Le borse europee e asiatiche hanno registrato forti ribassi questa settimana, trascinando al ribasso giganti tecnologici come Nvidia, Arm e Palantir. Il fenomeno ha radici profonde che vanno oltre le normali fluttuazioni di mercato: gli investitori stanno iniziando a mettere in discussione l'entusiasmo per l'intelligenza artificiale, chiedendosi se finora non sia stato eccessivo. A gettare benzina sul fuoco è arrivato un nuovo studio del MIT che ha fotografato una realtà ben diversa dalle promesse dorate dell'AI.
La ricerca del Massachusetts Institute of Technology ha rivelato dati che suonano come una doccia fredda per il settore. Solo il 5% delle aziende che hanno implementato progetti pilota di intelligenza artificiale generativa sta effettivamente generando profitti milionari. La stragrande maggioranza delle organizzazioni, secondo lo studio, sta ottenendo rendimenti pari a zero dai propri investimenti nell'AI.
"Questa storia sta spaventando gli investitori", ha commentato un trader vicino a un fondo tecnologico americano multimiliardario al Financial Times. Il sentiment negativo si sta diffondendo rapidamente nei mercati, alimentato dalla crescente consapevolezza che la rivoluzione dell'AI potrebbe richiedere tempi molto più lunghi del previsto.
Il paradosso cinese che ha scosso Wall Street
A complicare ulteriormente il quadro è emersa la vicenda di DeepSeek, l'azienda cinese che ha stravolto le carte in tavola nel settore. La compagnia asiatica ha dichiarato di aver sviluppato un modello di AI ad alte prestazioni spendendo appena 5,6 milioni di dollari e utilizzando circa 2.000 chip Nvidia di generazione precedente. Una cifra irrisoria se paragonata agli investimenti miliardari di OpenAI, Google e Anthropic.
Sebbene i titoli tech abbiano successivamente recuperato parte delle perdite, l'episodio evidenzia quanto una sola notizia possa spostare milioni di dollari e, potenzialmente, generare ingenti perdite. La dimostrazione che si possano ottenere risultati comparabili con budget drasticamente inferiori, poi, mette in crisi il paradigma degli investimenti massicci nel settore. E soprattutto accresce i dubbi sul ritorno degli investimenti: in poche parole, se si diffondono concorrenti più economici, come si potranno chiedere abbonamenti più alti per rientrare delle spese? Chi pagherà i datacenter, le GPU, l'energia e tutto il resto?
Anche Sam Altman, amministratore delegato di OpenAI e figura di spicco della rivoluzione AI, ha lanciato un avvertimento che non è passato inosservato. "Gli investitori sono troppo eccitati? La mia opinione è sì", ha dichiarato in un'intervista ripresa da The Verge. Le sue parole suonano come una profezia autoavverante in un momento di particolare vulnerabilità dei mercati.
Altman ha proseguito con un monito ancora più diretto: "Penso che alcuni investitori rischiano di perdere molti soldi, e non voglio minimizzare questo aspetto, è un problema serio. Ci saranno periodi di esuberanza irrazionale". Tuttavia, il CEO di OpenAI mantiene una visione ottimistica a lungo termine, sottolineando che "nel complesso il valore per la società sarà enorme".
I costi nascosti dietro l'illusione tecnologica
Uno degli aspetti più sottovalutati della corsa all'AI riguarda i costi reali di implementazione. Muath Juady, fondatore di SearchQ.AI, ha spiegato che mentre il prezzo dei modelli è diminuito dal 2022, il costo totale di proprietà rimane ostinatamente elevato. "Le vere spese si nascondono nell'infrastruttura: team di data engineering, conformità di sicurezza, monitoraggio costante dei modelli e architetti specializzati nell'integrazione con i sistemi esistenti".
La matematica è spietata: per ogni dollaro speso sui modelli di AI, le aziende ne investono tra 5 e 10 per renderli "pronti per la produzione e conformi agli standard aziendali". Le sfide dell'integrazione si rivelano spesso più costose della tecnologia stessa, richiedendo investimenti sostanziali in gestione del cambiamento e riprogettazione dei processi che molte organizzazioni tendono a sottostimare.
