L'AI è una bolla ?

1. Perché parlare di “bolla” è riduttivo

• Investimenti in AI che superano le aspettative
  • Le attività legate all’intelligenza artificiale hanno contribuito approssimativamente al 40–90 % della crescita del PIL statunitense nel primo semestre del 2025 e al 75–80 % dei guadagni dell’indice S&P 500.
  • Se non fossero stati questi investimenti, gli Stati Uniti sarebbero probabilmente in recessione oggi.
• Capitale necessario per il break‑even
  • Secondo Harris Kupperman di Praetorian Capital, l’industria dovrebbe generare tra $320 bn e $480 bn di ricavi annuali solo per coprire le spese in capex previste per quest’anno.

2. Politica, potere e la “bolla” AI

• Allineamento tra Silicon Valley e Trump
  • Grandi imprenditori (Elon Musk, Peter Thiel, ecc.) hanno finanziato iniziative legate a Trump, presentando l’AI come un asset strategico di sicurezza nazionale.
  • Il linguaggio degli ordini esecutivi e delle comunicazioni pubbliche riflette questa visione: “l’AI è l’ultima invenzione umana” e “il primo a possederla trarrà enormi ricompense”.
• Economia di guerra
  • L’approccio è simile ai primi anni della Seconda Guerra Mondiale, dove le risorse sono concentrate su un obiettivo strategico.
  • Gli investitori sono disposti a “rompere le regole del capitalismo” per garantire la leadership globale.

3. Il divario energetico tra USA e Cina

• Energia rinnovabile: la Cina ha un “floor” di 200 GW di politiche per le rinnovabili, mentre gli USA hanno solo 63 GW di solar e 32.5 GW di wind pianificati.
• Robotics & AI: l’energia è un requisito fondamentale per addestrare e far funzionare i modelli AI più avanzati; la Cina ha un vantaggio netto in termini di capacità energetica.

4. Il mercato globale dei robot

• Conseguenza: la Cina detiene la maggior parte delle installazioni e dei brevetti, il che significa che può sfruttare l’AI per creare valore fisico a un ritmo più rapido.

5. L’arena geopolitica: “rationalità” sotto presupposti discutibili

• Arms race: se l’AI è considerata la prossima rivoluzione industriale, la corsa per la leadership diventa una questione di sopravvivenza economica.
• Stato di emergenza: il governo può “nazionalizzare” o fornire stimoli quasi illimitati a chi detiene l’AI, con conseguenze per i contribuenti.

6. Il rischio di un “bolla” che esplode

• Tempistica: la crisi potrebbe verificarsi entro 5‑10 anni se l’AI non dimostra il valore promesso.
• Conseguenze: una deflazione del mercato AI, aumento della disoccupazione, inflazione e disuguaglianza più marcata.
• Impatto sul cittadino medio: la pressione fiscale aumenterebbe, mentre i ricchi trarrebbero vantaggio dalle politiche di “nationalizzazione” e dai contratti governativi.

7. Come reagire: un invito all’azione

1. Sostenere l’AI responsabile
   • Investire in progetti che dimostrino valore reale e trasparenza.
   • Promuovere la ricerca open‑source e le piattaforme collaborative.
2. Boycott delle aziende non etiche
   • Evitare di acquistare prodotti o servizi da società che non mostrano integrità.
   • Utilizzare software open‑source (Linux, LibreOffice, ecc.) dove possibile.
3. Pressione politica
   • Richiedere trasparenza sui contratti governativi con le grandi aziende AI.
   • Sostenere leggi che proteggano i consumatori e garantiscano una distribuzione equa dei benefici dell’AI.
4. Educazione e consapevolezza
   • Diffondere informazioni accurate sul potenziale e sui rischi dell’AI.
   • Partecipare a forum pubblici, conferenze e dibattiti per influenzare le politiche future.

1. Limiti e prospettive degli attuali modelli di AI

• Plateau tecnologico: Gli attuali LLM (Large Language Models) stanno raggiungendo un limite nei miglioramenti. Una "superintelligenza" richiederebbe una rivoluzione architetturale, non solo più dati o potenza di calcolo.
• Problemi di affidabilità:
  • Le "allucinazioni" (risposte inventate) rimangono un problema serio.
  • Gli LLM sono probabilistici e mancano di una comprensione simbolica o gerarchica del mondo.
• Costi e sostenibilità:
  • La formazione di modelli sempre più grandi è costosa e insostenibile a lungo termine.
  • I GPU hanno una vita utile breve (1-3 anni) a causa dell'obsolescenza e dell'usura.
  • Il consumo energetico è elevato e problematico.

2. Competizione geopolitica: USA vs Cina

• Corsa agli armamenti AI: La competizione è paragonata a una "guerra fredda tecnologica".
• Ruolo dell'Europa: Marginale, destinata a schierarsi con uno dei due blocchi.

3. Impatto economico e sociale

• Disoccupazione: L'AI potrebbe portare a una "servitù digitale" o a una disoccupazione di massa.
• Bolla speculativa: Paragonata alla bolla dot-com o ai cripto-asset. Se scoppiasse, potrebbero rimanere infrastrutture utili (GPU a basso costo), ma molti progetti fallirebbero.
• Produttività vs profitto: Gli LLM sono già utili, ma la monetizzazione è incerta.

4. Futuro dell'AI: tra ottimismo e scetticismo

• Ottimisti: L'AI è una "macchina universale di apprendimento" che porterà a una società post-scarsità.
• Scettici: Gli LLM sono "one-trick pony" e servono architetture nuove per raggiungere l'AGI (Intelligenza Generale Artificiale).
• Alternativa simbolica: Integrare approcci simbolici (regole logiche) con quelli statistici (LLM) per superare i limiti attuali.

5. Domande aperte e sfide

• Controllo dell'AI: Grande potere nelle mani di poche aziende (OpenAI, Google, Meta) e governi (USA, Cina).
• Democrazia vs autoritarismo: Rischio di sorveglianza di massa o manipolazione, soprattutto in regimi autoritari.
• Sostenibilità ambientale: Consumo energetico insostenibile dei data center.
• Etica e regolamentazione: Come gestire disinformazione, privacy e impatto sociale? Serve una governance globale.

6. Paragoni storici

• Dot-com bubble: Investimenti paragonati alla bolla di Internet degli anni '90. Allora rimasero infrastrutture utili; oggi potrebbero rimanere GPU e modelli open source.
• Energia nucleare: Corsa all'AI paragonata alla corsa agli armamenti nucleari durante la Guerra Fredda.
• Rivoluzione industriale: L'AI potrebbe essere disruptive come il vapore o l'elettricità, ma con effetti sociali più profondi.

Conclusione: un futuro incerto

La discussione riflette una polarizzazione tra chi vede l'AI come una rivoluzione inevitabile e chi la considera una bolla destinata a scoppiare.

Punti chiave:

1. Serve una svolta architetturale per superare i limiti degli LLM.
2. La competizione geopolitica potrebbe accelerare lo sviluppo, ma con rischi di conflitto.
3. L'impatto sociale dipenderà da come verranno redistribuiti i benefici (e i costi) dell'AI.
4. La sostenibilità (economica, ambientale, etica) è la sfida più urgente.