La grande bolla dell'intelligenza artificiale sta scoppiando: perché l'entusiasmo è finito e solo i grandi giocatori stanno vincendo

### Il CEO di ChatGPT, tra tutti, sta lanciando l'allarme: l'industria dell'intelligenza artificiale è sull'orlo del collasso? ### La grande morte dell'intelligenza artificiale: perché le piccole startup stanno ora esaurendo i soldi in massa ### La corsa all'oro dell'intelligenza artificiale è finita: solo pochi ora stanno raccogliendo i miliardi ###

Dall'entusiasmo alla doccia fredda: perché l'euforia iniziale per l'intelligenza artificiale è ormai svanita

La festa è finita: dopo una fase di euforia sconfinata e investimenti apparentemente infiniti, nel settore dell'intelligenza artificiale si sta diffondendo una palpabile disillusione. Il flusso di capitale di rischio, un tempo ingente, che ha alimentato innumerevoli startup, viene ora incanalato in pochi, massicci accordi con attori affermati. Questo cambio di paradigma, dalla corsa all'oro al consolidamento strategico, segna una svolta per l'intero settore.

I segnali sono inequivocabili: mentre le piccole e innovative startup di intelligenza artificiale lottano sempre più per i finanziamenti e temono la "grande morte", persino le presentazioni di giganti della tecnologia come OpenAI non suscitano più un entusiasmo unanime, ma anche aspre critiche. Quando persino figure chiave come Sam Altman, che ha avuto un ruolo chiave nel plasmare l'hype, mettono pubblicamente in guardia contro una bolla, si tratta di più di un debole campanello d'allarme. Al centro di questo cambiamento c'è una discrepanza fondamentale: valutazioni astronomiche e volumi di investimento di oltre 100 miliardi di dollari si scontrano con una realtà in cui, secondo gli studi, la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale non ha ancora generato profitti misurabili. Il testo che segue analizza le cause di questa disillusione ed evidenzia le conseguenze che questo cambiamento ha per gli investitori, i giganti della tecnologia e l'intero ecosistema delle startup.

Cosa si intende con l'attuale cambiamento di paradigma negli investimenti nell'intelligenza artificiale?

Il mercato degli investimenti in intelligenza artificiale sta attraversando una profonda trasformazione. Dopo anni di euforia generalizzata e numerose piccole scommesse su diverse startup di intelligenza artificiale, si sta verificando un netto cambiamento strategico verso investimenti selettivi e su larga scala. Questo sviluppo è caratterizzato da diverse caratteristiche distintive che avranno un impatto duraturo sul comportamento degli investitori.

Gli investitori si stanno concentrando sempre più su aziende consolidate con modelli di business collaudati o su pochi progetti promettenti su larga scala. Invece di distribuire il capitale disponibile tra numerose piccole startup di intelligenza artificiale, stanno mettendo in comune le loro risorse per investimenti strategici su larga scala che promettono maggiori possibilità di successo. Questo sviluppo riflette una rivalutazione realistica del settore dell'intelligenza artificiale, in cui l'entusiasmo iniziale sta cedendo il passo a un'analisi sobria dell'effettivo potenziale di mercato.

I numeri confermano chiaramente questa tendenza: mentre gli investimenti in intelligenza artificiale sono raddoppiati, superando i 100 miliardi di dollari nel 2024 e rappresentando ora il 37% del mercato globale del capitale di rischio, queste somme sono concentrate in un numero sempre minore di aziende. Allo stesso tempo, il numero complessivo di round di finanziamento è diminuito, il che suggerisce che gli investitori stanno utilizzando i loro fondi in modo più selettivo.

Quali segnali concreti indicano una crescente disillusione?

Questa disillusione si manifesta a vari livelli ed è evidente in diversi sviluppi concreti. Un esempio particolarmente eclatante è stata l'introduzione del GPT-5 di OpenAI, che, invece dell'entusiasmo atteso, ha scatenato un'ondata di critiche. Esperti come Gary Marcus, professore emerito di psicologia e neuroscienze alla New York University, hanno descritto il nuovo modello come "in ritardo, sopravvalutato e deludente".

Le reazioni degli utenti sono state ancora più drastiche. Poche ore dopo la presentazione, sui social media ha iniziato a formarsi una certa resistenza al nuovo modello. Le critiche includevano risposte più brevi e inadeguate, uno stile di intelligenza artificiale più invasivo e la mancanza della "personalità" dei modelli precedenti. Molti utenti hanno trovato particolarmente problematico il fatto che GPT-5 fosse pubblicizzato come un "aggiornamento", ma presentasse delle limitazioni nella pratica.

Anche la valutazione accademica è stata deludente. Uno studio del MIT ha dimostrato che il 95% dei progetti di intelligenza artificiale esaminati nelle aziende non è finora riuscito a generare un contributo misurabile in termini di profitti. Steve Sosnick, chief strategist di Interactive Brokers, ha definito questi risultati una "spruzzata di acqua fredda in faccia", evidenziando la discrepanza tra gli enormi investimenti e i rendimenti effettivamente conseguiti.

In che modo questo sviluppo influisce sulle piccole start-up di intelligenza artificiale?

Per le piccole startup di intelligenza artificiale, la situazione sta peggiorando drasticamente. L'attenzione rivolta ai grandi investimenti comporta una minore disponibilità di capitale per il finanziamento in fase iniziale. Questo sviluppo si riflette già in cifre concrete: in Germania, ad esempio, il numero di piccole operazioni inferiori al milione di euro è diminuito significativamente di oltre un quinto rispetto al trimestre precedente.

La tendenza è particolarmente preoccupante per le startup di intelligenza artificiale di recente fondazione. Mentre le aziende fondate nel 2021 hanno ricevuto finora un totale di circa 535 milioni di dollari, le startup del 2022 e del 2023 ne hanno ricevuti solo circa 93 milioni. Il Dott. Philip Hutchinson, Senior AI Expert presso l'AppliedAI Institute, esprime preoccupazione per questa evoluzione: "È diventato sempre più difficile per le startup di intelligenza artificiale fondate nel 2022 o successivamente reperire capitali".

Gli elevati costi di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e il costo elevato degli specialisti di intelligenza artificiale aggravano ulteriormente questo problema. Le piccole startup spesso non riescono a reperire le enormi risorse necessarie per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale competitive. Questo crea un circolo vizioso: senza finanziamenti sufficienti, non possono sviluppare prodotti competitivi e, senza prodotti convincenti, non possono ottenere finanziamenti.

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Perché Sam Altman mette in guardia contro una bolla dell'intelligenza artificiale?

Gli avvertimenti di Sam Altman su una potenziale bolla dell'intelligenza artificiale sono particolarmente sorprendenti, dato che, in qualità di CEO di OpenAI, ha svolto un ruolo chiave nel guidare l'attuale boom dell'intelligenza artificiale. I suoi commenti critici suggeriscono diverse possibili motivazioni, tutte di natura strategica.

In primo luogo, la pressione degli investitori sta aumentando in modo esponenziale. L'era della fiducia cieca e dei finanziamenti illimitati per qualsiasi approccio basato sull'intelligenza artificiale sta volgendo al termine. Gli investitori più attenti richiedono sempre più modelli di business solidi e risultati concreti. L'avvertimento di Altman potrebbe rappresentare un intelligente balzo in avanti: coloro che per primi mettono in guardia dalla bolla si posizionano come lungimiranti ammonitori piuttosto che come semplici seguaci inconsapevoli.

In secondo luogo, potrebbe essere un tentativo di estromettere dal mercato i concorrenti più deboli prima che inizi la grande crisi. Se Altman dichiarasse pubblicamente che "alcuni investitori perderanno molti soldi", questo potrebbe spingere gli investitori a concentrare maggiormente i propri fondi su operatori affermati come OpenAI.

La realtà finanziaria supporta questa interpretazione. Sebbene OpenAI abbia triplicato il suo fatturato, raggiungendo circa 3,7 miliardi di dollari nel 2024, l'azienda ha registrato una perdita di circa 5 miliardi di dollari, secondo le stime. A ciò si aggiunge una pericolosa spirale di costi: il modello o3 di OpenAI era circa 100 volte più costoso del suo predecessore.

Cosa significa esattamente il termine “tendenza agli investimenti su larga scala”?

La tendenza agli investimenti su larga scala è caratterizzata da un cambiamento radicale nelle strategie di investimento. Invece di distribuire numerose somme di piccole dimensioni tra diverse startup, gli investitori si stanno concentrando su pochi, ma molto ampi, round di finanziamento. Questo sviluppo può essere illustrato da diversi esempi concreti.

Databricks si è assicurata uno dei più grandi round di finanziamento del 2024 con un round di finanziamento di Serie J da 10 miliardi di dollari. Il round, guidato da Thrive Capital, ha portato la valutazione dell'azienda a 62 miliardi di dollari, superando persino grandi aziende come OpenAI, xAI e Waymo.

La tendenza è altrettanto evidente in Germania. L'azienda Helsing, con sede a Monaco di Baviera, specializzata in intelligenza artificiale per l'industria della difesa, ha raccolto 450 milioni di euro. Il servizio di traduzione DeepL, con sede a Colonia, ha ricevuto 277 milioni di euro e Black Semiconductor, con sede ad Aquisgrana, 254 milioni di euro. Queste tre operazioni, da sole, hanno rappresentato una quota significativa del volume totale degli investimenti tedeschi nell'intelligenza artificiale.

Le statistiche illustrano l'entità di questo cambiamento: nel 2024, in Germania si sono verificati 29 grandi investimenti con un volume di finanziamento di almeno 50 milioni di euro ciascuno, otto in più rispetto all'anno precedente. Allo stesso tempo, il numero totale di round di finanziamento è diminuito del 12%, il che indica che un numero inferiore di aziende riceve finanziamenti, ma che queste ricevono importi significativamente maggiori.

Quale ruolo giocano i giganti della tecnologia in questo sviluppo?

Le principali aziende tecnologiche stanno svolgendo un ruolo cruciale nel concentrare gli investimenti in intelligenza artificiale su pochi progetti su larga scala. Aziende come Meta, Amazon, Microsoft e Alphabet hanno radicalmente modificato le loro strategie di investimento e stanno investendo miliardi nell'espansione della loro infrastruttura di intelligenza artificiale.

Meta ha raddoppiato i suoi investimenti nel 2025, Amazon sta costruendo giganteschi campus AWS e Microsoft sta costruendo nuovi data center in serie. Questi ingenti investimenti infrastrutturali stanno consumando miliardi e portando a una situazione paradossale: mentre i profitti aumentano, il flusso di cassa libero sta crollando. Nelle quattro principali aziende tecnologiche statunitensi, è diminuito di circa il 30% dal 2023.

I giganti della tecnologia stanno perseguendo una strategia chiara: vogliono spartirsi il mercato dell'intelligenza artificiale e controllare o acquisire potenziali concorrenti man mano che emergono. Grandi round di finanziamento e acquisizioni da parte di queste aziende stanno plasmando sempre più il panorama del mercato. Questo sta creando una sorta di struttura oligopolistica in cui solo pochi grandi attori determinano lo sviluppo.

Questo sviluppo ha anche implicazioni geografiche. Mentre gli Stati Uniti dominano con una quota di mercato del 62% degli investimenti VC globali, l'Europa supera per la prima volta l'Asia diventando la seconda regione più grande per investimenti VC. Ciononostante, le differenze assolute rimangono enormi: le startup negli Stati Uniti hanno ricevuto 41,4 miliardi di euro in impegni di venture capital nel secondo trimestre del 2024, rispetto a soli 1,8 miliardi di euro in Germania.

Come si sta evolvendo la valutazione delle aziende di intelligenza artificiale?

Le valutazioni nel settore dell'intelligenza artificiale hanno raggiunto livelli grotteschi, giustificati solo da un aumento esplosivo dei profitti nel lungo termine. Tesla è attualmente quotata a un rapporto prezzo/utili di circa 200, mentre Nvidia si attesta intorno a 60. Questi livelli riflettono aspettative future estreme, che suscitano scetticismo tra molti esperti.

Particolarmente problematica è la discrepanza tra valutazioni e utili effettivi. Sebbene le aziende di intelligenza artificiale raggiungano valutazioni astronomiche, la maggior parte rimane lontana dalla redditività. OpenAI, valutata circa 300 miliardi di dollari, continua a registrare perdite ingenti, secondo le stime.

La bolla di valutazione si riflette anche nell'estrema concentrazione del mercato. Nvidia e Microsoft rappresentano ora circa il 15% dell'indice S&P 500, un peso storico persino nel mercato statunitense, amante della tecnologia. Questa concentrazione rende l'intero mercato vulnerabile alle correzioni, poiché anche piccole battute d'arresto per queste aziende possono avere ripercussioni significative.

I segnali d'allarme si stanno moltiplicando: Nvidia ha perso il 3,6% in tre giorni, Microsoft il 3% e per altre aziende come Palantir la battuta d'arresto è stata ancora più grave, con un calo del 14%. Questa volatilità indica che i mercati stanno diventando sempre più nervosi.

Quali settori e ambiti applicativi sono particolarmente interessati?

La trasformazione degli investimenti nell'intelligenza artificiale sta avendo un impatto diverso sui diversi settori e aree applicative. Le applicazioni di intelligenza artificiale orientate al consumatore e le tradizionali soluzioni software-as-a-service, che stanno affrontando valutazioni in calo, sono particolarmente colpite.

Al contrario, i settori specializzati beneficiano della focalizzazione su investimenti su larga scala. Il settore sanitario domina il volume dei finanziamenti con 1,039 miliardi di franchi svizzeri, pari al 45% dei fondi investiti nelle startup svizzere. Le sole startup biotecnologiche hanno ricevuto 703 milioni di franchi svizzeri.

Il settore della difesa sta vivendo un boom particolare. Aziende tedesche di intelligenza artificiale come Helsing, specializzata in intelligenza artificiale per l'industria della difesa, stanno attirando ingenti investimenti. Questo sviluppo riflette i cambiamenti sociali e le tensioni geopolitiche che si concentrano sempre più sulle applicazioni militari dell'intelligenza artificiale.

La situazione è particolarmente drammatica per le aziende di e-commerce tradizionali e di vendita al dettaglio online. Berlino, tradizionalmente forte in questo settore, ha subito un calo significativo dei finanziamenti, mentre la Baviera, con il suo focus su tecnologia e intelligenza artificiale, ha superato per la prima volta la capitale in termini di volume di finanziamenti.

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Quali sono le implicazioni a lungo termine per l'ecosistema delle startup?

Gli effetti a lungo termine degli sviluppi attuali avranno un impatto duraturo sull'intero ecosistema delle startup. L'attenzione rivolta agli investimenti su larga scala sta portando a una polarizzazione: poche aziende ricevono capitali significativi, mentre la maggior parte delle startup si scontra con notevoli difficoltà di finanziamento.

Questo sviluppo aggrava il problema già esistente delle prospettive di sopravvivenza disomogenee. Mentre le startup affermate con solidi modelli di business continuano ad avere accesso al capitale, sta diventando sempre più difficile per le idee imprenditoriali innovative ma ancora inesperte ottenere i finanziamenti necessari per l'avvio.

I numeri parlano chiaro: nel 2024, 336 startup in Germania hanno presentato istanza di fallimento, con un aumento del 17% rispetto all'anno precedente. Circa l'11% delle startup intervistate prevede di presentare istanza di fallimento entro dodici mesi, un aumento significativo rispetto all'anno precedente.

Lo sviluppo del finanziamento early-stage è particolarmente problematico. Il calo dei piccoli investimenti inferiori al milione di euro colpisce in particolare le giovani imprese, spesso ancora in fase di sviluppo. Questo deficit di finanziamento potrebbe indebolire la capacità innovativa dell'intero ecosistema nel lungo termine.

Quali differenze regionali sono evidenti in questo sviluppo?

Le differenze regionali nel panorama degli investimenti in intelligenza artificiale stanno diventando sempre più marcate, riflettendo diversi approcci strategici. Gli Stati Uniti continuano a dominare, rappresentando il 62% degli investimenti globali in capitale di rischio, mentre in Europa e in Germania stanno emergendo modelli diversi.

In Germania si sta verificando un notevole cambiamento geografico. Nel 2024, la Baviera ha superato Berlino per la prima volta in termini di volume di finanziamenti, raccogliendo 2,33 miliardi di euro, ben 600 milioni di euro in più rispetto al 2023. Berlino, al contrario, ha ricevuto solo 2,17 miliardi di euro, con un calo di 200 milioni di euro. Questo sviluppo è dovuto principalmente al boom della tecnologia e dell'intelligenza artificiale, in cui la Baviera è tradizionalmente più forte.

Anche la Renania Settentrionale-Vestfalia ha registrato una forte crescita, raggiungendo i 951 milioni di euro, con un incremento di 620 milioni di euro. Questa ridistribuzione regionale riflette uno spostamento dell'attenzione degli investimenti dalle tradizionali aziende di vendita al dettaglio online, tradizionale punto di forza di Berlino, ai settori orientati alla tecnologia.

In Europa, il quadro è eterogeneo. Sebbene l'Europa abbia superato l'Asia diventando la seconda regione per numero di investimenti in VC, i numeri assoluti rimangono modesti. In Francia, le startup hanno ricevuto 2,1 miliardi di euro in investimenti in VC nel secondo trimestre del 2024, mentre nel Regno Unito la cifra è stata di 5,1 miliardi di euro, comunque ben al di sotto dei 41,4 miliardi di euro degli Stati Uniti.

Come reagiscono gli investitori ai cambiamenti della situazione del mercato?

Gli investitori hanno modificato radicalmente le loro strategie e stanno adottando un approccio significativamente più selettivo. Il tasso di rendimento interno atteso (IRR) è complessivamente diminuito: per gli investimenti in fase iniziale, è sceso dal 36 al 31% e per i finanziamenti per la crescita dal 32 al 25%. Solo per gli investimenti in fase avanzata, l'IRR è aumentato dal 24 al 28%, riflettendo la preferenza per fasi di investimento successive, a basso rischio.

Questo cambiamento nella propensione al rischio sta portando a periodi di detenzione più lunghi e a un aumento delle operazioni secondarie. Poiché le vendite di titoli e le IPO sono ormai rare, gli investitori sono alla ricerca di strategie di uscita alternative. Le operazioni secondarie di venture capital consentono di generare liquidità senza dover attendere un'uscita completa.

I processi di due diligence sono diventati più rigorosi. Gli investitori stanno esaminando più attentamente e ponendo maggiori requisiti in termini di modelli di business e percorsi di redditività. Mentre negli anni del boom, idee e team erano spesso già finanziati, oggi gli investitori richiedono prove concrete del potenziale di mercato e della competitività.

Il ruolo degli investitori stranieri nelle grandi operazioni è particolarmente degno di nota. Quasi la metà delle operazioni di venture capital superiori a 50 milioni di euro in Germania è realizzata esclusivamente da investitori stranieri. Ciò suggerisce una sorta di arbitraggio valutativo: gli investitori stranieri investono a valutazioni europee inferiori con l'obiettivo di uscire successivamente negli Stati Uniti a valutazioni più elevate.

Quali conclusioni si possono trarre per il futuro del settore dell'intelligenza artificiale?

Gli attuali sviluppi nel settore dell'intelligenza artificiale indicano un cambiamento radicale del mercato, che presenta sia opportunità che rischi. L'attenzione rivolta agli investimenti su larga scala porterà probabilmente a un oligopolio, con pochi grandi attori a dominare il mercato. Questa evoluzione potrebbe ostacolare l'innovazione, poiché le idee innovative delle aziende più piccole hanno minori opportunità di ottenere finanziamenti.

Allo stesso tempo, una strategia di investimento più selettiva potrebbe portare a modelli di business più sostenibili. La pressione per sviluppare soluzioni redditizie e scalabili sta costringendo le aziende ad adottare un approccio più realistico alle applicazioni di intelligenza artificiale. Lo studio del MIT, che ha dimostrato che il 95% dei progetti di intelligenza artificiale non riesce a generare contributi misurabili in termini di profitto, evidenzia la necessità di questa correzione.

È probabile che i cambiamenti geografici si intensifichino. Le regioni con università tecniche consolidate ed ecosistemi tecnologici consolidati, come la Baviera o il Baden-Württemberg, potrebbero continuare ad acquisire importanza, mentre i tradizionali centri di startup focalizzati sulle applicazioni consumer potrebbero subire un declino.

Ciò apre importanti ambiti d'azione per i decisori politici. I voucher per l'IA proposti e il maggiore sostegno alla collaborazione tra PMI e startup potrebbero contribuire a colmare il divario di finanziamento. Senza un sostegno mirato per gli innovatori più piccoli, la Germania e l'Europa rischiano di rimanere ulteriormente indietro nella competizione globale in materia di IA.

L'allarme lanciato da Sam Altman su una bolla dell'intelligenza artificiale dovrebbe essere preso sul serio, anche se potrebbe avere motivazioni strategiche. I parallelismi con la bolla delle dot-com sono inequivocabili: valutazioni eccessive, mancanza di modelli di business e cieca fiducia nella tecnologia. Un calo controllato delle valutazioni potrebbe essere vantaggioso e portare a uno sviluppo più sostenibile del settore dell'intelligenza artificiale.

In definitiva, il settore dell'IA si trova ad affrontare una prova. L'era dei finanziamenti illimitati senza risultati concreti sta volgendo al termine. Solo le aziende che risolvono problemi reali e creano valore dimostrabile avranno successo a lungo termine. Questa evoluzione può essere dolorosa, ma potrebbe portare a un settore dell'IA più maturo e sostenibile, in grado di offrire reali benefici sociali ed economici.

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Konrad Wolfenstein

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