Costi dell'AI alle stelle e produttività in stallo: il paradosso tecnologico globale

Un paradosso attraversa i mercati tecnologici globali: mentre la corsa all’intelligenza artificiale spinge i giganti del cloud a investimenti senza precedenti, un numero crescente di imprese sta frenando, perché i costi di esercizio dell’AI lievitano senza restituire i balzi di produttività promessi. A Mosca, dove si segue con attenzione l’andamento dei titoli tech, si mette in fila la potenza di fuoco: le spese aggregate delle grandi aziende digitali per l’AI dovrebbero raggiungere i 725 miliardi di dollari l’anno prossimo, 125 in più delle attese di pochi mesi fa e il 77 per cento oltre il dato del 2025. Amazon, Microsoft e Alphabet hanno visto i ricavi del cloud crescere rispettivamente del 28, del 40 e addirittura del 63 per cento nel primo trimestre, numeri che spiegano l’ostinazione degli investitori.

Quella stessa energia, tuttavia, si scontra con una realtà assai più ruvida nelle sale operative. Dall’India, hub di sviluppo e adozione di servizi digitali, filtrano segnali di brusco ridimensionamento. Microsoft sta riducendo il ricorso a modelli esterni come Claude per ragioni di costo; Uber ha esaurito in appena cinque mesi l’intero budget AI stanziato per il 2026. Sempre più dirigenti, raccontano gli osservatori del subcontinente, cominciano a sussurrare che per alcune mansioni pagare un dipendente umano costa meno che mantenere in funzione un assistente artificiale. La promessa di un aumento di produttività di dieci volte si è rovesciata nel suo opposto: una moltiplicazione dei costi che erode i margini.

La vicenda non esaurisce qui la geografia degli investimenti digitali. In Australia, la borsa di Sydney (ASX) ha appena alzato il limite di spesa in conto capitale per modernizzare la propria infrastruttura critica di mercato, portandolo a una forbice tra 180 e 200 milioni di dollari australiani. Si tratta di un ammodernamento che guarda più alla resilienza e alla fiducia dei regolatori che alle mode dell’AI, ma che in controluce racconta una necessità comune a molti nodi nevralgici dell’economia: la transizione digitale non può essere tutta appesa alle scommesse sull’intelligenza generativa, e ha invece bisogno di fondamenta tecniche affidabili e trasparenti.

La tensione tra euforia delle infrastrutture e delusione applicativa sta ridisegnando la mappa del rischio. Chi osserva da Bruxelles vi legge i prodromi di una biforcazione dell’industria AI: da un lato l’architettura di calcolo e i servizi cloud continueranno a prosperare alimentando chip e data center, dall’altro le soluzioni per l’ufficio e i processi aziendali potrebbero subire un ridimensionamento brutale se non dimostreranno ritorni misurabili. Per l’Italia e per l’Europa, tradizionalmente più caute, la lezione è duplice: il tempo guadagnato dai ritardi nell’adozione permette di osservare gli errori altrui, ma la finestra per investire con intelligenza nelle vere reti e nelle competenze potrebbe chiudersi più in fretta di quanto si creda.