Gli investimenti in intelligenza artificiale, secondo Goldman Sachs Research (GSR), raggiungeranno nel 2025 i 100 miliardi negli Stati Uniti e 200 miliardi a livello globale. Ma va subito detto che queste previsioni sono fonte di confusione, per chi voglia capire gli andamenti del settore o fare scelte di investimento.
Infatti, la redditività di un investimento può essere valutata se è ben definito il perimetro dell’investimento stesso e quello dei flussi di ricavi che esso è in grado di assicurare in futuro.
Ma le previsioni di GSR non consentono di fare queste estrapolazioni.
Figura 1. Investimenti Big Tech nei trimestri (miliardi di dollari) Fonte S&P Global Market Intelligence, 2024
Indice degli argomenti
Sfide nella valutazione della redditività degli investimenti in AI
Gli investimenti considerati sono quelli effettuati dalle aziende che offrono i servizi AI a cui vengono aggiunte le spese di coloro che utilizzano i servizi AI. GSR afferma: “Si prevede che gli investimenti in AI si concentreranno in quattro segmenti aziendali chiave: aziende che addestrano e sviluppano modelli di AI, quelle che forniscono l’infrastruttura (ad esempio, data center) per eseguire applicazioni AI, aziende che sviluppano software per eseguire applicazioni abilitate all’AI e utenti finali aziendali che pagano per quei software e servizi di infrastruttura cloud (corsivo nostro).
I nostri economisti prevedono che gli investimenti in AI deriveranno in gran parte da investimenti hardware per addestrare modelli di AI ed eseguire query AI, nonché da una maggiore spesa per software abilitati all’AI.”[1]
Distorsioni e duplicità nei costi e ricavi dell’AI
Questa sovrapposizione tra spesa di coloro che vendono i servizi e coloro che li acquistano (evidenziata dal corsivo che abbiamo aggiunto nella citazione) crea una duplicazione che rappresenta una distorsione insormontabile. Costi e ricavi si mescolano rendendo impossibile le stime aggregate della redditività. A ciò si aggiunga che la redditività degli investimenti in AI è già particolarmente difficile in ragione delle incertezze tecnico/economiche che riguardano la durata degli investimenti, ovvero la loro obsolescenza e quindi il tasso di ammortamento che occorre applicare per valutarne il costo annuale.
Crescita del mercato AI globale e regionale
Sono quindi assai più utili i dati parziali, come l’andamento degli investimenti nei data center dopo il lancio di ChatGPT. Nella costruzione dei data center le valutazioni di GSR indicano tra il 2023 e il 2026 investimenti che, in termini reali, raddoppino negli Stati Uniti, mentre quelli per la dotazione di hardware, degli stessi data center, più che raddoppiano.
La domanda di AI viene stimata in modo altrettanto approssimativo: anche qui la distinzione tra investimenti delle aziende che offrono i servizi e spese delle aziende che domandano i servizi AI non è chiara. Ciò premesso, la crescita del mercato AI globale dovrebbe passare da 215 miliardi di dollari nel 2024 a 1.339 miliardi entro il 2030, indicando un impressionante tasso di crescita annuale composto del 36%.
Si prevede che il mercato europeo dell’intelligenza artificiale varrà 66,4 miliardi di dollari nel 2024, con un tasso di crescita annuale previsto del 33,2% dal 2025 al 2030.
Il Regno Unito ha rappresentato il 24,8% dei ricavi del mercato europeo dell’intelligenza artificiale nel 2023, trainato dalla rapida digitalizzazione in settori come banche, sanità e assicurazioni. Il mercato tedesco dell’intelligenza artificiale crescerà del 30,9% all’anno dal 2024 al 2030, supportato da iniziative governative come la strategia tedesca per l’intelligenza artificiale e il National AI Competence Center.
In India si prevede che il mercato dell’intelligenza artificiale crescerà a un tasso di crescita annuale composto di oltre il 40% dal 2020 al 2025, raggiungendo gli 8 miliardi di dollari entro il 2025.
Il ruolo in espansione dell’intelligenza artificiale in vari settori
Queste proiezioni, nonostante gli svarioni economici e le incertezze tecnico-finanziarie relative al tasso di obsolescenza degli investimenti, evidenziano il ruolo in espansione dell’intelligenza artificiale in vari settori, con investimenti significativi a livello globale. Ciò avrà un impatto fortemente positivo sul mercato dei chip AI: si prevede che esso crescerà da 31,1 miliardi di dollari nel 2024 a 44,3 miliardi nel 2025, raggiungendo infine i 127,8 miliardi entro il 2028, con un tasso di crescita medio composto del 42%, ancor più sostenuto di quello dei data center. Il 6 gennaio, a Las Vegas, il fondatore e CEO di NVIDIA Jensen Huang, intervenuto al CES come keynote speaker ha ripetuto il suo mantra: “la prossima fase dell’intelligenza artificiale è un’ opportunità da migliaia di miliardi di dollari”.[2] D’altra parte è la sua azienda la maggiore beneficiaria dell’esplosione di domanda dei processori avanzati da lei stessa sviluppati e che ha inserito in un ambiente software rendendoli indispensabili per tutte le fasi di sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale, dal training all’inferenza.
I grandi investitori sotto osservazione
OpenAI è al centro dell’attenzione. Non si tratta solo delle azioni legali del New York Times contro OpenAI e Microsoft per l’utilizzo di milioni di articoli del Times nella gfase di addestramento dei modelli AI, senza autorizzazione e senza riconoscere i diritti di proprietà intellettuale. All’azione del Times, infatti, si sono aggiunte altre testate. Musk contrasta legalmente la trasformazione di OpenAI in organizzazione-profit, che Sam Altman ritiene necessaria per poter rimanere in un settore dove la competizione sta crescendo[3].
L’assetto manageriale di OpenAi risente di queste incertezze: molti dei fondatori si stanno allontanando e questo mette in discussione l’orientamento strategico dell’azienda. E la sua capacità di presentarsi al meglio agli investitori. Al giro di boa di ottobre, l’ultimo per raccogliere fondi per 7 miliardi di dollari, OpenAI era valutata 157 miliardi di dollari, ma sta perdendo ancora un sacco di soldi: su ricavi di 3,7 miliardi nel 2024 le perdite sono state di 5 miliardi di dollari.[4] La strategia è di raccogliere altri fondi nel 2025 poiché i costi crescono al crescere del numero di utenti: con l’obiettivo di aumentare in corso d’anno il fee di 20 dollari al mese del 10% e poi di raddoppiarlo nel corso dei prossimi cinque anni. I ricavi previsti sono di 100 miliardi nel 2029, ossia un fatturato simile a quello della Nestlé oggi.
Microsoft ha investito molto in OpenAi, circa 13 miliardi, ma recupera parte dell’investimento con il cloud Azure di Microsoft che OpenAi utilizza per ChatGPT. Questo meccanismo rassicura l’investitore con l’ acquisto dei suoi servizi di cloud ed è stato replicato da Anthropic, la start up fondata da Dario Amodei, che ne è il CEO con la sorella Daniela Presidente. Dario aveva contribuito in modo significativo alla realizzazione di ChatGPT prima di creare la start-up. Anthropic offre la chatbot Claude e vende varie servizi AI, con un approccio al mercato che ricorda quello di Sam Altman: creare una azienda di AI con attenzione all’impatto dell’AI perché, nelle parole di Amodei che richiamano le precedenti di Sam Altman, “la mia stima del rischio che qualcosa vada in modo catastroficamente sbagliato per la civiltà umana è una percentuale compresa tra 10 e 25%.”[5]
Anthropic non ha le zeppe di OpenAI, quali le vertenze con gli editori e quelle con Musk sulla natura profit. Ma è facile riconoscere nella comunicazione di Amodei uno dei messaggi cari ad Altman: attirare l’attenzione su AI non solo con gli annunci glamour[6], ma anche con quelli terrificanti, che contribuiscono a creare un alone di inarrestabile onnipotenza tecnologica: “Penso che se un modello di AI presenta rischi catastrofici per il mondo, sia giusto avere un qualche supervisore… come accade per il nucleare”.[7] Questa coniugazione di potenzialità positive e di potenzialità negative “fa bene” alla raccolta di fondi in cui le aziende che sviluppano Ai sono impegnate, in una gara competitiva ad attirare gli investitori. L’intervallo tipico di raccolta fondi delle start up è di 15 mesi, il tempo minimo necessario per dimostrare che gli obiettivi dichiarati nel precedente round sono stati raggiunti. Ma l’accelerazione che AI ha impresso agli investimenti in venture capital è tale che i tempi si stringono e la concorrenza per accaparrarsi la disponibilità degli investitori spinge ad avvicinare nel tempo i round.
Anthropic ha triplicato il suo valore nel 2023, portandolo a 15 miliardi, con una capacità di raccolta fondi di 7,3 miliardi (tra i sottoscrittori: Amazon, Google, Menlo Venture, Saleforce)[8]. Oggi la quotazione è salita a 60 miliardi di dollari, in concomitanza con una nuova raccolta fondi per ulteriori 6 miliardi, guidata da Lightspeed Venture Partners. I ricavi annuali di Anthropic sono di 875 milioni, quasi decuplicati rispetto al valore del 2023[9]. Il valore attuale dell’azienda è oggi dodici volte superiore al valore del 2023.
Le spese dei grandi investitori in IA
I grandi investitori stanno alimentando questa corsa con una esposizione che comincia ad essere molto significativa, come si vede in figura 1. Amazon incrementa le spese del 44% nell’ultimo anno, Alphabet del 35%, Microsoft del 34%, Meta del 21%. Il Ceo di Amazon Andy Jassy ha dichiarato che Amazon sta sperimentando una forte domanda di intelligenza artificiale generativa (GenAI) che richiede investimenti nel cloud AWS. Satia Nadella CEO di Microsoft ha annunciato che da AI sono derivati ricavi per 10 miliardi, prevalentemente per le attività di inferenza dei prodotti GitHub Copilot e M365 Copilot. Microsoft sembra riuscire a monetizzare GenAI a livello applicativo, con offerte di modelli integrati da terze parti per i settori verticali.
Il 2025 sarà l’anno della bolla?
La raccolta di fondi procede con successo se gli annunci sui ricavi vengono rispettati, e questo diviene più complicato quando, come abbiamo visto, i tempi tra un round e l’altro si accorciano. Ciò denuncia una urgenza di liquidità e l’urgenza attiva una competizione tra coloro che si rivolgono al mercato finanziario, rendendolo più nervoso, più incerto, più teso.
Il 2025 è, secondo diversi osservatori, un anno cruciale per gli investimenti in AI. Le attese sulla redditività si fanno stringenti e condizionano i nuovi round: la fiducia nelle potenzialità di creazione di valore e nell’avvio di una stagione non più di investimenti in perdita diventa la condizione da cui dipende l’evoluzione dell’ecosistema AI, che comprende molte start up che aspirano e dichiarano di essere i nuovi unicorni.
Figura 2. Investimenti di Big Tech in percentuale dei ricavi. Fonte: S&P CapitalQ
Una spesa per investimenti elevata spinge in alto gli ammortamenti, ovvero i costi, nei prossimi anni, creando una pressione sui margini di profitto, a meno che quegli investimenti non risultino particolarmente remunerativi[10]. Le preoccupazioni di Wall Street sorgono quando le attese vengono smentite: per ora Big Tech, tra i maggiori finanziatori delle start up di AI, godono di buona salute, forse Tesla è l’azienda più esposta per la competizione da parte cinese e per le incertezze geopolitiche che la nuova amministrazione potrebbe creare nel principale mercato di vendita e nel principale mercato di approvvigionamento, che rimane la Cina. L’occhio degli investitori seguirà con estrema attenzione le scelte di Big Tech: qualunque rallentamento dei loro investimenti porterebbe ad un contraccolpo sugli investimenti complessivi in AI, con l’effetto di far scoppiare la bolla.
Ciò produrrebbe la svalutazione degli investimenti effettuati fino ad oggi, attraverso l’abbattimento delle quotazioni delle aziende impegnate nella GenAI. Naturalmente, il fatto che la frenesia dell’AI si estenda al settore dei processori (NVIDIA) e ai data center e il fatto che chi investe di più siano le grandi aziende, attenua i rischi che la bolla esploda drammaticamente, poiché quelle infrastrutture e quelle aziende sono presenti in mercati diversi dall’AI. Ma, d’altra parte, l’interconnessione tra i diversi settori, che transita anche attraverso le attività diversificate delle grandi aziende, rende i rischi intrinseci all’eventuale sgonfiamento della bolla meno acuti ma più larghi e durevoli.[11]
I timori che alimentano la bolla
Il timore che la bolla AI scoppi nel 2025 è alimentato da preoccupazioni di diverso tipo, che tuttavia convergono, quanto meno sul piano temporale. Esse riguardano le difficoltà che gli scambi con la Cina possono affrontate nel caso assai probabile che la nuova amministrazione americana decida di elevare nuove tariffe sull’interscambio dei prodotti di alta tecnologia e che ciò provochi reazioni sugli approvvigionamenti di materie prime essenziali di cui la Cina è tra i massimi esportatori. A queste preoccupazioni di tipo geopolitico, si aggiungono quelle degli investitori che faticano a giustificare moltiplicatori elevatissimi (rapporto valore azionario/valore delle vendite) dell’orine di 40 (NVIDIA) o addirittura 70 (Palantir)[12]. Soprattutto, gli investitori cominciano a temere che il lungo ciclo di crescita delle quotazioni sospinto dalle attese di redditività di AI, sia vicino alla fase di esaurimento.
Assistiamo oggi ad un evidente errore di comunicazione finanziaria da parte di molti: insistere che AI è pervasiva, strizzando l’occhio agli investitori, sostenendo che AI si estende a tutti gli aspetti del business, anche quando ciò è una palese esagerazione, proietta ogni criticità finanziaria di AI sull’intero settore tecnologico.
In una fase in cui l’esplosione o lo sgonfiamento della bolla AI sono tra i rischi plausibili, sarebbe bene delimitare il campo in cui si potrebbe scaricare la delusione degli investitori.
Bolla AI, perché potrebbe non essere un problema
Il libro Boom: Bubbles and the End of Stagnation di Byrne Hobart e Tobias Huber propone una visione controcorrente, secondo cui alcune bolle, nonostante i costi causati e le perdite per chi ci ha creduto, possano stimolare crescita economica e innovazione tecnologica. Episodi speculativi diventano quindi opportunità per il progresso.
Gli autori sostengono che, nonostante i rischi e le perdite per gli investitori, le bolle possano avere benefici economici duraturi, stimolando investimenti in tecnologie rivoluzionarie e rompendo la stagnazione economica causata da una cultura di avversione al rischio.
Argomenti del libro
- Definizione di bolle: Si verificano quando i prezzi degli asset superano i valori fondamentali, sostenuti solo dall’aspettativa di vendite future a prezzi più alti. Un elemento chiave è lo scoppio della bolla.
- Benefici storici: Nonostante le perdite, alcune bolle hanno prodotto infrastrutture utili, come le ferrovie britanniche del 1840 o la rete internet dopo la bolla dotcom degli anni ’90.
- Bolle produttive: Gli autori, insieme ad altri studiosi come Randall Morck e Bill Janeway, evidenziano come queste bolle possano accelerare l’innovazione, anche se molte imprese coinvolte falliscono.
Applicazione al presente
- L’attuale entusiasmo per l’intelligenza artificiale (IA) è un esempio di possibile “bolla produttiva”, con benefici potenziali come infrastrutture tecnologiche e progressi sociali.
- Tuttavia, una bolla prolungata può diffondere euforia eccessiva in altri settori, aumentando i rischi economici.
Redazione
Note
1) Goldman Sachs, AI investment forecast to approach $200 billion globally by 2025, August 1, 2023. ↑
2) Jensen Huang, CES 2025 keynote, 6 gennaio 2025, Las Vegas. ↑
3) Sol Rashidi, OpenAI’s Crucible Year: How 2024 Is Reshaping The Future Of AI, Forbes, December 24, 2024. ↑
4) Mike Isaac, Erin Griffith, OpenAI Is Growing Fast and Burning Through Piles of Money, New York Times, September 27, 2025. ↑
5) Dario Amodei intervistato in The Logan Bartlett Show, (presumibilmente ottobre 2023), https://www.youtube.com/watch?v=GLv62w2G6os. ↑
6) Un perfetto esempio di questo “entusiasmo responsabile” dei propugnatori di AI è il saggio Machines of Loving Grace. Qui Dario Amodei ha premesso che “Anthropic fa molta ricerca per ridurre i rischi di AI” per poi magnificare il potenziale “sottostimato dalla gran parte delle persone” di AI nel rivoluzionare e accelerare le conquiste umane in cinque aree: biologia e benessere, neuroscienze e salute mentale, sviluppo economico e povertà,pace e governance, lavoro e significato. Ottobre 2024, https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace. ↑
7) Sam Altman intervistato in The Logan Bartlett Show, (presumibilmente 14 maggio 2024) https://www.youtube.com/watch?v=fMtbrKhXMWc. ↑
8) Erin Griffith, Cade Metz, Inside the Funding Frenzy at Anthropic, One of A.I.’s Hottest Start-Ups, The New York Times, February 20, 2024. ↑
9) Anna Tong, Krystal Hu, Akash Sriram, AI startup Anthropic to raise $2 billion at $60 billion valuation, sources say, Reuters, January 8, 2025. ↑
10) Robert Armstrong, The AI arms race costs money, Financial Times, January 8, 2025. ↑
11) The Economist, Would an artificial-intelligence bubble be so bad?, January 2, 2025. ↑
12) Sean Williams, Prediction: The Artificial Intelligence (AI) Bubble Will Burst in 2025. Here’s Why. Motley Fool, Dec 19, 2024. ↑
