La corsa dell'intelligenza artificiale per trasformare il mondo prima che finiscano i fondi
di Stephen Eisenhammer
LONDRA, 3 ottobre (Reuters) - Mai prima d’ora una nuova tecnologia aveva attirato un flusso di liquidità così ingente come quello che sta affluendo nell’IA, superando le somme investite nelle ferrovie o in Internet quando quelle rivoluzioni tecnologiche assorbivano capitali.
Secondo una proiezione di PwC, la spesa cumulativa a livello globale solo per i data center potrebbe superare i 30.000 miliardi di dollari entro il 2050, eguagliando quasi il valore dei titoli del Tesoro statunitense in circolazione (link). Tale cifra “fa impallidire” quanto è stato speso durante il boom delle ferrovie o delle dot-com, anche tenendo conto dell’inflazione, ha affermato PwC.
Nel frattempo, Anthropic, solo una delle principali aziende nella corsa all’intelligenza artificiale, prevede di spendere 518 miliardi di dollari nei prossimi anni, secondo il prospetto informativo dell’IPO visionato da Reuters (link), una cifra che supera di oltre 100 volte i suoi ricavi previsti per il 2025. I suoi finanziatori sostengono che la tecnologia dell’intelligenza artificiale avrà un impatto trasformativo maggiore rispetto all’avvento dei motori a vapore e all’industrializzazione da essi alimentata.
Eppure, dietro le proiezioni vertiginose e gli ingenti investimenti delle aziende di IA, insieme alle valutazioni alle stelle, si nascondono ipotesi su vasti aumenti di produttività su ampia scala e utili futuri, per i quali finora non vi sono prove sufficienti – né precedenti storici – che ne garantiscano la realizzazione, affermano gli economisti.
GLI AUMENTI DI PRODUTTIVITÀ «RIMANGONO SFUGGENTI»
JP Morgan ha scritto ad agosto che gli aumenti di produttività su ampia scala negli Stati Uniti, che guidano la corsa all’IA, «rimangono sfuggenti», sollevando dubbi sulla sostenibilità delle valutazioni delle aziende di IA.
Uno studio di Bain & Company ha affermato che gli aumenti di produttività derivanti dai mercati esistenti non sarebbero sufficienti a giustificare gli attuali investimenti e che «devono emergere mercati completamente nuovi per colmare il deficit di finanziamento», suggerendo che questi potrebbero spaziare dall’utilizzo di robot guidati dall’intelligenza artificiale allo sviluppo di nuovi materiali per batterie e semiconduttori.
Gli hyperscaler statunitensi – le aziende che stanno implementando infrastrutture in tutto il mondo come Google, Amazon e Microsoft – e altri attori nella corsa all’IA dovranno trovare oltre 4.200 miliardi di dollari di nuovi ricavi nei prossimi cinque anni per finanziare l’espansione, ha affermato Bain.
«La domanda è se le applicazioni arriveranno in tempo per ripagare tali investimenti», secondo lo studio pubblicato il mese scorso.
Pochi dubitano del potenziale dell’IA di trasformare ogni aspetto, dal lavoro in ufficio ai laboratori di ricerca, proprio come le rivoluzioni del passato hanno ridotto i tempi di viaggio da giorni a ore o hanno connesso il mondo con un semplice tocco sulla tastiera.
Ciò che sembra più immutabile è la matematica alla base della garanzia di un ritorno sull’investimento o delle scadenze per il rimborso dei prestiti, lasciando agli economisti il compito di elaborare le implicazioni per l’economia globale al di là degli alti e bassi dei cicli di investimento.
«I precedenti storici suggeriscono che i boom guidati dalla tecnologia spesso terminano quando lo sviluppo delle infrastrutture smette di garantire rendimenti sufficienti», ha scritto JP Morgan.
Prendendo come esempio Nvidia, l’azienda statunitense i cui chip costituiscono la spina dorsale (link) della rivoluzione dell’IA, JP Morgan ha stimato che gli aumenti di produttività negli Stati Uniti dovrebbero attestarsi tra il 3% e il 5% all’anno nei prossimi 10 anni per giustificarne la valutazione. Si tratterebbe di un aumento sostanziale rispetto alla previsione di base dell’Ufficio del Bilancio del Congresso degli Stati Uniti, che prevede una crescita della produttività annua dell’1,75% per quel periodo.
Solo per gli Stati Uniti – che secondo alcune stime rappresentano circa i tre quarti del totale globale degli investimenti nell’IA – gli investimenti raggiungeranno circa 9.000 miliardi di dollari dal 2025 al 2032, equivalenti a una spesa pari al 3,2% del PIL statunitense ogni anno, secondo l’economista della Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh.
Egli stima che il settore statunitense dell’IA dovrebbe generare circa 3.550 miliardi di dollari di ricavi annuali entro il 2032 per ottenere un ritorno sull’investimento del 10%. Attualmente ne guadagna solo una frazione.
La struttura a leva finanziaria di gran parte del debito utilizzato per finanziare le infrastrutture di IA implica inoltre che «un deterioramento relativamente modesto della domanda, ritardi o cali nel valore degli asset possano quindi generare perdite molto più ingenti», ha scritto in un documento presentato a una conferenza, rivisto in ottobre.
L’IA E «IL RITMO DELLE NUOVE MERAVIGLIE»
Queste cifre da capogiro non hanno impedito ai dirigenti statunitensi del settore dell’IA di parlare con un entusiasmo quasi ultraterreno dei cambiamenti in atto.
Dario Amodei di Anthropic ha affermato che un futuro basato sull’IA potrebbe essere «una cosa di bellezza trascendente», mentre Sam Altman di OpenAI ha detto che «il ritmo con cui si realizzeranno nuove meraviglie sarà immenso», man mano che i modelli impareranno a migliorarsi autonomamente e ad accelerare le scoperte rivoluzionarie.
Jasjeet Sekhon, responsabile della strategia presso Google DeepMind, ha detto in occasione di un summit tenutosi all’Università della California a Berkeley ad agosto che questo autoapprendimento, noto come auto-miglioramento ricorsivo, costituisce una «parte fondamentale della tesi di investimento» e che, se realizzato, potrebbe portare a guadagni di produttività senza precedenti.
L’auto-miglioramento ricorsivo, pur potendo portare a progressi esponenziali nell’IA, ha anche sollevato preoccupazioni riguardo ai rischi esistenziali (link) per l’umanità.
Tuttavia, il ritmo del cambiamento in termini di produttività potrebbe comunque risultare inferiore alle tempistiche richieste dai reparti contabili delle aziende.
Diane Coyle, economista presso l’Università di Cambridge in Gran Bretagna, ha affermato che l’impatto sulla produttività delle tecnologie rivoluzionarie del passato ha solitamente richiesto dai 10 ai 50 anni per manifestarsi.
Il team di economisti di Anthropic ha modellato una serie di scenari relativi alla crescita aggiuntiva che l’IA potrebbe generare a un tasso annuo nel 2030. Ipotizzando un valore di riferimento del 2% in un contesto senza IA, lo studio ha indicato una crescita del 2,4% in uno scenario con un impatto modesto dell’IA, del 5,4% in uno scenario sostanziale e del 15,4% in uno scenario estremo.
Una crescita più elevata comporterebbe una maggiore perdita di posti di lavoro, ha affermato, senza tuttavia attribuire probabilità a nessuno degli esiti.
L’anno scorso Amodei aveva previsto che l’IA avrebbe potuto far sparire metà di tutti i lavori d’ufficio di livello base entro cinque anni. Per ora, tuttavia, alcuni ricercatori sostengono che l’impatto sembri essersi limitato a rendere più difficile la ricerca di un impiego per chi è alla ricerca di un lavoro d’ufficio.
Studi condotti negli Stati Uniti e in Gran Bretagna hanno evidenziato un rallentamento nelle assunzioni di giovani per posizioni impiegatizie che svolgono mansioni in cui l’IA eccelle, anche se l’occupazione complessiva rimane forte.
I ricercatori della Stanford University hanno affermato ad agosto che l’occupazione dei lavoratori di età compresa tra i 22 e i 25 anni nei settori esposti all’IA, come contabili e assistenti legali, era inferiore del 19% rispetto a quella relativa a lavori che l’IA fatica a replicare, come addetti alle pulizie e operai edili.
Tuttavia, anche se la trasformazione promessa dovesse richiedere più tempo di quanto suggeriscano i dati relativi alle aziende che operano nel settore dell’IA, i benefici economici reali dovrebbero permanere – proprio come i treni continuarono a circolare dopo il panico del 1873 che portò alla bancarotta i magnati delle ferrovie, mentre Internet non si fermò dopo lo scoppio della bolla delle dot-com degli anni ’90.
«La storia ci aiuta a comprendere questo fenomeno», ha affermato Coyle. «Finché rimane l’infrastruttura necessaria a sostenere tutti gli effetti sulla produttività futuri, va bene così».
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