Chi crede nel boom dell’intelligenza artificiale dovrebbe esaminare con molta attenzione questa cifra: il 9% del pil.
È questa la quota che imprese e consumatori americani dovrebbero arrivare a spendere ogni anno per i servizi di aziende come Anthropic e OpenAI, al fine di giustificare le cifre astronomiche attualmente investite in questa tecnologia.
È plausibile che gli americani destinino a questa singola tecnologia una parte del proprio reddito pari a quella spesa per il cibo? Circa il doppio di quanto la nazione spende per tutte le forme di energia o per l’insieme di computer e software? Sette volte la spesa complessiva dei consumatori per servizi telefonici, di streaming e internet?
È lecito essere scettici. Anche le invenzioni più rivoluzionarie finiscono per scontrarsi con la legge dei rendimenti decrescenti: ogni dollaro aggiuntivo speso dall’utente genera meno produttività (o soddisfazione) supplementare rispetto al precedente. Ciò impone un limite naturale.
Non è una fantasia visionaria
La domanda, naturalmente, è dove si collochi tale limite. A prescindere dal fatto che si ritenga o meno realistica la cifra del 9% del pil, è un dato che merita attenzione: non si tratta di una fantasia visionaria, bensì di una cifra implicita negli investimenti che aziende e investitori stanno effettuando proprio ora.
Il dato proviene da Stijn Van Nieuwerburgh, docente di finanza alla Columbia University. Il suo studio, presentato inizialmente alla Brookings Institution, ha evidenziato come lo sviluppo dell’AI rappresenti ormai un fenomeno di portata superiore a qualsiasi altro boom di investimenti nella storia americana. L’aspetto più interessante – e al contempo più significativo – della sua analisi riguarda il volume di ricavi che l’AI dovrebbe generare per giustificare tale boom.
Van Nieuwerburgh è partito dai piani concreti degli attuali costruttori di data center e dal costo medio di un impianto, ipotizzando poi la cancellazione di alcuni progetti, che ogni dollaro di ricavi generi 50 centesimi di flusso di cassa e che i costruttori richiedano un rendimento del capitale investito (senza ricorso alla leva finanziaria) del 10%.
Da tutto ciò deduce che, nel 2032, i ricavi generati dall’AI dovrebbero attestarsi a 3.500 miliardi di dollari, ovvero l’8,8% del pil (ipotizzando una crescita annua del 4%, al lordo dell’inflazione).
Un presupposto fondamentale di questa previsione sui ricavi è che le aziende di AI riusciranno a mantenere gli attuali prezzi per la potenza di calcolo. Tuttavia, Van Nieuwerburgh ha osservato che, al momento, è la scarsità di capacità di calcolo a sostenere prezzi e margini di profitto. In sostanza, le aziende affermano: «Continueremo ad applicare prezzi legati alla scarsità anche nel 2032, quando presumibilmente ci sarà un’elevata concorrenza e avremo quadruplicato la nostra capacità».
Il crollo dei prezzi ha contribuito a vanificare precedenti boom di investimenti. Tra il 1997 e il 2001, il costo della larghezza di banda su fibra ottica tra Londra e New York è precipitato del 96%, grazie alla posa di nuovi cavi e all’introduzione di tecnologie capaci di aumentarne la capacità di trasmissione. Quel crollo dei prezzi accelerò il fallimento di numerose società attive nelle reti in fibra a lunga distanza.
La tesi ottimistica
Nel settore tecnologico, il calo dei prezzi è l’altra faccia della crescente efficienza. Le capacità dei modelli di AI raddoppiano all’incirca ogni quattro o cinque mesi. Secondo Epoch AI, il prezzo effettivo per un determinato livello di capacità è sceso del 47% a trimestre a partire dal 2023: un ritmo sei volte superiore a quello registrato per la potenza di calcolo.
La tesi ottimistica sull’AI sostiene che la combinazione tra calo dei prezzi e aumento delle capacità stimoli una domanda sufficiente a compensare la riduzione dei costi; si tratta di una dinamica nota come «paradosso di Jevons», dal nome dell’economista britannico William Stanley Jevons, che osservò tale fenomeno nell’Inghilterra del XIX secolo in relazione al consumo di carbone.
Finora, la situazione sembra proprio questa. Alcuni mesi fa, un gruppo di esperti interpellato da un team guidato da Ezra Karger, della Federal Reserve Bank di Chicago, ha previsto che OpenAI e Anthropic avrebbero raggiunto un fatturato annuo complessivo di 300 miliardi di dollari entro il 2030. Una stima che appare decisamente prudente: il fatturato annualizzato combinato delle due aziende si aggira già intorno ai 180 miliardi di dollari, con una crescita a doppia cifra ogni trimestre.
I sostenitori dell’AI ritengono che l’intelligenza artificiale diventerà, di fatto, un terzo fattore di produzione, accanto a capitale e lavoro. In quest’ottica, una quota del 9% del pil non sembra poi così elevata (attualmente, al lavoro va circa il 51% del pil). Naturalmente, in uno scenario simile, l’occupazione crollerebbe e i governi dovrebbero tassare l’AI per compensare il mancato gettito fiscale derivante dalle imposte sui redditi e sui salari. Un rischio più concreto è che gli attuali ritmi di crescita non si mantengano tali una volta raggiunta una diffusione capillare e implementate le applicazioni più produttive.
Il modello del computer
Dagli anni Sessanta fino ai primi anni Duemila, la densità dei microchip è raddoppiata all’incirca ogni due anni – un fenomeno noto come Legge di Moore – mentre il prezzo reale dei computer è sceso di circa il 15% annuo. Il personal computer e applicazioni di grande successo, come i fogli di calcolo, hanno alimentato un’esplosione della domanda che ha ampiamente compensato il calo dei prezzi: tra il 1974 e il 1984, gli investimenti delle imprese in computer e periferiche sono triplicati, arrivando a rappresentare lo 0,8% del pil.
In seguito, i computer hanno continuato a migliorare e a diventare più economici, senza però generare una nuova domanda della stessa portata. I computer erano ormai onnipresenti. Le prime versioni di VisiCalc e Lotus 1-2-3 rivoluzionarono il mondo degli affari in modi che le versioni, via via più potenti, di Microsoft Excel non riuscirono a replicare. Di conseguenza, la spesa aziendale per i computer si stabilizzò, fatta eccezione per le ondate di crescita secondarie trainate da Internet alla fine degli anni Novanta e, attualmente, dall’intelligenza artificiale.
L’AI sta migliorando e la sua adozione procede molto più rapidamente rispetto a quella dei computer, portando a incrementi di produttività impressionanti.
Fiona Chen e James Stratton, dottorandi in economia ad Harvard, hanno esaminato progetti software tramite la piattaforma Jellyfish, utilizzata dalle aziende per analizzare i propri team di ingegneria. Hanno rilevato che gli assistenti basati sull’AI hanno aumentato del 12% le righe di codice e del 5% le pull request (ovvero l’operazione di integrazione di nuovo codice in una base di codice esistente). Gli agenti AI, capaci di operare in autonomia rispetto agli esseri umani, hanno incrementato le righe di codice del 30% e le pull request del 23%.
Tuttavia, gli autori hanno riscontrato che l’aumento dei progetti completati grazie all’AI è stato contenuto e «statisticamente irrilevante». Il motivo risiede nel fatto che gli utenti dedicavano molto più tempo a revisionare, commentare e modificare le pull request.
Il punto è che l’AI incrementerà quasi certamente la produttività e la crescita economica, ma non necessariamente in modi che si traducano direttamente in ricavi o negli elevati rendimenti attesi dagli investitori.
(Translated from the original version by Milano Finanza Editorial Staff)
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