Il mondo dell'intelligenza artificiale si trova oggi a un bivio cruciale, dove l'entusiasmo iniziale lascia progressivamente spazio a interrogativi sempre più pressanti sulla sostenibilità economica dell'intero settore. Non è un caso che il dizionario Merriam-Webster abbia scelto come parola dell'anno per il 2025 il termine "slop", definito come contenuto digitale di bassa qualità prodotto in serie mediante intelligenza artificiale. Questa scelta linguistica riflette un disagio crescente verso una tecnologia che, pur ampiamente adottata soprattutto da dirigenti aziendali desiderosi di ridurre i costi del personale, sta mostrando i suoi limiti in modo sempre più evidente.
Il problema nascosto dietro i numeri miliardari
L'analisi più impietosa arriva da Ed Zitron, figura di spicco dello scetticismo sull'intelligenza artificiale, che sostiene con argomenti convincenti come i cosiddetti "unit economics" del settore – ovvero il rapporto tra costi per servire un singolo cliente e prezzi praticabili – semplicemente non tornino. Mentre le entrate crescono rapidamente con l'aumento dei clienti paganti, rimangono drammaticamente insufficienti rispetto ai livelli di investimento: 400 miliardi di dollari solo nel 2025, con previsioni di ulteriori aumenti nei prossimi dodici mesi. Un altro critico, Cory Doctorow, è ancora più diretto: queste aziende non sono redditizie e non possono esserlo, sopravvivono esclusivamente grazie a centinaia di miliardi di dollari altrui che vengono letteralmente bruciati.
Non è insolito che imprese all'avanguardia operino in perdita per anni, ma solitamente il percorso verso la redditività passa attraverso una riduzione dei costi. Nel caso dei large language models, invece, ogni nuova iterazione tende a essere più costosa della precedente, consumando quantità maggiori di dati, energia e tempo di esperti tecnologici altamente pagati. I giganteschi data center necessari per addestrare e far funzionare questi modelli sono talmente onerosi da costruire ed equipaggiare che vengono spesso finanziati tramite debito, garantito da ricavi futuri.
La corsa all'oro dei data center e i suoi pericoli
Un'analisi recente di Bloomberg ha rivelato che nel solo 2025 sono stati stipulati accordi di credito per data center per un valore di 178,5 miliardi di dollari, con operatori inesperti che si uniscono alle grandi società di Wall Street in quella che viene definita una vera e propria "corsa all'oro". Il problema? I preziosi chip Nvidia con cui vengono equipaggiati questi centri hanno una vita utile limitata, potenzialmente più breve della durata degli accordi di prestito stessi. Oltre alla leva finanziaria, il boom coinvolge un altro indicatore tipico delle bolle speculative: l'ingegneria finanziaria, inclusi quei meccanismi di finanziamento complessi e circolari che ricordano in modo inquietante i crolli aziendali del passato.
La convinzione che l'intelligenza artificiale generativa produrrà eventualmente entrate sufficienti a giustificare le somme colossali investite si basa – come in tutte le bolle – su narrazioni grandiose sulla portata della trasformazione in corso. Così i modelli linguistici non sono semplicemente strumenti brillanti per analizzare e sintetizzare grandi quantità di informazioni, ma si avvicinerebbero alla "superintelligenza", secondo Sam Altman di OpenAI, o sarebbero sul punto di sostituire le amicizie umane, secondo Mark Zuckerberg. Certamente stanno sostituendo alcuni sfortunati dipendenti in settori specifici: Brian Merchant, autore di un libro che paragona la reazione contro le grandi aziende tecnologiche alla ribellione dei luddisti dell'Ottocento, ha raccolto decine di testimonianze dirette da scrittori, programmatori e professionisti del marketing licenziati in favore di output generati dall'IA.
Quando l'intelligenza artificiale trasforma i poliziotti in rane
I pericoli di procedere precipitosamente nella sostituzione massiccia dei lavoratori umani sono diventati sempre più evidenti negli ultimi mesi. Nel Regno Unito, l'Alta Corte ha emesso un avvertimento sull'uso dell'IA da parte degli avvocati dopo due casi in cui sono stati citati esempi di giurisprudenza completamente inventati. Gli agenti di polizia a Heber City, nello Utah, hanno imparato a controllare manualmente il lavoro di uno strumento di trascrizione utilizzato per redigere rapporti dalle riprese delle bodycam dopo che aveva erroneamente affermato che un agente si era trasformato in una rana – in sottofondo stava suonando La principessa e il ranocchio della Disney.
Molte testimonianze evidenziano la qualità insipida del lavoro prodotto dai sostituti digitali o, peggio ancora, i rischi connessi quando compiti delicati vengono trasferiti al di fuori del controllo umano. Doctorow sostiene che l'IA non rappresenti l'onda d'urto di un'imminente superintelligenza né fornirà un'intelligenza simile a quella umana: si tratta piuttosto di un insieme eterogeneo di strumenti utili, talvolta molto utili, che possono migliorare la vita dei lavoratori quando sono questi ultimi a decidere come e quando utilizzarli.
Le ripercussioni globali di una bolla tecnologica
Qualsiasi ripensamento provocherebbe il caos sui mercati finanziari. Come ha recentemente sottolineato la Banca dei Regolamenti Internazionali, le cosiddette "Magnifiche Sette" azioni tecnologiche rappresentano ora il 35% dell'indice S&P500, rispetto al 20% di tre anni fa. Una correzione dei prezzi azionari avrebbe conseguenze nel mondo reale ben oltre la Silicon Valley, con effetti a catena sugli investitori al dettaglio su entrambe le sponde dell'Atlantico, sugli esportatori tecnologici asiatici e sui finanziatori, incluse le società di private equity poco regolamentate, che hanno finanziato l'espansione del settore.
Nel Regno Unito, l'Office for Budget Responsibility ha stimato nelle sue previsioni di bilancio che uno scenario di "correzione globale", con un calo del 35% dei prezzi azionari britannici e mondiali nel prossimo anno, ridurrebbe il PIL del paese dello 0,6% e causerebbe un deterioramento di 16 miliardi di sterline nelle finanze pubbliche. Si tratterebbe di un impatto relativamente gestibile rispetto alla crisi finanziaria globale del 2008, ma pur sempre significativo per un'economia che fatica a trovare stabilità. Anche se comprendere un certo piacere malcelato all'idea che la classe dirigente super-ricca del big tech venga ridimensionata è forse naturale, la realtà è che tutti viviamo nel loro mondo e nessuno sfuggirebbe alle conseguenze.