L’entusiasmo che circonda l’Intelligenza Artificiale Generativa ha raggiunto livelli vertiginosi, alimentando una corsa agli investimenti che ha portato le valutazioni aziendali a cifre sbalorditive e, in alcuni casi, completamente disconnesse dai fondamentali economici reali. Questo hype sfrenato, le promesse di trasformazione immediata e la frenesia speculativa hanno inevitabilmente richiamato alla mente il fantasma della bolla delle dot-com della fine degli anni ’90. La domanda non è più se l’AI sia in una bolla, ma cosa succederebbe se questa bolla dovesse sgonfiarsi o, peggio, scoppiare. La lezione del passato è chiara: un bust finanziario non significa la fine della tecnologia sottostante; significa l’inizio della sua maturazione, e l’AI è destinata a seguire lo stesso percorso di sopravvivenza e dominio che fu proprio di Internet.
L’analogia con l’era delle dot-com è superficiale ma significativa: in entrambi i casi, una tecnologia con un potenziale dirompente ha innescato una corsa all’oro speculativa. Oggi vediamo startup di AI che spendono miliardi in infrastrutture e chip (spesso senza generare profitti, e con previsioni di break-even proiettate a diversi anni nel futuro) e il mercato risponde con valutazioni da capogiro. La speculazione attuale è basata in gran parte sulla promessa dei modelli, non sul valore economico dimostrabile dei prodotti finali.
Le fluttuazioni drammatiche nei valori di mercato tra i giganti del tech, con perdite di trilioni di dollari in brevi periodi, illustrano chiaramente quanto le valutazioni siano oggi guidate dalla narrativa e dall’ottimismo, anziché dai margini di profitto per carico di lavoro effettivo. Nella fretta di non perdere l’onda (Fear of Missing Out – FOMO), gli investitori hanno spesso finanziato la “salsa segreta” del modello senza valutare la vera artigianalità ingegneristica necessaria per costruire sistemi affidabili e integrarli nei flussi di lavoro aziendali reali.
Se la storia ci ha insegnato qualcosa, è che la fase successiva a un bust tecnologico è caratterizzata da una spietata epurazione delle aziende con modelli di business insostenibili, ma anche dalla consolidazione e affermazione di quelle che si sono concentrate sulla vera utilità. Quando la bolla dot-com scoppiò, spazzò via entità fragili come Pets.com, ma aprì la strada alla crescita strutturale di colossi come Amazon, Google e eBay, che avevano investito nelle fondamenta dell’infrastruttura web e nella fornitura di servizi reali.
Per l’AI, la sopravvivenza sarà determinata da un principio simile: il successo non dipenderà dalla dimensione del budget destinato all’AI o dalla natura proprietaria del modello, ma dalla disciplina ingegneristica. Il valore non è nella “magia” del modello stesso, ma nella sua integrazione ottimizzata nei flussi di lavoro, nella sua capacità di generare prodotti e servizi concreti e misurabili.
Gli investitori e le aziende dovranno cambiare il loro metro di giudizio, chiedendo metriche come il rendimento per carico di lavoro e la capacità di attraversare diverse piattaforme hardware. Essere dipendenti da un unico fornitore di GPU o da un chip specifico rende vulnerabili alla volatilità dei costi hardware. L’approccio vincente sarà quello di costruire throughput (efficienza operativa) per dollaro speso, indipendentemente dalla marca del processore.
La lezione più importante che l’AI deve imparare da Internet è concentrarsi sulle applicazioni e sul valore aziendale effettivo che esse possono generare, piuttosto che perdersi nelle promesse astratte della tecnologia. La necessità di un software open source e di modelli aperti è un altro fattore che differenzia il contesto attuale: l’AI non sarà un lusso ristretto a pochi, ma uno strumento universale.
Affinché l’AI non solo sopravviva, ma prosperi dopo un’eventuale correzione di mercato, è imperativo che l’industria si focalizzi su:
- Integrazione Profonda: Creare sistemi di AI affidabili che si inseriscano perfettamente nei processi creativi e produttivi esistenti.
- Economia di Scala Ragionevole: Ottimizzare l’uso delle risorse, con i modelli più piccoli e aperti che svolgono il lavoro quotidiano e i modelli giganti riservati ai compiti più complessi.
- Valore Tangibile: Mostrare come l’AI stia generando guadagni di produttività e redditività concreti, e non solo storie affascinanti.
Se è altamente probabile che le valutazioni attuali eccessivamente gonfie possano subire un “deflusso” o un bust, è altrettanto certo che la tecnologia sottostante, l’Intelligenza Artificiale, è una forza fondamentale che trasformerà l’economia globale. Proprio come l’Internet ha fatto un quarto di secolo fa, l’AI emergerà da qualsiasi crisi finanziaria più forte, più matura e infinitamente più integrata nella vita di tutti i giorni, sostenuta non più dalla speculazione, ma da solide basi di utilità e ingegneria.