Secondo gli analisti della banca d'investimento americana Goldman Sachs, siamo ancora agli inizi di quella che potrebbe essere una rivoluzione economica da migliaia di miliardi di dollari. Gli investimenti attuali nell'IA, per quanto record, rappresenterebbero soltanto l'apertura di un lungo ciclo di sviluppo tecnologico.
La tesi centrale proposta dagli esperti di Goldman ruota attorno a un dato sorprendente: gli attuali investimenti in IA rappresentano meno dell'1% del PIL statunitense. Per comprendere meglio questa cifra, vale la pena confrontarla con altre rivoluzioni tecnologiche del passato. Durante l'espansione delle ferrovie nell'Ottocento, l'elettrificazione degli anni Venti del Novecento e la bolla delle dot-com della fine degli anni Novanta, gli investimenti hanno raggiunto picchi compresi tra il 2% e il 5% del prodotto interno lordo.
Le proiezioni elaborate dalla banca d'affari suggeriscono che l'adozione diffusa dell'intelligenza artificiale generativa potrebbe aggiungere 20 trilioni di dollari all'economia americana. Di questa cifra astronomica, circa 8 trilioni finirebbero nelle tasche delle imprese sotto forma di reddito da capitale. Gli analisti sostengono che questi numeri giustifichino pienamente gli attuali sforzi finanziari, stimati in circa 300 miliardi di dollari all'anno per il 2025.
La questione fondamentale, secondo gli esperti, non è tanto l'ammontare complessivo degli investimenti, quanto la capacità di questa tecnologia di generare guadagni di produttività concreti. Sul primo fronte, le notizie sono incoraggianti: le applicazioni di IA già implementate stanno dimostrando di migliorare l'efficienza operativa dove vengono utilizzate. Il problema è che sfruttare queste potenzialità richiede una potenza di calcolo massiccia, il che spiega la corsa all'acquisto di chip, server e data center.
Secondo le stime di Goldman Sachs, l'adozione completa dell'IA generativa potrebbe portare a un incremento del 15% della produttività del lavoro nell'intera economia statunitense. Questo processo si svilupperebbe nell'arco di un decennio, con un'accelerazione nell'automazione di compiti specifici che si tradurrebbe in risparmio sui costi del personale e aumento dell'efficienza complessiva.
Tuttavia, gli analisti non nascondono alcune zone d'ombra nella loro analisi ottimistica. Esiste infatti un rischio concreto che le aziende che oggi investono di più non siano necessariamente quelle che raccoglieranno i frutti maggiori in futuro. La storia delle rivoluzioni tecnologiche è ricca di esempi in tal senso: durante l'espansione ferroviaria e quella delle telecomunicazioni, chi è arrivato dopo ha spesso ottenuto ritorni migliori acquistando asset a prezzi scontati, dopo che i pionieri avevano già sostenuto i costi più elevati della fase iniziale.
La struttura attuale del mercato dell'intelligenza artificiale offre pochi indizi su chi saranno i veri vincitori nel lungo periodo. Gli early adopters stanno adottando strategie difensive, utilizzando diversi modelli di IA contemporaneamente invece di legarsi a un unico ecosistema. Questo comportamento potrebbe indebolire i vantaggi competitivi delle aziende oggi dominanti nel settore.
Goldman riconosce che i vantaggi di chi si muove per primo sono più forti quando asset complementari come i semiconduttori scarseggiano e la produzione è integrata verticalmente. Tuttavia, in periodi di rapido cambiamento tecnologico come quello attuale, questi vantaggi tendono a svanire più velocemente. Un altro fattore critico è il deprezzamento accelerato dell'hardware, che potrebbe erodere i ritorni degli investitori più aggressivi.
Nonostante queste cautele, gli analisti ritengono difficile prevedere quando l'entusiasmo per gli investimenti in IA inizierà a raffreddarsi. I progressi costanti nelle prestazioni dei modelli e i primi risultati positivi in termini di produttività continuano ad alimentare l'ottimismo. L'aspettativa è che gli investimenti si moderino solo quando il ciclo si sposterà dalla fase di costruzione dell'infrastruttura a quella di utilizzo maturo, e quando la riduzione dei costi hardware diventerà il fattore dominante.
La posizione di Goldman Sachs si inserisce in un dibattito sempre più acceso sul valore reale delle aziende legate all'intelligenza artificiale. La scorsa settimana, analisti di Morgan Stanley e della stessa Goldman avevano già argomentato che le valutazioni azionarie del settore non sono così sopravvalutate come sostengono i critici, se si considerano fattori come la crescita degli utili, i flussi di cassa e i margini di profitto. Per ora, almeno secondo i colossi di Wall Street, la corsa all'oro dell'IA è appena iniziata e c'è ancora molto spazio per crescere prima di parlare di bolla speculativa.
