TrasformAzioni #19 · Settimana del 04 settembre 2026
Tre scommesse, un solo conto: la fragile aritmetica del boom dell'AI
Cari studenti e care studentesse,
riprendiamo dopo la pausa estiva da una domanda che si è fatta più urgente proprio in questi mesi: chi sta davvero pagando il boom dell'AI, e con quali soldi.
Perché ci sono ormai tre scommesse aperte, fatte da attori diversi, che si reggono l'una sull'altra come una fila di cambiali: promesse di pagamento che qualcuno, prima o poi, dovrà onorare.
La prima scommessa è dei governi. I rendimenti dei titoli di stato trentennali di Stati Uniti, Francia, Giappone e Regno Unito sono ai massimi dai tempi della crisi del 2007-09, e i deficit pubblici restano enormi. In teoria l'unica via d'uscita onesta da questa morsa è una crescita più rapida della produttività, ed è esattamente ciò su cui i governi stanno scommettendo: che l'AI generi abbastanza crescita da ripagare il conto. Il problema è che finora l'AI non ha ancora prodotto un aumento misurabile della produttività, nemmeno in Cina, dove la diffusione è più avanzata. Elettricità e informatica ci hanno messo decenni a farsi sentire nei numeri aggregati. Se la scommessa dei governi si rivelasse prematura, gli Stati si troverebbero con debiti più cari e senza la crescita che avrebbe dovuto ripagarli.
La seconda scommessa è delle aziende che l'AI la costruiscono e la vendono. Quest'anno le grandi big tech spenderanno circa 900 miliardi di dollari in chip, data center ed energia, con 1.400 miliardi previsti per il 2027. Per giustificare solo questa spesa attraverso ricavi legati all'AI servirebbero circa 2.500 miliardi di dollari l'anno, più dell'intero fatturato combinato del settore tecnologico oggi. I ricavi reali, sommando le stime più accreditate, si aggirano tra i 150 e i 220 miliardi: crescono a un ritmo notevole, ma partono da una base che è un decimo di quanto servirebbe. Una parte non piccola di questa spesa, secondo un'analisi della Banca dei regolamenti internazionali, non genera nuova domanda ma sposta clienti da un'azienda all'altra: è concorrenza a somma zero travestita da crescita.
La terza scommessa è dei paesi che non hanno un proprio campione nazionale dell'AI e temono di restarne tagliati fuori. Dopo che gli Stati Uniti hanno impedito ad Anthropic di rendere disponibile all'estero il suo modello più avanzato, e la Cina ha iniziato a valutare restrizioni simili, decine di governi si sono lanciati nella corsa alla “AI sovrana”: Unione Europea, Canada, Arabia Saudita, Emirati, India. Il problema è che quasi nessuno di questi progetti può davvero reggere il confronto. Un solo data center da un gigawatt costa circa 50 miliardi di dollari, e i piani di investimento di tutti i paesi fuori da Stati Uniti e Cina messi insieme coprono forse un terzo di quanto servirebbe solo per la capacità di calcolo prevista entro il 2030. Lo dice senza troppi giri di parole il presidente di Alibaba, a chi gli chiede se la Cina sia un'alternativa più affidabile agli Stati Uniti: “Non puoi fidarti. Ma in questo momento avete tutte le uova in un solo paniere. Perché non prendersene un secondo?”. Sovranità, in questo scenario, non significa indipendenza: significa avere un minimo di controllo quando il primo paniere, per qualunque ragione, si rompe.
Perché ci interessa
Le tre scommesse condividono una struttura identica: ciascun attore giustifica la propria spesa presente con una crescita, un ricavo o un'autonomia che deve ancora arrivare. È lo schema classico di ogni bolla di investimento, dai canali dell'Ottocento a Internet: la spesa reale precede sempre la domanda reale, a volte per anni. La differenza, questa volta, è la scala e l'interconnessione: se una delle tre scommesse salta, le altre due ne risentono, perché sono finanziate in parte dagli stessi flussi di capitale.
Per chi studia trasformazione digitale, il punto non è decidere se l'AI “funzioni” o no: funziona già, in molti ambiti. Il punto è distinguere tra l'adozione di una tecnologia e la sua capitalizzazione finanziaria, due orologi diversi che possono restare disallineati a lungo. La lezione più semplice, e più difficile da applicare, resta questa: quando tutti scommettono sullo stesso evento futuro, vale la pena chiedersi chi ha davvero fatto i conti e chi si è limitato a fidarsi degli altri scommettitori.
Buon fine settimana,
Antonio