La bolla delle dot-com del 2000 si sta ripetendo? Un'analisi critica dell'attuale boom dell'intelligenza artificiale

Perdite miliardarie per OpenAI: anche l'abbonamento da 200 dollari è un'attività in perdita: quanto durerà?

L'entusiasmo che circonda l'intelligenza artificiale ha contagiato i mercati globali e la sua forza evoca un'epoca che molti investitori ancora oggi provano con disgusto: la bolla delle dot-com a cavallo del millennio. I parallelismi sono sorprendenti: valutazioni astronomiche per aziende con modelli di business appena redditizi, una mentalità da corsa all'oro che investe centinaia di miliardi di dollari in una singola tecnologia e la ferma convinzione di essere sull'orlo di una rivoluzione economica. Ma mentre giganti della tecnologia come Microsoft e Google si impegnano in una corsa agli armamenti senza precedenti per la supremazia nell'intelligenza artificiale, i dubbi sulla sostenibilità di questo boom stanno crescendo.

Uno studio allarmante di Bain & Company prevede un deficit di finanziamento di 800 miliardi di dollari, poiché i ricavi del settore sono ben al di sotto dei costi vertiginosi della potenza di calcolo e delle infrastrutture. Persino il leader del settore OpenAI sta bruciando miliardi e registrando perdite sui suoi abbonamenti, una chiara indicazione che monetizzare la tecnologia rappresenta un ostacolo formidabile. Allo stesso tempo, un nuovo concorrente cinese a basso costo sta causando disordini e minaccia di minare i costosi modelli di business dei fornitori affermati.

Ma il paragone con l'era delle dot-com è davvero giustificato? Ci sono differenze cruciali: la tecnologia odierna è più matura e già saldamente radicata nelle attività quotidiane. Inoltre, il boom non è finanziato da piccoli investitori che prendono a prestito, ma piuttosto dalle casse gonfie delle aziende più redditizie del mondo. La domanda cruciale che determinerà migliaia di miliardi di dollari di investimenti e il futuro dell'economia globale è quindi: siamo all'inizio di una trasformazione tecnologica duratura o nella fase finale di una gigantesca bolla speculativa sul punto di scoppiare?

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Siamo di nuovo in una bolla speculativa simile alla famigerata bolla delle dot-com del 2000? Questa domanda sta attualmente occupando investitori, analisti ed esperti di tecnologia in tutto il mondo. La rapida ascesa dell'intelligenza artificiale e i miliardi di investimenti ad essa associati tracciano sorprendenti parallelismi con la fine degli anni '90. All'epoca, l'entusiasmo per Internet portò a valutazioni estreme e culminò in un crollo spettacolare. Oggi, le aziende di intelligenza artificiale si trovano ad affrontare sfide simili: valutazioni astronomiche si scontrano con modelli di business poco chiari, mentre il divario tra investimenti e ricavi effettivi continua ad ampliarsi.

Paralleli storici con la bolla delle dotcom

Le dinamiche dell'era delle dotcom

La bolla delle dot-com della fine degli anni '90 fu alimentata da una nuova tecnologia rivoluzionaria: Internet, che, proprio come l'intelligenza artificiale di oggi, era percepita come una forza trasformativa. Tra il 1996 e il 2000, le valutazioni delle aziende tecnologiche raggiunsero livelli astronomici, con rapporti prezzo/utile di 50, 70 o 100 che divennero comuni per le azioni del Nasdaq. Gli investitori credevano in un futuro roseo in cui i modelli di business tradizionali sarebbero stati rivoluzionati da soluzioni basate su Internet.

La svolta arrivò nel marzo 2000, quando le prime startup fallirono e la dura realtà economica si scontrò con le aspettative esagerate. Le aziende dovettero investire più del previsto, i ricavi furono inferiori alle aspettative e il dispendio di liquidità non giustificava più le valutazioni estreme.

Valutazioni di mercato attuali a confronto

Oggi, l'indice S&P 500, corretto per le fluttuazioni cicliche, presenta notevoli somiglianze con quel periodo. L'attuale livello di valutazione corrisponde a 38 volte gli utili degli ultimi dieci anni. Solo durante la bolla delle dot-com la valutazione era più elevata, come sottolineano gli strateghi di Morgan Stanley.

Henry Blodget, ex analista di punta dell'era delle dot-com, mette in guardia da inquietanti parallelismi con l'attuale boom dell'intelligenza artificiale. Sottolinea che l'impatto sia di Internet che dell'intelligenza artificiale si estende ben oltre il settore tecnologico. Solo quest'anno, gli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale ammontano ad almeno 400 miliardi di dollari, con un enorme impulso all'economia globale e ai mercati azionari.

Il divario di finanziamento nel settore dell'intelligenza artificiale

Le previsioni allarmanti di Bain & Company

Un recente studio di Bain & Company rivela un minaccioso gap di finanziamento nel settore dell'intelligenza artificiale. Entro il 2030, aziende di intelligenza artificiale come OpenAI, Google e DeepSeek dovranno generare circa 2.000 miliardi di dollari all'anno per coprire i crescenti costi della potenza di calcolo e delle infrastrutture. Tuttavia, gli esperti prevedono che il settore sarà inferiore di circa 800 miliardi di dollari a questo obiettivo.

David Crawford, presidente della Global Technology Practice di Bain & Company, lancia un monito urgente: "Se prevarranno le attuali leggi sulla scalabilità, l'intelligenza artificiale graverà sempre di più sulle catene di fornitura globali". Questa discrepanza tra ricavi richiesti e previsti solleva interrogativi fondamentali sulla valutazione e sui modelli di business del settore dell'intelligenza artificiale.

Problemi di monetizzazione delle aziende leader

OpenAI, l'azienda dietro ChatGPT, è un esempio lampante dei problemi di monetizzazione del settore. Nonostante una valutazione di 300 miliardi di dollari e 700 milioni di utenti attivi settimanali, l'azienda ha solo cinque milioni di clienti paganti. Le perdite ammontavano a circa 5 miliardi di dollari nel 2024 e si prevedono perdite fino a 9 miliardi di dollari per il 2025.

Particolarmente problematico è il fatto che anche l'abbonamento più costoso a ChatGPT Pro, da 200 dollari al mese, stia generando perdite perché gli utenti utilizzano più servizi del previsto. Il CEO Sam Altman definisce questa situazione "folle", confermando le difficoltà nel coprire i costi.

Investimenti massicci contro rendimenti poco chiari

La corsa agli armamenti da 500 miliardi di dollari

Le principali aziende tecnologiche statunitensi stanno portando i loro investimenti nell'intelligenza artificiale a livelli senza precedenti. Microsoft, Meta e Google stanno pianificando un investimento complessivo di 215 miliardi di dollari in progetti di intelligenza artificiale entro il 2025. Amazon ha annunciato ulteriori 100 miliardi di dollari di investimenti. Queste spese saranno destinate principalmente all'espansione dei data center e allo sviluppo di nuovi modelli di intelligenza artificiale.

Gli investimenti sono più che raddoppiati dal lancio di ChatGPT. Entro il 2024, le quattro maggiori aziende tecnologiche avevano investito complessivamente 246 miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale, con un aumento del 63% rispetto all'anno precedente. Entro l'inizio degli anni '30, la spesa annuale per l'intelligenza artificiale potrebbe superare i 500 miliardi di dollari.

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Domanda energetica e sfide infrastrutturali

Bain prevede che la domanda globale aggiuntiva di potenza di calcolo potrebbe salire a 200 gigawatt entro il 2030, metà dei quali negli Stati Uniti. Il consumo energetico dei data center dedicati all'intelligenza artificiale aumenterà da 50 miliardi di kilowattora nel 2023 a circa 550 miliardi di kilowattora nel 2030, un aumento di undici volte.

Questa massiccia espansione avrà un impatto ambientale significativo. Nonostante l'espansione delle energie rinnovabili, le emissioni di gas serra dei data center aumenteranno da 212 milioni di tonnellate nel 2023 a 355 milioni di tonnellate nel 2030. Il consumo di acqua per il raffreddamento quasi quadruplicherà, raggiungendo i 664 miliardi di litri nello stesso periodo.

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Differenze con la bolla delle dotcom

Strutture di finanziamento e minimizzazione del rischio

Henry Blodget evidenzia due differenze fondamentali rispetto alla bolla delle dot-com. In primo luogo, gran parte dell'attività di intelligenza artificiale è finanziata nei mercati privati, il che significa che gli investitori al dettaglio sarebbero meno direttamente colpiti in caso di crollo. In secondo luogo, l'accumulo è finanziato in gran parte dai profitti dei giganti della tecnologia piuttosto che dal debito.

Queste differenze strutturali potrebbero limitare l'impatto di un potenziale crollo dell'IA. Blodget osserva: "In un crollo dell'IA, le conseguenze sarebbero notevoli. I mercati azionari e il mercato immobiliare commerciale sarebbero duramente colpiti, giganteschi progetti di data center verrebbero venduti a prezzi irrisori e centinaia di startup e fornitori di servizi fallirebbero. Ma almeno per ora, i danni sarebbero limitati".

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Maturità della tecnologia di base

A differenza dell'era delle dot-com, quando Internet era ancora agli albori, l'IA sta già dimostrando applicazioni e vantaggi concreti. Secondo un sondaggio di Bain, quasi tutte le aziende hanno iniziato a utilizzare l'IA nelle funzioni di go-to-market. Il 62% sta già lavorando con più di due casi d'uso e il 57% ha affermato che l'IA ha superato le aspettative.

Tuttavia, più della metà delle aziende intervistate ammette di non aver ancora creato una base dati sufficiente per sfruttare appieno il potenziale della tecnologia. Set di dati incompleti o di bassa qualità e tecnologie configurate in modo non ottimale sono stati citati come sfide chiave.

DeepSeek come punto di svolta

Innovazione conveniente dalla Cina

La startup cinese DeepSeek ha rivoluzionato il settore dell'intelligenza artificiale con il suo modello R1. Con un costo di sviluppo stimato di soli 5,6 milioni di dollari, l'azienda ha sviluppato un modello in grado di competere con i modelli statunitensi, significativamente più costosi. A titolo di paragone, lo sviluppo del GPT-4o di OpenAI è costato circa 80 milioni di dollari.

Il prezzo di DeepSeek è nettamente inferiore a quello della concorrenza. I modelli dell'azienda sono da 20 a 40 volte più economici dei modelli corrispondenti di OpenAI. Il modello Reasoner di DeepSeek costa 53 centesimi per milione di token in ingresso, mentre il modello o1 di OpenAI costa 15 dollari per lo stesso numero.

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Impatto sulle dinamiche del settore

Il successo di DeepSeek sfida i presupposti precedenti nel settore dell'intelligenza artificiale. L'azienda dimostra che un'intelligenza artificiale all'avanguardia è possibile anche senza budget miliardari, sottoponendo i fornitori affermati a una notevole pressione sui prezzi. Questo sviluppo evidenzia un interessante effetto collaterale delle restrizioni all'esportazione statunitensi: le limitazioni tecniche hanno costretto l'azienda a impegnarsi in innovazioni software per sfruttare al meglio l'hardware disponibile.

Nel giro di poche settimane, l'assistente AI di DeepSeek ha conquistato il 21% della quota di utenti LLM a livello globale, sostituendo ChatGPT come app gratuita più popolare sull'App Store di Apple. Questa rapida penetrazione del mercato evidenzia la volatilità del mercato dell'IA e il rischio per i provider affermati con modelli di business costosi.

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Nuove aree tecnologiche e il loro potenziale

Il calcolo quantistico come prospettiva a lungo termine

Secondo Bain, il calcolo quantistico potrebbe generare fino a 250 miliardi di dollari di valore di mercato nei prossimi dieci anni, principalmente nei settori finanziario, farmaceutico, logistico e della scienza dei materiali. Si prevede che le dimensioni del mercato cresceranno da 1,65 miliardi di dollari nel 2024 a 64,12 miliardi di dollari entro il 2037, con un tasso di crescita annuo composto del 32,2%.

Tuttavia, almeno quattro ostacoli principali si frappongono: la maturità dell'hardware, lo sviluppo di algoritmi, l'apprendimento automatico quantistico e la redditività pratica. Gli analisti non prevedono una svolta improvvisa, ma piuttosto un'introduzione graduale in aree di nicchia.

La robotica umanoide nelle fasi iniziali

Sebbene i robot umanoidi attraggano capitali, rimangono fortemente dipendenti dalla supervisione umana. Goldman Sachs prevede che il mercato dei robot umanoidi raggiungerà i 38 miliardi di dollari entro il 2035, oltre sei volte le previsioni dell'anno precedente. Un altro studio prevede addirittura che entro il 2030 saranno in uso 20 milioni di robot umanoidi.

I primi progetti pilota industriali stanno mostrando risultati promettenti, con tempi di ammortamento inferiori a 0,56 anni. Aziende come Boston Dynamics, Agility Robotics e Tesla stanno portando avanti lo sviluppo, con Tesla che punta a produrre diverse migliaia di robot Optimus quest'anno.

Agenti autonomi come area di crescita

Secondo le stime di Bain, nei prossimi tre-cinque anni le aziende investiranno fino al 10% dei loro budget tecnologici in capacità chiave, come agenti autonomi in grado di svolgere compiti complessi in modo ampiamente indipendente. Questo sviluppo potrebbe aprire nuove fonti di reddito e aumentare significativamente l'efficienza dei sistemi di intelligenza artificiale.

Valutazione critica della situazione del mercato

Tempo di possibile formazione di vesciche

La domanda cruciale è: siamo a anni dallo scoppio della bolla o a pochi mesi? Henry Blodget lo sintetizza: "È il 1996 o il 1999?". Non esiste una risposta definitiva, ma gli indicatori mostrano parallelismi e differenze importanti con l'era delle dot-com.

Deutsche Bank mette in guardia da una bizzarra verità dietro il boom economico statunitense: senza i massicci investimenti nell'intelligenza artificiale, gli Stati Uniti sarebbero già in recessione. George Saravelos lo esprime con una frase scioccante : "Le macchine di intelligenza artificiale stanno letteralmente salvando l'economia statunitense". La crescita economica non deriva da applicazioni rivoluzionarie di intelligenza artificiale, ma semplicemente dalla costruzione dell'infrastruttura necessaria per generare capacità di intelligenza artificiale.

Sostenibilità degli sviluppi attuali

Lo studio di Bain & Company pone l'accento sulla sostenibilità dell'attuale euforia dell'intelligenza artificiale. Sebbene l'uso di modelli linguistici e altre applicazioni stia crescendo rapidamente in tutto il mondo, i guadagni di efficienza promessi e le nuove fonti di reddito sono finora insufficienti a coprire gli ingenti investimenti.

Ciò che è particolarmente problematico è che molte aziende di intelligenza artificiale non sono ancora in grado di monetizzare con successo i propri prodotti. OpenAI, ad esempio, non prevede flussi di cassa positivi prima del 2029. Anche altri colossi del settore stanno dando priorità alla crescita rispetto alla redditività e sperano in future economie di scala.

Possibili scenari e impatti

Scenario di una recessione controllata

Nello scenario migliore, il settore dell'intelligenza artificiale potrebbe stabilizzarsi grazie ai progressi tecnologici e ai nuovi modelli di business. L'introduzione della pubblicità in servizi di intelligenza artificiale come ChatGPT potrebbe aprire nuove fonti di reddito. Le proiezioni prevedono che OpenAI potrebbe generare miliardi di dollari di fatturato con la "monetizzazione gratuita" a partire dal 2026, per arrivare fino a 25 miliardi di dollari entro il 2029.

La graduale maturità della tecnologia potrebbe portare a modelli di business sostenibili. Modelli di ragionamento capaci di ragionamenti complessi e azioni simili a quelle di un agente richiedono una potenza di calcolo da centinaia a migliaia di volte maggiore, ma potrebbero anche giustificare prezzi corrispondentemente più elevati.

Scenario di crollo del mercato

Nello scenario peggiore, un crollo dell'intelligenza artificiale potrebbe provocare un disastro simile a quello della bolla delle dot-com. I mercati azionari e il mercato immobiliare commerciale ne sarebbero duramente colpiti, giganteschi progetti di data center verrebbero venduti a prezzi irrisori e centinaia di startup e fornitori di servizi fallirebbero.

Il deficit di finanziamento di 800 miliardi di dollari previsto da Bain & Company potrebbe portare a un consolidamento del settore. Solo le aziende finanziariamente più solide sopravvivrebbero, mentre i fornitori più piccoli e le startup potrebbero scomparire dal mercato.

Crash o correzione controllata? Gli anni critici dell'intelligenza artificiale

Il settore dell'intelligenza artificiale si trova a un punto di svolta critico. Sebbene i parallelismi con la bolla delle dot-com siano inequivocabili – valutazioni astronomiche, modelli di business poco chiari e un divario crescente tra investimenti e ricavi – esistono anche differenze importanti. La tecnologia dell'intelligenza artificiale sta già dimostrando applicazioni e benefici concreti, i finanziamenti sono in gran parte forniti da colossi tecnologici redditizi e il mercato è meno dipendente dagli investitori al dettaglio.

La sfida sta nel riuscire a monetizzare gli enormi investimenti. Aziende come OpenAI devono dimostrare di poter trasformare le loro perdite multimiliardarie in profitti sostenibili. Lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale a basso costo da parte di fornitori come DeepSeek aumenta ulteriormente la pressione e potrebbe portare a una guerra dei prezzi che complica ulteriormente la redditività.

Se la bolla dell'intelligenza artificiale si trasformerà in una correzione controllata o in un crollo drammatico dipenderà dalla capacità del settore di sviluppare modelli di business sostenibili in modo tempestivo. I prossimi anni diranno se l'intelligenza artificiale sarà all'altezza delle sue enormi aspettative o se assisteremo a una ripetizione del disastro delle dot-com. La risposta alla domanda "È il 1996 o il 1999?" determinerà il destino di migliaia di miliardi di dollari di investimenti e il futuro del settore tecnologico.

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