Il boom dell’AI e i rischi di un modello economico sempre più costoso

Il boom dell’intelligenza artificiale sta trasformando il panorama tecnologico e economico, ma con un costo crescente che mette in discussione la sostenibilità del modello. I grandi hyperscaler, come Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta e Oracle, stanno destinando oltre 450 miliardi di dollari all’infrastruttura AI nel 2026, con un aumento del 75% rispetto al 2025. Questo investimento, pur promettendo efficienza e innovazione, sta generando un paradigma di complessità industriale e costi ambientali crescenti. Il mercato, per ora, non sembra voler smontare il castello, ma continua a premiare chi dimostra che la spesa sta generando domanda reale.

Un modello economico in bilico

La tecnologia che doveva rendere tutto più snello sta assomigliando sempre più a una utility ad alta intensità di capitale. Gli investimenti non stanno andando verso una tecnologia “leggera”, bensì verso un ecosistema che richiede energia, data center, semiconduttori, memoria, raffreddamento, rete e debito. Il paradosso è che questa macchina per semplificare il lavoro umano sta producendo una nuova stratificazione di complessità industriale. La spesa per infrastruttura AI, che nel 2026 supera i 600 miliardi di dollari, ha reso il settore un’opera pubblica privata, con tutti i rischi e i fascini del caso.

La spesa non è più una corsa tecnologica, ma una grande opera pubblica privata. I grandi hyperscaler stanno spendendo quasi 710 miliardi di dollari, con un aumento del 75% rispetto al 2025. La sostenibilità del modello economico che giustifica questa spesa è in discussione, e i mercati non sembrano voler smontare il castello, ma continuano a premiare chi dimostra che la spesa sta già generando domanda reale.

La curva di Tainter e i costi crescenti

La metafora di Joseph Tainter, antropologo statunitense, diventa utile per comprendere il fenomeno. Secondo la sua teoria, ogni sistema complesso produce benefici iniziali enormi, ma poi richiede sempre più energia, organizzazione e risorse per mantenere quei benefici. Nell’AI, il fenomeno si vede chiaramente nei numeri del 2026: i grandi hyperscaler stanno spendendo quasi 710 miliardi di dollari, con un aumento del 75% rispetto al 2025.

Stanford, nel suo AI Index 2026, segnala un’adozione rapida e di massa, con la generative AI arrivata al 53% della popolazione mondiale in soli tre anni. Tuttavia, il report segnala anche costi ambientali e sociali crescenti, oltre a una trasformazione del lavoro che non è più una previsione ma una realtà. Gli investimenti non stanno andando verso una tecnologia “leggera”, ma verso un ecosistema che richiede energia, data center, semiconduttori, memoria, raffreddamento, rete e debito. Il futuro arriva in scatoloni, con fatture, cavi, transformer e bollette elettriche. La tecnologia che si presenta come rivoluzionaria ha una pretesa umana: dimostrare che è redditizia. E questa, per una tecnologia che promette il futuro, è una pretesa sfidante.

Nonostante i rischi, il mercato continua a premiare chi riesce a dimostrare che la spesa sta già generando domanda reale. Alphabet, ad esempio, ha visto un aumento del 63% del business Google Cloud, con una reazione positiva da parte dei mercati. Amazon ha segnalato un capex annuo vicino ai 200 miliardi e un backlog AWS da 364 miliardi, mentre Meta ha alzato la spesa prevista a una forchetta di 125-145 miliardi. Tuttavia, alcuni investitori si stanno agitando, soprattutto perché Meta non vende cloud a terzi e quindi deve giustificare il conto solo con la propria macchina pubblicitaria e i propri modelli. Il mercato, per ora, non sembra voler smontare il castello, ma continua a premiare chi riesce a dimostrare che la spesa sta già generando domanda reale.

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