Bolla AI? Non è una nuova dot-com, perché i timori potrebbero essere eccessivi

Il timore che l’intelligenza artificiale possa rivelarsi una bolla speculativa simile a quella delle dot-com accompagna da tempo la crescita del settore. Come si legge in un report di Frank Downing, Director of Research AI&Cloud di ARK Invest, il punto centrale resta la natura della domanda, che appare concreta e misurabile. Il mercato sta reagendo a un salto qualitativo nelle capacità, nell’accessibilità e nell’economia dell’AI, più che a una semplice narrativa finanziaria.

Un elemento chiave riguarda l’andamento delle curve di costo, tradizionalmente indicative del grado di maturità di una tecnologia. Nell’AI il ritmo di riduzione è stato particolarmente rapido, con i costi di inferenza diminuiti fino al 99% su base annua in alcuni benchmark e quelli di training in calo di circa il 75% l’anno. Downing interpreta questa dinamica attraverso la Legge di Wright, che collega il calo dei costi all’aumento dei volumi cumulativi, uno schema già osservato in altre piattaforme tecnologiche capaci di scalare con successo.

La riduzione dei costi si riflette direttamente sull’utilizzo. Un indicatore seguito da ARK Invest è il consumo di token, considerato una proxy dell’intelligenza digitale erogata. Sulle piattaforme che aggregano l’accesso ai modelli per gli sviluppatori, l’utilizzo è cresciuto rapidamente, segnalando che l’AI è ancora nelle fasi iniziali di integrazione nei flussi di lavoro, con una domanda di lungo periodo che resta solida.

Parallelamente, osserva Downing, la spesa infrastrutturale sta accelerando. Prima dell’AI generativa, la spesa globale per i sistemi dei data center era relativamente stabile, intorno ai 150-200 miliardi di dollari l’anno. Dal lancio di ChatGPT, la crescita ha subito un’accelerazione significativa, con una spesa che ha raggiunto quasi 500 miliardi di dollari nel 2025 e che, secondo Downing, dovrebbe continuare ad aumentare nel 2026. Un livello di investimento che segnala un impegno industriale profondo e difficilmente riconducibile a una dinamica puramente speculativa.

Contestualizzare questi numeri resta essenziale. In rapporto alla dimensione dell’economia, l’intensità degli investimenti tecnologici richiama la fase espansiva di fine anni Novanta. Downing osserva però come le valutazioni attuali siano lontane dai picchi del 1999-2000, sia per le large cap tecnologiche sia per il mercato nel suo complesso. I multipli risultano elevati, ma non estremi, mentre la struttura dei ricavi appare più solida rispetto al ciclo dot-com.

Una differenza strutturale riguarda la redditività. Molte delle principali piattaforme tecnologiche odierne sono significativamente più profittevoli rispetto alle aziende dell’epoca dot-com e includono nei loro modelli di business servizi infrastrutturali ad alto margine, capaci di sostenere investimenti prolungati. Nei modelli di ARK Invest, la spesa per sistemi di data center potrebbe quasi triplicare entro il 2030, arrivando a circa 1.400 miliardi di dollari, sulla base del rapporto storico tra investimenti in sistemi e ricavi software già osservato durante l’espansione del cloud.

Dal lato consumer, sottolinea Downing, assistenti AI e applicazioni agentiche vengono visti come un potenziale nuovo sistema operativo, mentre sul fronte enterprise l’AI sta superando soglie pratiche di affidabilità, soprattutto nello sviluppo software e nel lavoro cognitivo. Nei mercati privati, infine, diverse aziende native AI stanno già raggiungendo livelli significativi di ricavi ricorrenti, spesso con team ridotti rispetto alle precedenti generazioni di software, un segnale rilevante di product-market fit e leva operativa.

Come conclude Downing, i livelli di investimento sono elevati e la narrativa di mercato può risultare enfatica. Le fondamenta del ciclo AI appaiono però profondamente diverse da quelle di una bolla puramente speculativa, grazie alla combinazione di riduzioni dei costi, adozione reale, investimenti infrastrutturali e crescita dei ricavi, che suggerisce una transizione pluriennale ancora nelle sue fasi iniziali.