Il futuro dell'intelligenza artificiale si scontra con una realtà fatta di numeri impressionanti e sfide quasi impossibili da superare. Secondo una nuova ricerca della società di consulenza Bain & Company, entro il 2030 serviranno duemila miliardi di dollari di fatturato annuo per finanziare la potenza di calcolo necessaria a soddisfare la domanda prevista di AI. Una cifra astronomica che, nonostante i risparmi generati dalla stessa intelligenza artificiale, lascerebbe comunque un buco di 800 miliardi di dollari, rendendo impossibile mantenere il passo con la crescita esponenziale del settore. Si tratta di una sfida che coinvolge non solo i giganti della tecnologia, ma l'intero sistema economico globale.
La corsa contro il tempo dell'industria tecnologica
Il sesto rapporto annuale sulla tecnologia globale di Bain, pubblicato recentemente, rivela che entro la fine del decennio i requisiti di calcolo incrementali per l'AI potrebbero raggiungere 200 gigawatt a livello mondiale, con gli Stati Uniti che da soli rappresenterebbero metà di questo fabbisogno energetico. Anche ipotizzando che tutte le aziende americane spostassero i propri budget IT dalle infrastrutture locali al cloud e reinvestissero i risparmi ottenuti dall'applicazione dell'intelligenza artificiale in settori come vendite, marketing, assistenza clienti e ricerca, l'importo risulterebbe comunque insufficiente. Il problema di fondo è che la domanda di capacità computazionale dell'AI cresce a un ritmo più che doppio rispetto alla legge di Moore, che descrive il raddoppio della potenza dei semiconduttori ogni due anni.
David Crawford, presidente della divisione Technology Practice di Bain, ha sottolineato come i dirigenti del settore tecnologico dovranno affrontare entro il 2030 la sfida di investire circa 500 miliardi di dollari in spese capitali e trovare 2 trilioni in nuovi ricavi per soddisfare profittevolmente la domanda. La situazione è complicata ulteriormente dal fatto che le reti elettriche non hanno aumentato la propria capacità da decenni, mentre la corsa agli armamenti tra nazioni e fornitori principali crea un rischio senza precedenti di sovracapacità o carenza di risorse.
L'intelligenza artificiale agente: innovazione velocissima ma adozione lenta
Mentre alcune aziende leader sono riuscite a passare dalla fase pilota alla generazione di profitti dall'AI, ottenendo guadagni tra il 10% e il 25% in termini di EBITDA negli ultimi due anni, la maggior parte delle imprese rimane bloccata in una fase sperimentale, accontentandosi di modesti incrementi di produttività. Le organizzazioni più avanzate stanno invece puntando sull'AI agente, una forma di intelligenza artificiale in grado di operare con maggiore autonomia, generando un tasso di innovazione mai visto prima.
Nei prossimi tre-cinque anni, Bain stima che tra il 5% e il 10% della spesa tecnologica potrebbe essere destinata alla costruzione di capacità fondamentali di AI, incluse piattaforme per agenti, protocolli di comunicazione e accesso ai dati in tempo reale. Complessivamente, fino alla metà della spesa tecnologica totale delle aziende potrebbe essere utilizzata per agenti AI distribuiti nell'intera organizzazione. Il rapporto identifica quattro livelli di maturità nell'adozione di questa tecnologia: agenti per il recupero di informazioni basati su modelli linguistici di grandi dimensioni, flussi di lavoro agenti per singole attività, orchestrazione di flussi di lavoro tra più sistemi e costellazioni multi-agente.
Il software come servizio davanti a un bivio esistenziale
I fornitori di SaaS (Software as a Service) si trovano di fronte a una disruzione causata dall'ascesa dell'AI generativa e agente, ma questo non significa necessariamente la loro obsolescenza. In molti casi, questa trasformazione può ampliare il mercato totale indirizzabile. Le aziende devono valutare il potenziale dell'AI di automatizzare le attività degli utenti SaaS e penetrare nei flussi di lavoro esistenti. Gli operatori storici del settore sono ben posizionati per guidare questa transizione, ma ciò richiederà scommesse strategiche ad alto rischio, come l'adozione selettiva di modelli open-source o modifiche nei sistemi di monetizzazione. Per rimanere competitivi, dovranno possedere i dati, guidare gli standard del settore e prezzare i risultati piuttosto che gli accessi in un mondo dove l'AI viene prima di tutto.
Frammentazione geopolitica e sovranità artificiale
Tariffe, controlli sulle esportazioni e la spinta dei governi di tutto il mondo verso un'AI sovrana stanno accelerando la frammentazione delle catene di fornitura tecnologiche globali. Domini all'avanguardia come l'intelligenza artificiale non sono più solo catalizzatori di crescita economica, ma strumenti di potere politico e sicurezza nazionale. Stati Uniti e Cina rimangono in prima linea in questo movimento di disaccoppiamento, con la Cina che rappresenta circa il 20% della capacità manifatturiera globale di chip già quest'anno.
Anne Hoecker, responsabile della divisione Technology di Bain, ha evidenziato come le capacità di AI sovrana siano sempre più considerate un vantaggio strategico alla pari della forza economica e militare. Tuttavia, raggiungere l'indipendenza tecnologica completa non è fattibile per la maggior parte dei paesi, almeno non nell'immediato. Le multinazionali dovranno localizzare non solo la conformità normativa, ma anche la propria architettura tecnologica, prendendo decisioni che offrano opzionalità e muovendosi con coraggio dove c'è certezza, mantenendo flessibilità dove prevale l'incertezza.
Computer quantistici e robot umanoidi all'orizzonte
Parallelamente all'accelerazione delle iniziative di intelligenza artificiale, due fenomeni tecnologici separati stanno catturando l'attenzione: i progressi nel calcolo quantistico e l'ascesa dei robot umanoidi. Il computing quantistico ha il potenziale di sbloccare fino a 250 miliardi di dollari di valore di mercato in settori come farmaceutica, finanza, logistica e scienza dei materiali. Tuttavia, per raggiungere questo potenziale sarà necessario un computer completamente capace e tollerante ai guasti su scala industriale, traguardo ancora distante alcuni anni.
L'interesse per i robot umanoidi è cresciuto esponenzialmente, passando da video virali a valutazioni miliardarie. Il successo commerciale dipenderà dalla disponibilità dell'ecosistema circostante, e le aziende che li sperimenteranno per prime saranno meglio posizionate per diventare leader in una nuova era di crescita. Nonostante attirino titoli e capitali, la maggior parte delle implementazioni rimane in fase iniziale e richiede ancora una forte supervisione umana.
Private equity nella tecnologia: entusiasmo cauto in tempi incerti
I giorni degli accordi facili nel private equity tecnologico sono finiti. L'analisi di Bain sugli accordi di PE tecnologico in Nord America nel 2025 mostra che, nonostante un aumento delle transazioni nella prima metà dell'anno, lo slancio alimentato dalle vendite di software sta rallentando. Le incertezze legate alle tariffe e le tensioni geopolitiche non hanno risparmiato questo settore. Sebbene la spesa per software continui a superare la crescita complessiva del PIL, la sua penetrazione sta raggiungendo un plateau nei principali settori come manifatturiero e retail, creando nuove sfide per gli investitori che dovranno impegnarsi maggiormente per trovare nuove fonti di crescita di primo livello. Nonostante i rallentamenti, gli investitori rimangono ottimisti poiché il settore tecnologico ha sovraperformato la maggior parte degli altri in termini di attività di dealmaking.