La bolla dell'IA è alle porte: abbiamo già visto questo film, sappiamo già come va a finire.

Qualche giorno fa, stavo ascoltando il primo episodio del nuovo podcast di Andrew Neil, un'intervista ad Andrew Ross Sorkin, giornalista finanziario del New York Times e autore di "1929". Ciò che mi ha colpito non era nulla di completamente nuovo. Era la precisione con cui Sorkin collocava l'attuale bolla dell'IA all'interno di uno schema che risale a quasi due secoli fa, uno schema che ci convinciamo essere diverso ogni volta che si presenta. Ma non lo è mai. Questo articolo analizza cosa questo schema riveli effettivamente in merito all'occupazione, al credito privato e ai 750 miliardi di dollari che attualmente sostengono il PIL americano.

L'intelligenza artificiale è una bolla? Cosa ci dice la storia.

Sì, e la storia è inequivocabile al riguardo. L'intervista di Andrew Neil con Andrew Ross Sorkin ha collocato l'attuale ciclo di investimenti nell'IA all'interno di uno schema che si è ripetuto almeno quattro volte in passato: la mania ferroviaria del 1840, la Radio Corporation of America negli anni '20 e il boom delle dot-com alla fine degli anni '90. In ogni caso, la tecnologia sottostante era davvero rivoluzionaria. In ogni caso, la bolla degli investimenti che la circondava è cresciuta ben oltre qualsiasi previsione credibile di ricavi a breve termine. Il paragone tra la bolla dell'IA e la bolla delle dot-com non è azzardato. È lo stesso meccanismo, con una veste diversa.

Perché il boom dell'intelligenza artificiale assomiglia alla rivoluzione industriale e perché questo è il problema

L'intelligenza artificiale non è una moda passeggera. È la trasformazione tecnologica più significativa dai tempi della Rivoluzione Industriale e i guadagni in termini di produttività sono reali. Ed è proprio per questo che il paragone dovrebbe preoccuparci, anziché rassicurarci. La Rivoluzione Industriale ha creato le più brutali perturbazioni economiche del XIX secolo. Interi settori lavorativi sono stati distrutti. Le comunità sorte attorno a specifici mestieri sono state svuotate. Nuovi lavori sono poi emersi, ma la transizione non è stata né agevole né rapida, e chi ne ha subito le conseguenze raramente è stato colui che ne ha tratto vantaggio.

Vale la pena soffermarsi su questa asimmetria, perché è l'aspetto che la maggior parte dei commenti sull'IA tralascia per concentrarsi sui guadagni di produttività. La Rivoluzione Industriale non ha semplicemente sostituito i singoli lavoratori. Ha spazzato via intere città costruite attorno a un unico mestiere, la tessitura, la molitura, la lavorazione dei metalli, e queste città raramente si sono riprese con la stessa rapidità dell'economia nazionale. Chi possedeva il capitale durante quella transizione ha colto i vantaggi della meccanizzazione quasi immediatamente. Chi forniva la manodopera ne ha tratto beneficio decenni dopo, e in gran parte grazie a una pressione politica e organizzata costante, non perché la prosperità si sia diffusa spontaneamente.

Ci siamo già chiesti se il costo più profondo vada oltre la sola perdita di posti di lavoro, ci siamo chiesti se l'intelligenza artificiale stia silenziosamente erodendo il pensiero originale stesso, e la questione dei posti di lavoro si affianca a questa preoccupazione, anziché esserne separata.

Il caso Jobs: cosa mettono in guardia Dario Amodei e Andrew Neil

L'avvertimento di Amodei

Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha parlato apertamente della possibilità di un aumento della disoccupazione tra il 20 e il 30% negli Stati Uniti con la diffusione dell'intelligenza artificiale. L'avvertimento di Amodei ad Axios non è stato ignorato da Sorkin nel podcast. Ciò che ha detto, invece, è stato ancora più inquietante: se l'IA avrà successo secondo i suoi stessi principi, se i guadagni di produttività saranno reali e le valutazioni attuali giustificate, allora per definizione queste aziende dovranno eliminare un numero enorme di posti di lavoro. È così che si realizzano i guadagni di produttività. È così che si configura l'investimento. La tesi rialzista sull'IA e l'impatto della bolla dell'IA sull'occupazione non sono in contraddizione. Sono la stessa argomentazione.

È opportuno specificare quali settori siano maggiormente esposti al rischio, anziché trattare la sostituzione del personale come un'ipotesi astratta che riguarda l'intera economia. Il servizio clienti, la revisione legale di primo livello, la programmazione di base e ampie porzioni di analisi finanziaria mostrano già un'automazione misurabile delle mansioni, non ancora dell'intero impiego, ma la distinzione tra le due tende a svanire più rapidamente di quanto i datori di lavoro si aspettino inizialmente, una volta che uno strumento a livello di singola mansione si dimostra sufficientemente affidabile da eliminare completamente l'intervento umano. È solitamente a questo punto che un ruolo viene ristrutturato, anziché semplicemente supportato.

Il precedente Neil: l'80% dei lavori che non siamo ancora in grado di nominare

Nell'intervista, Andrew Neil ha sollevato un punto che ho trovato davvero illuminante, tratto dalla sua esperienza personale piuttosto che da una teoria. Ricorda che, negli anni '80, quando era direttore del Sunday Times, ogni settimana venivano pubblicate dalle 16 alle 20 pagine di offerte di lavoro e che circa l'80% di quelle posizioni non esisteva vent'anni prima. "Semplicemente non lo sapevamo", ha affermato. Le economie in forte crescita creano effettivamente posti di lavoro che al momento nessuno sa identificare. Ma il divario tra i posti di lavoro distrutti e quelli creati è raramente breve o indolore, e ricade più duramente su coloro che hanno meno possibilità di riqualificarsi rapidamente o meno capitale per superare il periodo di crisi. Anche in questo caso la storia è inequivocabile: il capitale si appropria per primo dei guadagni, e il lavoro lo recupera in seguito, di solito solo dopo notevoli pressioni politiche.

Il punto cieco del credito privato che nessuno sta osservando

Perché questo è un problema strutturale e non casuale.

La regolamentazione successiva al 2008 ha reso le banche più sicure, ma ha inavvertitamente spinto l'attività di concessione di prestiti nell'ombra. I fondi di credito di private equity ora svolgono il lavoro che un tempo era affidato alle banche, senza prospetti informativi, obblighi di deposito o supervisione normativa. Come ha affermato Sorkin nel podcast: "Le banche ormai prestano pochissimo denaro. Ora sono fondamentalmente le società di private equity a creare questi fondi e a erogare i prestiti. Non c'è trasparenza, non si riesce a capire cosa succede all'interno di queste società. E alcune di queste stanno già incontrando difficoltà."

Il legame tra credito privato e rischio legato all'intelligenza artificiale rende questo problema strutturale piuttosto che incidentale. Diversi dei maggiori fondi di credito privato hanno investito massicciamente in aziende di software e intelligenza artificiale, alcuni collaborando direttamente con hyperscaler come Meta. Se le valutazioni dell'IA dovessero subire una correzione, il danno non si limiterebbe ai mercati azionari. Si propagherebbe attraverso le strutture di credito privato che, per loro stessa natura, sono invisibili alle autorità di regolamentazione che avrebbero bisogno di prevederlo.

Il problema dell'opacità

Il rischio risiede proprio nell'opacità, forse ancor più che nella leva finanziaria. Un ente regolatore che monitora i bilanci bancari può almeno individuare in tempo reale l'accumulo di concentrazioni e intervenire prima che si diffondano a macchia d'olio. Un fondo di credito privato che concede prestiti garantiti da infrastrutture di intelligenza artificiale o ricavi derivanti da software non è soggetto ad alcun obbligo equivalente di rendicontazione pubblica, il che significa che il primo segnale di allarme per la maggior parte degli osservatori sarà il blocco dei rimborsi da parte del fondo o un default di alto profilo, non un accumulo graduale e visibile che chiunque avrebbe potuto segnalare mesi prima.

I banchieri degli anni '20 erano i Tech Bros del loro tempo.

Andrew Neil ha chiesto direttamente a Sorkin se i fondatori e gli amministratori delegati delle aziende di intelligenza artificiale di oggi siano gli equivalenti moderni dei personaggi pittoreschi che animarono il boom degli anni '20. La risposta di Sorkin è stata inequivocabile: "Assolutamente. Mentre scrivevo il libro, pensavo a ciascuno dei miei personaggi del 1929 come al loro equivalente odierno".

Consideriamo i parallelismi. "Sunshine Charlie" Mitchell, che diresse quella che sarebbe diventata Citibank, fu il grande democratizzatore della sua epoca, aprendo i mercati azionari ai comuni cittadini americani e dicendo al pubblico che la prosperità era alla loro portata. John Raskob, direttore finanziario della GM, fondò la General Motors Acceptance Corporation nel 1919, consentendo ai concessionari GM di offrire credito rateale direttamente ai consumatori. Pubblicò un articolo nel 1929 dal titolo letterale "Tutti dovrebbero essere ricchi", per poi costruire l'Empire State Building. Per usare le parole di Sorkin, Raskob era l'Elon Musk del suo tempo. Non erano uomini stupidi o venali. Erano visionari che avevano avuto ragione per così tanto tempo da non riuscire più a immaginare di sbagliare.

Cento anni dopo, nel 2026, Jamie Dimon, CEO di JPMorgan Chase, si fece promotore della "democratizzazione della finanza" durante il roadshow per l'IPO di SpaceX, a cui parteciparono importanti investitori. Il linguaggio cambia, la psicologia no. Ciò che è davvero degno di nota è quanto poco sia cambiato l'effettivo arsenale retorico. Entrambe le epoche si basano sulle stesse tre parole: accesso, democratizzazione e inevitabilità. L'accesso inquadra la partecipazione speculativa come un'opportunità di emancipazione piuttosto che come un rischio. La democratizzazione inquadra l'esclusività come la correzione di un'ingiustizia. L'inevitabilità inquadra lo scetticismo come un semplice segno di anacronismo. Nessuna delle tre affermazioni è intrinsecamente falsa. Tutte e tre sono esattamente ciò che un promotore speculativo direbbe, a prescindere dalla solidità dell'asset sottostante.

Ferrovie, radio, aziende internet, intelligenza artificiale: l'anatomia di ogni bolla

Il boom dell'intelligenza artificiale rappresenta almeno la quarta volta che una tecnologia rivoluzionaria genera un ciclo speculativo che supera di gran lunga i ricavi che potrebbero giustificarlo.

Era	Tecnologia	Comportamento di picco	Risultato per gli investitori
Anni 1840	Mania ferroviaria	Investimenti provenienti da ogni ceto sociale, scollegati dalla realtà commerciale.	La crisi del 1847 fu brutale; le ferrovie, in seguito, diedero vita all'economia industriale moderna.
anni '20	Radio Corporation of America	Le azioni hanno raggiunto livelli straordinari grazie a un'autentica rivoluzione delle comunicazioni.	È crollato da 530 dollari a 3 dollari nel crollo che ne è seguito.
fine anni '90	Boom delle dot-com	Trasformazione reale, trilioni di valore nominale creato	Migliaia di miliardi distrutti tra il 2000 e il 2002; Amazon e Google sono sopravvissute sulle macerie del crollo.
2026	IA	Sono previsti 750 miliardi di dollari di investimenti negli Stati Uniti.	Non dimostrato su scala tale da richiedere le attuali valutazioni

Ciò che colpisce, se si considera questo schema, non è una singola riga. È la coerenza con cui si ripete questo modello in quasi due secoli e in quattro tecnologie completamente diverse: ferrovie, radio, internet e ora intelligenza artificiale. In ogni caso, la tecnologia ha prevalso. Gli investitori che hanno finanziato la bolla speculativa intorno ad essa, in gran parte, non ci sono riusciti. Le ferrovie hanno mandato in bancarotta una parte enorme dei loro finanziatori originari prima di diventare la spina dorsale della logistica industriale per un secolo. Gli azionisti della RCA hanno perso praticamente tutto prima che la radio e la televisione diventassero elementi imprescindibili della vita quotidiana. Il crollo delle dot-com ha spazzato via trilioni di dollari prima che i sopravvissuti diventassero le aziende più preziose al mondo. In ogni caso, essere tra i primi e avere ragione sulla tecnologia non è stato sinonimo di avere ragione sul prezzo pagato per essa.

Che cosa stanno realmente sostenendo i 750 miliardi di dollari di spesa in IA

Si prevede che negli Stati Uniti verranno investiti 750 miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale entro il 2026. Il calcolo del PIL effettuato dall'economista di Harvard Jason Furman ha rilevato che, se si esclude tale spesa dal PIL statunitense, la crescita americana scende a circa lo 0,1%, rimanendo di fatto piatta. L'intera crescita della più grande economia mondiale è attualmente sostenuta da un unico, concentrato investimento in una tecnologia il cui modello di business, alla scala necessaria a giustificare le attuali valutazioni, non è ancora stato dimostrato.

Questo non è di per sé un motivo di esclusione. Lo stesso valeva per le ferrovie nel 1845 e per internet nel 1998. Ciò che ci dice è che ci troviamo esattamente nella stessa posizione strutturale di tutte le grandi bolle speculative che hanno preceduto questa. Come Jeff Bezos ha detto a Sorkin poche settimane prima del podcast: "Una bolla può anche scoppiare, ma è una componente necessaria dell'innovazione".

Il dato di Furman nasconde anche una seconda implicazione, meno discussa. Se la spesa in conto capitale per l'IA rappresenta di fatto l'intera crescita degli Stati Uniti in questo momento, allora qualsiasi rallentamento in questa specifica categoria di spesa, sia esso dovuto a una vera e propria correzione, a un evento creditizio nei mercati privati o semplicemente alla pausa delle aziende hyperscale per consolidare le infrastrutture esistenti, non si limita a influenzare le valutazioni delle aziende tecnologiche. Si riflette direttamente sul PIL, il che significa che la bolla dell'IA non è più una questione puramente finanziaria. È una questione macroeconomica, con conseguenze per la politica dei tassi di interesse e i dati sull'occupazione che vanno ben oltre il settore stesso.

"Questa volta è diverso": le quattro parole più pericolose in finanza

Ciò che accomuna le ferrovie, la RCA, il boom delle dot-com e l'intelligenza artificiale è la stessa frase, ripetuta in ogni epoca da persone intelligenti che avrebbero dovuto saperlo: questa volta è diverso. La tecnologia è diversa, quindi le vecchie regole non valgono più. La portata è diversa, quindi le vecchie valutazioni non contano più. L'opportunità è diversa, quindi il vecchio scetticismo è fuori luogo.

La tecnologia è sempre effettivamente diversa, e spesso anche la scala è diversa. Ma la psicologia umana che guida il ciclo degli investimenti non cambia mai. Il meccanismo si ripete con notevole costanza attraverso due secoli di storia finanziaria: lo scetticismo viene eroso dal successo duraturo, la leva finanziaria si accumula in luoghi che le autorità di regolamentazione non possono vedere, i risparmiatori comuni vengono coinvolti per ultimi, con meno informazioni e meno tutele.

Vale la pena notare cosa ottenga effettivamente a livello psicologico l'affermazione "questa volta è diverso", perché non si tratta di una semplice negazione. È un argomento davvero persuasivo sul momento, proposto da persone che di solito hanno ragione sulla tecnologia in sé e sbagliano solo su cosa questa implichi per il prezzo. Gli ingegneri ferroviari non si sbagliavano quando dicevano che le ferrovie avrebbero rimodellato l'economia. La RCA non si sbagliava quando diceva che la radio avrebbe rimodellato la comunicazione. Gli ottimisti su Internet non si sbagliavano quando dicevano che Internet avrebbe rimodellato il commercio. Avere ragione sulla tecnologia e avere ragione sulla valutazione sono due affermazioni completamente separate, e la storia dimostra che vengono confuse quasi sempre.

Cosa significa questo per i leader aziendali e gli investitori in questo momento

L'intelligenza artificiale cambierà il mondo, probabilmente in modo più profondo di qualsiasi altra tecnologia dai tempi della rivoluzione industriale. Distruggerà anche posti di lavoro a una velocità e su una scala per cui non siamo ancora preparati, e genererà perdite speculative che ricadranno più duramente su chi arriva per ultimo e meno informato. Entrambe le affermazioni sono contemporaneamente vere, e fingere il contrario non le rende meno reali.

Per chiunque stia elaborando strategie basate sull'intelligenza artificiale, sia nel settore della finanza automobilistica che in altri ambiti, la lezione pratica da trarre è la stessa che abbiamo già evidenziato in un contesto diverso: un settore che sta già imparando che la velocità può superare la scalabilità tende a scoprire questo divario nel modo più difficile, dopo che il capitale è già stato investito, piuttosto che prima. E sul piano umano di questa transizione, la fiducia, non solo la tecnologia, sarà ciò che determinerà chi la supererà , perché le aziende e i leader che sopravvivranno alla correzione, quando e dove arriverà, saranno quelli che avranno costruito la propria credibilità con clienti e autorità di regolamentazione prima che ne avessero bisogno, non dopo.

Alla lunga, la tecnologia vince sempre. Il più delle volte, gli investitori che si sono lasciati coinvolgere dalla bolla speculativa non ci riescono.

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Domande frequenti

1. Il boom dell'intelligenza artificiale è una bolla speculativa come il crollo delle dot-com?

Lo schema coincide perfettamente. Una tecnologia reale e rivoluzionaria, combinata con valutazioni di mercato di gran lunga superiori ai modelli di ricavo collaudati, è esattamente ciò che ha preceduto la "mania ferroviaria", il crollo della RCA negli anni '20 e la bolla delle dot-com.

2. Cosa ha detto Dario Amodei a proposito dell'intelligenza artificiale e della disoccupazione?

Amodei, CEO di Anthropic, ha affermato che la diffusione dell'intelligenza artificiale potrebbe plausibilmente generare un aumento della disoccupazione del 20-30% negli Stati Uniti, e ha presentato questo scenario come una diretta conseguenza del successo dell'IA sul piano commerciale, non come un effetto collaterale del suo fallimento.

3. Quanto è esposto il credito privato a una correzione dovuta all'intelligenza artificiale?

In modo significativo e perlopiù invisibile, i fondi di credito privati svolgono ormai gran parte delle attività di prestito che un tempo erano affidate alle banche, senza la stessa supervisione normativa, e molti dei più grandi hanno investito massicciamente in aziende di software e intelligenza artificiale.

4. Qual è il calcolo di Jason Furman riguardo all'intelligenza artificiale e al PIL degli Stati Uniti?

Furman ha scoperto che, escludendo gli investimenti legati all'intelligenza artificiale dalla crescita del PIL statunitense del 2026, la cifra si attesta intorno allo 0,1%, il che significa che l'intera crescita americana si basa attualmente su un unico, concentrato investimento tecnologico.

5. Perché le persone continuano a dire "questa volta è diverso" prima che ogni bolla scoppi?

Perché il successo duraturo erode lo scetticismo più rapidamente di quanto non generi cautela, uno schema che si è ripetuto in ogni grande ciclo tecnologico speculativo per quasi due secoli, dalle ferrovie alla radio fino all'era delle dot-com.