IA e distruzione creativa

di Michael Roberts –

Gli investimenti di capitale degli hyperscaler e dei giganti tecnologici nei data center e nei chip AI, tra gli altri, continuano a crescere. Finora, l’aumento degli investimenti legati all’IA non è particolarmente significativo in termini storici. Secondo uno studio della Banca per i Regolamenti Internazionali (BIS), con circa l’1% del PIL degli Stati Uniti, la sua entità è simile a quella del boom dello scisto statunitense della metà degli anni 2010 e della metà dell’aumento degli investimenti IT durante il boom dot-com degli anni ’90; i boom negli investimenti in immobili commerciali e miniere che Giappone e Australia hanno vissuto rispettivamente negli anni ’80 e 2010 sono stati più di cinque volte superiori rispetto al PIL.

Forse non ha raggiunto la portata della febbre ferroviaria del XIX secolo, ma si sta avvicinando.

Gli investimenti totali legati all’IT, inclusi quelli in altre apparecchiature e software informatici, sono saliti al 5% del PIL, superando il precedente picco raggiunto al culmine del boom dot-com nel 2000.

Gli investimenti legati all’IA assumono diverse forme. La soluzione più diretta è la spesa per data center, che ospitano l’infrastruttura IT specifica necessaria per addestrare, distribuire e fornire applicazioni e servizi di IA. Tali spese includono i costi per la costruzione delle strutture fisiche, oltre alle spese per l’IT e altre apparecchiature elettriche necessarie al loro funzionamento, inclusi server e apparecchiature di rete.

Finora, a differenza del boom dot-com, che è stato quasi interamente dovuto alla spesa delle aziende che utilizzano prodotti IT, l’attuale boom è guidato da aziende produttrici di IT. Ma sta anche cambiando. Oltre ai data center, gli investimenti legati all’IA possono includere anche impianti di produzione IT, che producono i chip e l’hardware specializzati che alimentano questi sistemi. Infine, i progressi nell’IA possono anche stimolare maggiori investimenti nei prodotti IT, ad esempio se l’IA porta le aziende ad aggiornare il proprio hardware informatico o ad acquisire nuovi software.

Pertanto, gli investimenti legati all’IA sono diventati un motore principale della crescita economica negli Stati Uniti. Da un contributo trascurabile prima del 2022, le spese per impianti di produzione di semiconduttori e data center hanno contribuito in media con 0,4 punti percentuali (pp) alla crescita del PIL nei successivi tre anni.

Si prevede che i data center statunitensi consumeranno quasi il 10% dell’intera rete elettrica nazionale entro il 2030. È quattro volte la percentuale che si prevede raggiungerà la Cina. Gli Stati Uniti hanno circa la metà dei data center mondiali, ma solo il 4% della popolazione mondiale.

Sebbene l’attività manifatturiera negli Stati Uniti rimanga contenuta, l’investimento IT in percentuale della produzione economica statunitense ha raggiunto il livello più alto dal 2001, offrendo un significativo impulso agli investimenti complessivi e all’attività aziendale. Sebbene questo boom IT si sia concentrato negli Stati Uniti, sta generando anche effetti positivi a livello globale, in particolare sulle esportazioni tecnologiche dall’Asia.

Gli investimenti totali nell’IT, che includono anche la spesa delle aziende per attrezzature e software per facilitare l’uso dell’intelligenza artificiale, hanno rappresentato quasi la metà della crescita del PIL negli ultimi trimestri, contribuendo a limitare gli effetti negativi dei dazi commerciali di Trump sulla crescita. La spesa annuale solo per i data center potrebbe aumentare di 100 miliardi di dollari fino a 225 miliardi nei prossimi cinque anni. Ciò significherebbe che la spesa per i data center aumenterebbe tra lo 0,8% e l’1,3% del PIL, rispetto allo 0,5% attuale.

L’entusiasmo delle istituzioni finanziarie per il boom azionario dell’IA non è certo diminuito. Nvidia, Microsoft e Amazon prevedono di investire congiuntamente 60 miliardi di dollari in OpenAI, il progettista di ChatGPT. Amazon sta valutando di investire 50 miliardi di dollari nella propria azienda, mentre la SoftBank europea prevede di investire altri 30 miliardi. Nel frattempo, OpenAI cerca 50 miliardi di dollari da investitori mediorientali.

Le aziende che attualmente guidano il boom degli investimenti in IA storicamente hanno operato con un debito sostanzialmente inferiore rispetto ad altre aziende. Invece, si sono affidati alle loro operazioni altamente redditizie per generare i flussi di cassa necessari a finanziare gli investimenti. Tuttavia, queste aziende hanno aumentato significativamente le spese in conto capitale, con investimenti che crescono sia in termini assoluti sia come percentuale dei ricavi. Pertanto, la stessa dimensione di questi investimenti sta ora superando il flusso di cassa.

Il finanziamento tramite debito sta diventando sempre più diffuso, il che aumenta la leva finanziaria. Ed è qui che risiede il rischio che la bolla scoppi, se i rendimenti non si concretizzeranno o se le condizioni finanziarie si irrigidiscono. Inoltre, il ritorno sull’investimento nell’IA è molto sensibile alla frequente svalutazione dei chip. Questo riduce i margini di profitto e quindi richiede finanziamenti aggiuntivi tramite debito.

I prestiti da parte di fondi di credito privati (cioè al di fuori delle banche tradizionali) ai settori legati all’IA sono cresciuti rapidamente, superando ora i 200 miliardi di dollari, passando da meno dell’1% del volume totale dei prestiti in sospeso a quasi l’8%. Questi prestiti provenienti da fonti non regolamentate potrebbero triplicare entro la fine del decennio. Inoltre, molte aziende fondamentali legate all’IA non sono attualmente quotate in borsa. I prestiti potrebbero avere conseguenze che non erano state viste durante l’era delle dot-com.

OpenAI sarebbe il leader nella corsa all’IA. Dopo il lancio di ChatGPT nel 2022, la startup ha accumulato 800 milioni di utenti attivi settimanali, più del doppio del traffico delle IA rivali sviluppate da Meta Platforms, di proprietà di Facebook, e dalla società madre di Google, Alphabet. Ma il costo di restare in gara si sta rivelando enormemente costoso. OpenAI prevede di aumentare la sua capacità di calcolo attuale da 1,9 GW a 36 GW nei prossimi otto anni e ha concluso una serie di accordi per costruire data center e acquistare chip di nuova generazione, che insieme hanno comportato passività per 1,4 trilioni di dollari. Rivali più grandi, come Alphabet e Meta, vantano aziende tradizionali che generano centinaia di miliardi di dollari all’anno da cui possono attingere. OpenAI, al contrario, può sopravvivere solo finché i suoi sostenitori sono disposti a mantenerla a galla.

OpenAI ha raccolto oltre 60 miliardi di dollari dal 2015, inclusi 41 miliardi lo scorso anno in un round guidato da SoftBank, il più grande di sempre. Ma l’ultima liquidità rimasta si dovrebbe esaurire quest’anno e, con qualche anno prima che si raggiunga la redditività, la domanda è se gli investitori saranno disposti a finanziare questa gigantesca azienda in perdita. L’azienda si trova ora ad affrontare un buco di 20 miliardi di dollari nei suoi conti quest’anno, poiché una serie di accordi buy-now-pay-after firmati con fornitori come Nvidia, Oracle e CoreWeave stanno per scadere, mettendo la startup sotto forte pressione per trovare nuovi investitori con tasche profonde per garantire il proprio futuro.

Quest’anno potrebbe essere decisivo per OpenAI. Con ricavi pari solo a una frazione dei costi in aumento, lo squilibrio previsto nelle sue finanze crescerà a circa 130 miliardi di dollari nei prossimi due anni. Open AI sta valutando di quotarsi in borsa (IPO) con una valutazione di 100 miliardi di dollari. Sarebbe tre volte superiore alla più grande IPO mai vista: la quotazione di 29,4 miliardi di dollari di Saudi Aramco nel 2019, che all’epoca generò più di 1 trilione di dollari di ricavi petroliferi.

Pertanto, lo scoppio della bolla dell’IA è ancora una possibilità per il 2026. Il crollo dei precedenti boom degli investimenti ha portato a una diminuzione media di circa un punto percentuale della crescita del PIL reale degli Stati Uniti. Come afferma la BIS (Bank for International Settlements NdT): “Se il calo degli investimenti in IA fosse accompagnato da una correzione significativa del mercato azionario, le ripercussioni negative potrebbero essere maggiori di quanto suggeriscano i precedenti boom. Gli investitori preferiscono le azioni statunitensi per l’esposizione alle aziende di IA, e la leva finanziaria nascosta può portare a ripercussioni sul mercato creditizio. Nel complesso, sebbene l’IA possa stimolare in modo sostenibile la crescita economica, resta da vedere se questo potenziale verrà realizzato.” Gita Gopinath, ex capo economista del FMI, ha calcolato che un crollo del mercato azionario con IA, equivalente a quello che ha posto fine al boom delle dot-com, cancellerebbe circa 20 trilioni di dollari dalla ricchezza delle famiglie statunitensi e altri 15 trilioni all’estero, sufficienti a soffocare la spesa dei consumatori e causare una recessione globale. Questa è anche l’opinione del FMI. Il FMI teme che le aziende di IA non saranno in grado di realizzare profitti in linea con le loro alte valutazioni. Anche una correzione moderata nelle valutazioni azionarie AI ridurrebbe la crescita globale dello 0,4%.

“Combinato con aumenti di produttività totale dei fattori inferiori alle aspettative e una correzione più significativa nei mercati azionari, le perdite globali di produzione potrebbero ampliarsi ulteriormente, con un’attenzione particolare a regioni ricche di tecnologia come Stati Uniti e Asia.”

Ma anche se scoppiasse una bolla  che spingesse l’economia statunitense in recessione, potrebbe essere di breve durata, poiché potrebbe esserci un cambiamento radicale nei livelli di produttività negli Stati Uniti a causa della diffusa adozione dell’IA in diversi settori. Molti economisti mainstream sono ottimisti su questo. L’economista dell’Università di Stanford Eric Brynjolfsson prevede che l’IA seguirà una “curva J”, in cui inizialmente ci sarà un effetto lento, persino negativo, sulla produttività, poiché le aziende investiranno pesantemente nella tecnologia prima di raccogliere finalmente i benefici. E poi arriverà il boom. Questa curva a J si è riflessa nella crescita della produttività manifatturiera negli Stati Uniti, che è diminuita a metà degli anni ’80 e, dopo la recessione del 1991, è accelerata bruscamente fino alla metà degli anni 2000

Quindi, prima scoppia la bolla, poi arriva la recessione, e poi c’è una ripresa basata su applicazioni legate all’IA, proprio come è successo dopo l’epidemia della febbre ferroviaria a metà del XIX secolo. In effetti, questa sembra essere l’opinione di Kevin Warsh, il candidato di Trump per guidare la Federal Reserve degli Stati Uniti a giugno. Warsh crede che l’IA salverà la situazione aumentando la produttività a tal punto da diventare una “forza deflazionistica significativa.”

Questa è la teoria della distruzione creativa proposta per la prima volta dall’economista austriaco Joseph Schumpeter nel ventesimo secolo. La tua teoria è stata recentemente ripresa dagli ultimi vincitori del Premio Nobel (Riksbank) per l’Economia, Philippe Aghion e Peter Howitt. Sostengono che la velocità dell’ascesa di nuove imprese con nuove tecnologie e il declino delle vecchie imprese con tecnologie obsolete siano positivamente correlate con la crescita della produttività del lavoro. “Questo potrebbe riflettere il contributo diretto della distruzione creativa.” Ma la “distruzione creativa” ha due parti. La produttività aumenta, ma solo dopo la distruzione del vecchio capitale. Qualsiasi cambiamento radicale nella produttività sarà possibile solo riducendo la forza lavoro. Il FMI stima che il 60% dei posti di lavoro nelle economie avanzate sarà colpito. Gli economisti di Morgan Stanley stimano che le banche europee potrebbero ridurre la loro forza lavoro di circa il 10% entro il 2030. La stima si basa su un’analisi di 35 grandi istituti di credito che complessivamente impiegano circa 2,12 milioni di persone. Un taglio di tale entità porterebbe alla scomparsa di circa 212.000 posti di lavoro nei prossimi cinque anni. Ci sono già prove che l’adozione dell’IA stia influenzando le prospettive lavorative dei lavoratori statunitensi, secondo uno studio condotto da tre ricercatori della Stanford University. Questo studio ha trovato “prove precoci e su larga scala che concordano con l’ipotesi che la rivoluzione dell’IA stia iniziando ad avere un impatto significativo e sproporzionato sui lavoratori entry-level nel mercato del lavoro statunitense.” I lavoratori di età compresa tra i 22 e i 25 anni che ricoprono lavori più esposti all’IA, come il servizio clienti, la contabilità e lo sviluppo software, hanno già registrato un calo del 13% dell’occupazione dal 2022.

Sta emergendo un’economia alimentata da agenti IA. Gli agenti di IA per i consumatori stanno già iniziando a prenotare viaggi e a effettuare piccoli acquisti in modo autonomo per i clienti. Presto si occuperanno di più del processo di acquisto end-to-end in acquisti complessi: negoziazione di prezzi e condizioni, coordinamento di consegne e resi, e transazioni con altri agenti alla velocità di una macchina. Il mercato globale degli agenti IA, valutato 5,4 miliardi di dollari nel 2024, è previsto raggiungere i 236 miliardi entro il 2034.

Per le aziende, questo significa che una quota crescente di clienti non sarà più umana. Saranno agenti che agiscono per conto di persone fisiche e interagiscono con altri agenti rappresentanti venditori, fornitori di logistica e processori di pagamento. La maggior parte della catena di approvvigionamento commerciale potrebbe finire per essere da agente a agente.

Ma, storicamente, l’impatto della tecnologia ha un altro lato. Il cambiamento tecnologico è stato il principale motore della crescita del lavoro nel corso della storia. Circa il 60% dei lavoratori statunitensi oggi lavora in occupazioni che nel 1940 non esistevano. Negli anni 1840, Friedrich Engels sosteneva che la meccanizzazione distruggeva posti di lavoro, ma ne creava anche nuovi in nuovi settori. Negli anni 1850, Marx chiarì questi due volti della distruzione creativa:

“I fatti reali, distorti dall’ottimismo degli economisti, sono i seguenti: i lavoratori, quando vengono cacciati dall’officina dai macchinari, vengono gettati nel mercato del lavoro. La loro presenza nel mercato del lavoro aumenta il numero di forze lavorative a disposizione dello sfruttamento capitalistico… L’effetto della macchina, che è stata presentata come un risarcimento per la classe operaia, è, al contrario, una piaga terribile. … Non appena i macchinari rilasciano una parte dei lavoratori impiegati in un determinato ramo industriale, anche i lavoratori di riserva vengono deviati verso nuovi canali di impiego e assorbiti da altri rami; nel frattempo, le vittime originali, durante il periodo di transizione, muoiono per lo più di fame e periscono (Grundrisse).”

L’implicazione qui è che l’automazione comporta un aumento dei posti di lavoro precari e una crescente disuguaglianza per lunghi periodi. Daren Acemoglu, premio Nobel ed esperto di tecnologia, giunse a conclusioni simili a quelle di Engels e Marx. “Penso che una delle cose che devi fare come economista sia tenere a mente due idee contraddittorie contemporaneamente,” dice. “Questa è la realtà: la tecnologia può generare crescita senza arricchire le masse (almeno non nel lungo periodo). Il progresso tecnologico è il motore più importante del benessere umano, ma ciò che tendiamo a dimenticare è che il processo non è automatico” (sic). Nel modo di produzione capitalistico, orientato al profitto e non ai bisogni sociali, c’è una contraddizione, quindi “modellare matematicamente e comprendere quantitativamente la lotta tra capitale – che è quello che più beneficia del progresso tecnologico – e il lavoro non è un compito facile.” Infatti.

Pubblicato originariamente il 3/02/2026. Traduzione a cura della Redazione