Preoccupazioni riguardo a una potenziale bolla dell’intelligenza artificiale (IA) hanno recentemente destabilizzato il mercato azionario, sollevando allarmi sui rischi più ampi per l’economia statunitense. JPMorgan Asset Management ha riferito che un’impennata nella spesa per l’IA rappresentava circa due terzi della crescita del PIL negli Stati Uniti nella prima metà del 2025, superando i contributi di centinaia di milioni di consumatori. Grandi aziende hanno investito massicciamente in chip e data center essenziali per le operazioni di IA. Una domanda chiave rimane inevasa: l’IA genererà profitti sufficienti a giustificare i trilioni di dollari spesi per il suo sviluppo?I sostenitori argomentano che un ritardo tra la costruzione delle infrastrutture e i guadagni sostanziali è normale, citando i ritardi passati di tecnologie come Internet. L’adozione rapida di prodotti di IA come ChatGPT di OpenAI rivela mercati potenziali enormi, con le aziende di IA concentrate sullo sviluppo di prodotti piuttosto che sui profitti. D’altro canto, i critici sostengono che i costi enormi impongono pressioni per ritorni estremamente alti, mentre finora poche evidenze mostrano che imprese o consumatori ricevano abbastanza valore per giustificare la spesa. Sottolineano che l’IA deve dimostrarsi redditizia entro pochi anni, poiché l’attuale ritmo di investimento è insostenibile. Il venture capitalist Paul Kedrosky ha osservato che è comune per i mercati emergenti essere inizialmente privi di profitto, ma la spesa di trilioni di dollari per l’IA è senza precedenti. Sia i sostenitori che i critici esprimono preoccupazioni sulle poste in gioco economiche. David Sacks, venture capitalist e consigliere dell’IA alla Casa Bianca, ha avvertito che un’inversione potrebbe provocare una recessione, mentre l’esperto scettico di IA e professore emerito della NYU, Gary Marcus, ha previsto esiti cupi quando l’entusiasmo si affievolirà. Il termine “bolla” si riferisce a prezzi degli asset che superano di gran lunga il loro valore reale, evidenziando dubbi sul valore economico dell’IA e sui guadagni di produttività. Nvidia è un esempio di successo in profitto vendendo semiconduttori per l’IA, rendendola l’azienda più preziosa al mondo, ma questo riflette la domanda di infrastrutture di IA piuttosto che di applicazioni per gli utenti finali. Attualmente, l’IA non ha ancora ottenuto guadagni proporzionali ai suoi enormi costi.

Di norma, i prodotti generano entrate tramite vendite dirette ai consumatori o uso aziendale; l’IA affronta sfide in entrambi i settori, con circa il 95% delle aziende che investono in IA che non riescono a monetizzare la tecnologia, secondo uno studio del MIT di luglio, che stima la loro spesa complessiva a 40 miliardi di dollari e ha riscontrato una limitata trasformazione del settore. Anche i profitti dei consumatori sono ancora indietro rispetto all’adozione. ChatGPT di OpenAI, con circa 800 milioni di utenti attivi settimanali, è tra le app con crescita più rapida di sempre, ma genera molto meno ricavi rispetto a piattaforme come Meta, che ha recentemente fatturato oltre 50 miliardi di dollari in tre mesi. Il CFO di OpenAI ha stimato circa 13 miliardi di dollari di entrate per il 2025, mentre il CEO Sam Altman ha affermato di aspettarsi cifre ancora più alte, puntando su crescita accelerata e investimenti in cloud di IA, dispositivi consumer e automazione scientifica basata su IA per creare un valore sostanziale. Alcuni analisti evidenziano l’adozione rapida dei chatbot come prova dell’utilità dell’IA e di un possibile percorso di ricavo attraverso pubblicità o accessi a pagamento. Ethan Mollick, professore alla University of Pennsylvania, ha descritto questa come “l’adozione più rapida praticamente di qualsiasi tecnologia consumer”, suggerendo un potenziale di monetizzazione. Arun Sundararajan, professore di imprenditorialità alla NYU, ha osservato che un ritardo nel ritorno economico delle imprese è previsto per tecnologie rivoluzionarie come questa, poiché i venti di sperimentazione precedono i significativi guadagni di produttività, una volta che le aziende si adattano a livello fondamentale. Al contrario, altri esprimono scetticismo a causa degli elevati costi infrastrutturali dell’IA. A differenza di prodotti digitali tipici con costi incrementali bassi, le spese computazionali ed energetiche dell’IA aumentano con ogni utente, limitando la scalabilità. Kedrosky ha spiegato che i costi di manutenzione dei server e di raffreddamento aumentano con il crescere del numero di utenti, rappresentando una sfida di redditività. Andrew Odlyzko dell’Università del Minnesota ha sottolineato lo stress finanziario derivante dagli investimenti di trilioni di dollari nei data center, che richiedono ricavi superiori anche a quelli di Google per essere sostenibili—una sfida enorme. Nonostante i dubbi, alcuni esperti affermano che l’IA rimane in una fase ancora embrionale di sviluppo, lasciando gli esiti incerti. Vasant Dhar, professore di scienze dei dati alla NYU, ottimista riguardo alle potenzialità di profitto dell’IA, ha definito questa fase “le prime battute” e ha osservato che la forma e il successo finali della tecnologia IA sono ancora in evoluzione.