L’IA sta spingendo le grandi aziende tecnologiche americane a investire cifre senza precedenti in chip, data center e infrastrutture energetiche. Nel 2025 la spesa ha già raggiunto livelli impressionanti, ma nel 2026 e 2027 è destinata a più che raddoppiare, anche se finanziata in buona parte da debito.
Si tratta di una delle più grandi ondate di investimenti della storia. Eppure i mercati cominciano a mostrare nervosismo: le quotazioni dei big dell’IA sono scese mentre gli analisti si chiedono se i ricavi riusciranno mai a coprire i costi.
Come sottolinea l’Economist in un nuovo report, l’adozione da parte delle imprese è ancora superficiale, così i ricavi generati dall’IA si aggirano solo intorno ai 150-220 miliardi di dollari all’anno. Una parte non trascurabile della nuova capacità di calcolo delle aziende tech sembra dunque destinata più a sottrarre clienti ai concorrenti che ad ampliare il mercato.
Perché il quadro cambi radicalmente servono due cose, sottolinea l’Economist: un salto misurabile di produttività e investimenti massicci da parte delle imprese in riorganizzazione interna, processi e dati. Finora di tutto questo si vede ancora poco.
L’escalation degli investimenti infrastrutturali
Le principali società tech americane come Amazon, Google e Microsoft hanno speso l’anno scorso 450 miliardi di dollari in infrastrutture, gran parte dei quali destinati all’IA. Quest’anno la cifra dovrebbe salire a 900 miliardi, per poi arrivare a 1.400 miliardi nel 2027. Per finanziare questa corsa le aziende hanno già preso a prestito oltre 400 miliardi.
Se l’obiettivo della superintelligenza è davvero a portata di mano, ampliare a dismisura le capacità di calcolo potrebbe rivelarsi l’allocazione di capitale più redditizia di sempre. Ma la storia insegna che grandi spese in conto capitale non garantiscono automaticamente ritorni soddisfacenti per gli azionisti.
Segnali di nervosismo sui mercati
Dai massimi raggiunti a giugno le azioni delle principali società legate all’IA hanno perso circa il 15%. Dopo i conti del secondo trimestre di Alphabet, presentati il 22 luglio, il titolo è sceso del 7%. Nei prossimi giorni sono attesi i risultati di Microsoft, Meta e Amazon.
Il 28 luglio l’indice di riferimento sudcoreano, dominato da Samsung Electronics e SK Hynix, due dei maggiori produttori di chip, è sceso del 10%. Un crollo che gli analisti spiegano con il fatto che gli investitori temono che i ricavi fatichino a tenere il passo della spesa.
Il divario tra costi e ricavi potenziali
Un calcolo approssimativo mostra che per coprire la spesa in conto capitale legata all’IA servirebbero introiti dell’ordine di 2.500 miliardi di dollari all’anno, più di quanto fatturano oggi tutte le big tech messe insieme.
Solo una minoranza di consumatori sembra disposta a pagare abbonamenti personali. Il vero affare, quindi, dovrà arrivare dalle imprese: trader che usano Copilot di Microsoft per modelli finanziari più sofisticati, enti formativi che insegnano con i modelli di Google, e così via. Al momento, però, cifre del genere restano lontane.
Quanto e come le imprese stanno usando l’IA
Per far crescere i ricavi bisogna che più aziende adottino l’IA e che la usino in modo più intenso.
Secondo l’ultimo sondaggio biennale del Census Bureau americano, circa il 20% delle imprese Usa ha usato l’IA in qualche funzione aziendale nelle due settimane precedenti le rilevazioni. In Gran Bretagna le stime ufficiali parlano di circa un terzo delle imprese. Si tratta di una diffusione tecnologica rapidissima, se si considera che quattro anni fa nessuno usava i grandi modelli linguistici.
I numeri, però, sembrano essersi stabilizzati. A maggio gli economisti del Census Bureau hanno notato che l’uso dell’IA negli ultimi sei mesi è rimasto relativamente stabile in molti settori.
Un’indagine di Jon Hartley e colleghi dell’Università del Texas indica che, dopo un picco del 46% della forza lavoro a metà 2025, oggi circa il 33% delle persone usa l’IA sul lavoro.
Se un terzo delle imprese dei paesi OCSE adottasse la tecnologia, per generare 2.500 miliardi di ricavi ciascuna dovrebbe spendere in media circa 100.000 dollari all’anno. Una stima che pochi considerano realistica, almeno per ora.
L’uso ancora superficiale e la spesa effettiva
Per ora poche aziende trattano l’IA come tecnologia centrale nei loro processi produttivi e organizzativi, e questo limita quanto sono disposte a spendere.
Secondo un’indagine della Banca Centrale Europea, alla fine del 2025 solo un decimo delle imprese dell’area euro che usano l’IA lo faceva in modo intensivo. La Bundesbank rileva che circa metà delle imprese tedesche che la utilizzano lo fa per il 5% o meno delle ore di lavoro.
Ivan Yotzov e colleghi della Bank of England hanno calcolato che l’executive americano medio dedica all’IA all’incirca 1,7 ore a settimana: il tempo di preparare una presentazione decente, non molto di più.
Per questa tipologia di utenti i modelli gratuiti o a basso costo sono spesso più che sufficienti. I dati ufficiali britannici indicano che quasi metà delle imprese che usano l’IA non paga nulla, affidandosi alle versioni free dei modelli americani o a quelli open-source cinesi.
Secondo la fintech Ramp solo una frazione di imprese spende migliaia di dollari al mese per dipendente. La mediana a giugno era di 10,66 dollari al mese per lavoratore. Intuit, che monitora le piccole e medie imprese in America, Gran Bretagna e Canada, riferisce che circa una azienda su dieci ha pagato per uno strumento IA dedicato.
Le stime sui ricavi e la crescita ancora insufficiente
Calcolare la spesa totale in IA da parte delle aziendeè difficile perché le fonti sono opache e il quadro cambia in fretta.
Exponential View stima 175 miliardi di dollari di ricavi annualizzati a giugno. Adattando la metodologia di Anton Korinek di Anthropic e Patrick McKelvey della Bank of Canada, si arriva a circa 220 miliardi nel primo trimestre di quest’anno. I dati di Ramp suggeriscono invece che il 2-3% della spesa aziendale va in IA, cioè intorno ai 170 miliardi all’anno.
Sommandi i ricavi dichiarati o stimati dai principali fornitori si ottiene un ordine di grandezza simile: per Anthropic si parla di 75 miliardi annualizzati, per OpenAI di decine di miliardi, per Google e Microsoft un po’ meno, per SpaceX qualche miliardo dall’IA enterprise, Meta ancora meno. Sommando queste cifre si arriva intorno ai 150 miliardi all’anno.
I ricavi crescono a ritmi elevati, ma forse non abbastanza per gli investitori. Secondo i calcoli di Phurichai Rungcharoenkitkul della Banca dei regolamenti internazionali, il consumo di token sta crescendo ancora più in fretta dei ricavi. Ciò probabilmente avviene perché molte persone saltano da un modello gratuito all’altro invece di pagare.
Questo implica che almeno una parte della spesa in infrastrutture IA è una competizione a somma zero: le aziende usano la nuova capacità di calcolo non per allargare il mercato, ma per sottrarre clienti ai rivali.
Le due condizioni per un vero decollo
Secondo l’Economist i ricavi potrebbero accelerare ulteriormente se si verificassero due condizioni.
La prima è un aumento netto della produttività. Finora però sono poche le imprese che stanno risparmiando sostituendo lavoratori con i bot.
Secondo lo studio di Yotzov nove manager su dieci non hanno rilevato alcun impatto sulla produttività della propria azienda negli ultimi tre anni. Se questo cambiasse, le imprese avrebbero ragione di destinare più risorse alla tecnologia e sarebbero più disposte ad accettare rincari di prezzo.
La seconda condizione è un massiccio investimento in capitale “intangibile”. Per sfruttare davvero l’IA non basta comprare un chatbot: bisogna riorganizzare da cima a fondo processi, personale e gestione dei dati. Storicamente, per ogni dollaro investito in hardware le imprese hanno speso 5-10 dollari in investimenti intangibili. Se l’IA dovesse raggiungere il suo potenziale, i ricavi raggiungerebbero migliaia di miliardi di dollari all’anno.
Di questo boom, però, si vede ancora poco. Gli investimenti delle imprese americane in capitale organizzativo, cioè in miglioramenti nelle routine, nei processi, nella cultura, nelle relazioni con i fornitori e nei flussi di dati, stanno addirittura diminuendo in rapporto al PIL.
