garantisce né qualità né convenienza.

Gli acquisti pubblici possono contribuire a sviluppare questa capacità, sostenendo soluzioni che dimostrino di funzionare e che consentano di conservare il controllo dei dati e delle attività. Non basta attribuire un marchio europeo a un’applicazione se la tecnologia essenziale e le infrastrutture dalle quali dipende restano interamente nelle mani degli stessi fornitori. Costruire alternative richiede tempo e risorse. Significa scegliere quali capacità è strategico sviluppare e cominciare a ridurre le dipendenze più difficili da gestire, senza pretendere di riprodurre subito ogni componente.

È qui che i timori delle Borse incontrano l’interesse dei cittadini. Se affidiamo servizi e attività importanti a pochi protagonisti, dobbiamo preoccuparci anche di ciò che accadrebbe se uno di loro entrasse in crisi o imponesse condizioni per noi insostenibili. Investire in alternative significa costruire la possibilità di continuare a scegliere, quando fare a meno dell’AI sarà diventato molto più difficile.

PAOLO POLETTI