Oltre l'hype dell'IA: la sfida tra mega-investimenti e ritorni reali

Milano, 5 ottobre 2026. Di Bert Flossbach, fondatore e amministratore di Flossbach von Storch SE

L'IA mostra un potenziale di lungo termine paragonabile a quello di Internet ai suoi esordi.

Tuttavia, come dimostra l'evoluzione del web con l'ascesa di nuovi attori e il declino dei primi leader, la trasformazione tecnologica non è mai lineare.

Resta quindi impossibile prevedere quali modelli di business prevarranno davvero, poiché l'impatto economico finale dipenderà da variabili incerte come costi, evoluzione tecnologica, agenti autonomi e regolamentazioni future.

I mercati finanziari cercano di anticipare questi sviluppi, ma spesso finiscono per spingersi troppo oltre.

Lo sviluppo dell’IA continuerà ad attrarre ingenti investimenti, ma la trasformazione di questi capitali in profitti effettivi per le aziende del settore rimane incerta.

La questione cruciale per i fornitori di modelli riguarda la reale disponibilità di aziende e consumatori a pagare nel tempo per tali tecnologie, un fattore legato ai benefici concreti generati.

Sebbene le versioni gratuite o economiche soddisfino la maggior parte delle esigenze individuali, il vero valore economico risiede nel mercato business: solo garantendo risparmi duraturi e aumenti di produttività significativi, le imprese saranno disposte a sostenere la spesa di centinaia di miliardi nei prossimi anni.

I modelli open source cinesi a basso costo rappresentano una minaccia diretta per i principali operatori statunitensi, offrendo prestazioni vicine a quelle dei top di gamma ma a prezzi nettamente inferiori.

Forte di un’ampia infrastruttura di data center, energia economica, ricerca avanzata e una vasta comunità di sviluppatori, la Cina punta a colmare rapidamente il divario tecnologico impiegando hardware di sviluppo interno, come i chip Huawei in alternativa a Nvidia, per conquistare il mercato globale con soluzioni ad alte prestazioni ed elevata accessibilità economica.

Se i fornitori statunitensi di IA passassero dai modelli ad abbonamento a costosi sistemi a consumo, l'aumento dei costi potrebbe spingere gli utenti intensivi verso soluzioni cinesi a minor prezzo, pur con rischi per la sicurezza, trasformando l'IA in un nuovo bene d'esportazione di punta per la Cina.

Le stime sui ricavi complessivi del settore restino incerte - pur toccando proiezioni teoriche di trilioni di dollari -, ma le entrate annualizzate dei maggiori fornitori occidentali stanno crescendo rapidamente e sfioreranno i 100 miliardi di dollari entro fine anno.

Un'ulteriore crescita non è tuttavia garantita, poiché gran parte dell'adozione attuale risponde a una fase aziendale puramente sperimentale in cui il consumo di token viene stimolato e persino incentivato.

Il mercato dell’IA sta affrontando un nodo cruciale: gli attuali incentivi premiano il semplice consumo di token anziché il valore reale generato.

Per arginare questa inefficienza e governare i costi, colossi come Amazon, Uber e Tesla stanno limitando l'uso dei token tra i dipendenti, favorendo l’integrazione della tecnologia come supporto operativo e non come risorsa sostitutiva del capitale umano.

È così anche per noi.

Questa dinamica ridimensiona il potenziale commerciale e il quadro competitivo per gli sviluppatori di modelli puri.

Di conseguenza, le stime miliardarie di startup prossime alla quotazione come OpenAI e Anthropic appaiono eccessivamente ottimistiche.

La posizione di forza appartiene invece agli hyperscaler come Amazon, Microsoft e Alphabet: grazie alla solida redditività, alle economie di scala e alle relazioni commerciali già consolidate, questi gruppi catturano la domanda strutturale di potenza di calcolo a prescindere da quale singolo modello finirà per imporsi sul mercato.

Il modello di business delle grandi aziende tecnologiche richiede un'intensità di capitale senza precedenti: entro il 2030 gli investimenti complessivi nei data center potrebbero toccare i 7.000 miliardi di dollari, ossia circa 1.400 miliardi all'anno, una cifra superiore al 4% del PIL statunitense.

Oltre 1.000 miliardi all'anno faranno capo a pochi attori principali, guidati dai quattro hyperscaler Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta, affiancati da Oracle e dall'emergente xAI.

Proprio per la controllata di SpaceX, Goldman Sachs proietta al 2030 un fatturato cloud di 322 miliardi di dollari, stime iperboliche che riflettono la spinta speculativa sostenuta dalle banche d'affari.

Il mercato continua del resto a sottostimare la portata del fenomeno: le stime della spesa per l'anno in corso sono scattate da 450 a circa 750 miliardi di dollari, quelle per il 2027 sono salite da 500 a oltre 900 miliardi, ed è previsto un ulteriore incremento a 1.000 miliardi annui a partire dal 2028.

Le speranze dei fornitori in un ulteriore rialzo degli investimenti degli hyperscaler appaiono irrealistiche, poiché diverse società spendono già più di quanto incassano.

Il flusso di cassa libero è crollato da oltre 200 miliardi a quasi zero e le riserve di liquidità sono quasi esaurite, il che imporrà di ricorrere a nuovi aumenti di capitale o all'emissione di debito per sostenere i piani d'investimento.

Questo ritmo espansivo condiziona l'intera filiera dell'IA, favorendo soprattutto i produttori di chip e memoria.

Poiché si tratta comunque di un ciclo, i fornitori vedono impennarsi prezzi e profitti, mentre i costi per la realizzazione dei data center continuano a salire.

L'aumento continuo della spesa per gigawatt rischia tuttavia di rendere questi investimenti antieconomici, penalizzando anche colossi esterni alla gestione diretta delle infrastrutture, come Apple, costretti a rincarare i prodotti finali a causa dei costi dei componenti.

Sotto la pressione dei clienti e grazie ai programmi pubblici di investimento, soprattutto in Corea del Sud, i produttori di chip hanno iniziato ad ampliare in modo massiccio la capacità produttiva.

SK Hynix, uno dei maggiori produttori mondiali di chip di memoria, prevede per esempio di raddoppiare la capacità nell’arco di cinque anni. Anche le altre aziende del settore si stanno muovendo nella stessa direzione.

Il mercato dei chip di memoria, storicamente dominato dal "ciclo del maiale" — una costante alternanza tra scarsità, espansione della capacità produttiva e conseguente sovrapproduzione —, vive oggi una fase di picco grazie al boom dell'IA, spingendo la capitalizzazione di Micron Technology a 1.200 miliardi di dollari.

Sebbene i produttori cerchino di attenuare i crolli dei prezzi con contratti a lungo termine, la natura strutturalmente ciclica del settore rimane immutata.

L'attuale valutazione record scommette su un ribasso meno violento che in passato, ma i segnali di raffreddamento degli investimenti nell'IA indicano che l'espansione odierna racchiude già le premesse della prossima crisi.

Le conseguenze di un eventuale rallentamento degli investimenti nell'intelligenza artificiale sarebbero pesanti e diffuse.

I danni colpirebbero direttamente il settore dei semiconduttori e i fornitori di infrastrutture per data center, ma si estenderebbero anche a settori apparentemente lontani, come quello dei macchinari industriali, finendo per appesantire i mercati azionari e l'intera economia.

Un esempio è Caterpillar, che fornisce generatori diesel di emergenza e gruppi elettrogeni a gas naturale per i data center.

La sua valutazione elevata, pari a un rapporto prezzo-utili di 40, deriva in larga misura dalle aspettative legate a questo segmento di attività.

Proprio per questa enorme posta in gioco, tutti gli attori coinvolti — dai colossi tecnologici alle banche d'affari, dai finanziatori fino alle istituzioni e ai risparmiatori — alimentano la narrazione della "corsa all'oro" per prolungare il boom il più a lungo possibile.

Di conseguenza, le previsioni di una crescita ininterrotta fino al prossimo decennio appaiono più come un auspicabile wishful thinking che come proiezioni realistiche: sebbene lo sviluppo tecnologico dell'IA sia destinato a proseguire nel lungo termine, il ciclo eccezionale dei relativi investimenti non potrà evitare una fase di arresto o ridimensionamento.