C’è questa domanda nella mente e sulle labbra di tutti: siamo in una bolla di intelligenza artificiale?
Questa è la domanda sbagliata. La vera domanda è: Quale Siamo nella bolla dell’IA e quando scoppierà ciascuna?
Il dibattito sulla questione se l’intelligenza artificiale rappresenti una tecnologia trasformativa o una bomba a orologeria economica ha raggiunto livelli febbrili. Anche i leader tecnologici come il CEO di Meta Mark Zuckerberg hanno riconosciuto l’evidenza di una bolla finanziaria instabile attorno all’intelligenza artificiale. Il CEO di OpenAI Sam Altman e il co-fondatore di Microsoft Bill Gates vedono chiaramente le dinamiche della bolla: investitori sovraeccitati, valutazioni schiumose e decine di progetti destinati a fallire – ma credono ancora che l’intelligenza artificiale alla fine trasformerà l’economia.
Ma da trattare "intelligenza artificiale" Pensarlo come un’unica entità monolitica destinata al collasso uniforme è fondamentalmente fuorviante. L’ecosistema dell’IA è in realtà costituito da tre strati separati, ciascuno con diversi profili economici, difendibili e di rischio. Comprendere questi livelli è fondamentale perché non verranno rivelati tutti in una volta.
Livello 3: Aziende di imballaggio (prime a cadere)
Il segmento più vulnerabile non è costruire l’intelligenza artificiale, ma riconfezionarla.
Si tratta di aziende che adottano l’API di OpenAI, aggiungono un’interfaccia intuitiva e una progettazione rapida, quindi addebitano $ 49 al mese per un wrapper ChatGPT killer. Alcune hanno avuto un rapido successo come startup, come Jasper.ai, che ha raggiunto quasi 42 milioni di dollari di entrate ricorrenti annuali (ARR) nel suo primo anno raggruppando i modelli GPT in un’interfaccia intuitiva per gli esperti di marketing.
Ma le crepe si stanno già mostrando. Queste aziende devono affrontare minacce da ogni parte:
Assorbimento delle caratteristiche: Microsoft potrebbe integrare domani il tuo strumento di creazione AI da 50 dollari al mese in Office 365. Google potrebbe rendere il tuo assistente email AI una funzionalità Gmail gratuita. Salesforce può integrare il tuo strumento di vendita AI in modo nativo nel proprio CRM. Quando le principali piattaforme decidono che il tuo prodotto è una funzionalità e non un prodotto, il tuo modello di business evapora da un giorno all’altro.
trappola della mercificazione: Le aziende immersive in realtà si limitano a trasferire input e output; Se OpenAI migliora il routing, questi strumenti perderanno valore da un giorno all’altro. Man mano che i modelli base diventano più simili in termini di capacità e i prezzi continuano a scendere, i margini si riducono a zero.
Costo di commutazione pari a zero: La maggior parte delle aziende di imballaggio non dispone di dati proprietari, flussi di lavoro integrati o integrazioni profonde. Un cliente può passare a un concorrente o direttamente a ChatGPT in pochi minuti. Nessun fossato, nessuna situazione di stallo, nessuna difendibilità.
Il mercato dell’intelligenza artificiale white label esemplifica questa fragilità. Le aziende che utilizzano piattaforme white label affrontano il rischio di vincoli al fornitore derivanti da sistemi proprietari e limitazioni API che possono ostacolare l’integrazione. Queste attività sono costruite su terreni affittati e il proprietario può modificare i termini o demolire la proprietà in qualsiasi momento.
L’eccezione che conferma la regola: Cursor è una rara azienda di wrapper layer che ha sviluppato una reale difendibilità. Integrandosi profondamente nei flussi di lavoro degli sviluppatori, creando funzionalità personalizzate oltre le semplici chiamate API e creando potenti effetti di rete attraverso le abitudini degli utenti e le configurazioni personalizzate, Cursor ha dimostrato come un wrapper possa evolversi in qualcosa di più significativo. Ma aziende come Cursor sono fuori dalla norma; La maggior parte delle aziende di imballaggio non dispone di questo livello di integrazione del flusso di lavoro e di dipendenza dall’utente.
sequenza temporale: si possono prevedere fallimenti significativi in questo segmento dalla fine del 2025 al 2026, poiché le principali piattaforme assorbono funzionalità e gli utenti si rendono conto che stanno pagando prezzi elevati per funzionalità mercificate.
Livello 2: modelli base (via di mezzo)
Le aziende che costruiscono Master of Science (LLM) (OpenAI, Anthropic, Mistral) si trovano in una posizione più difendibile ma ancora precaria.
Il ricercatore economico Richard Bernstein indica OpenAI come un esempio della dinamica della bolla, sottolineando che la società ha quasi 1 trilione di dollari in accordi sull’intelligenza artificiale, incluso un progetto di costruzione di data center da 500 miliardi di dollari, anche se è destinato a generare solo 13 miliardi di dollari di entrate. Differenza tra investimento e guadagno ragionevole "sembra assolutamente frizzante," Bernstein osserva:
Ma queste aziende devono affrontare veri e propri ostacoli tecnologici: competenze nella formazione dei modelli, accesso al computer e vantaggi in termini di prestazioni. La domanda è se questi vantaggi siano sostenibili o se i modelli diventeranno così mercificati da diventare indistinguibili, trasformando i fornitori di modelli principali in servizi infrastrutturali a basso margine.
L’ingegneria separerà i vincitori dai perdenti: Man mano che i modelli fondamentali convergono nelle capacità fondamentali, il vantaggio competitivo deriverà sempre più dall’ottimizzazione dell’inferenza e dall’ingegneria dei sistemi. Le aziende in grado di ridimensionare il muro di memoria con innovazioni come architetture di cache KV estese, ottenere un throughput di token superiore e ottenere il primo token più velocemente avranno prezzi e quote di mercato superiori. I vincitori non saranno solo quelli con i maggiori sforzi educativi, ma anche coloro che riusciranno a rendere le inferenze basate sull’intelligenza artificiale economicamente fattibili su larga scala. Le scoperte tecniche nella gestione della memoria, nelle strategie di caching e nell’efficienza dell’infrastruttura determineranno quali laboratori leader sopravvivranno al consolidamento.
Un’altra preoccupazione è la natura ciclica degli investimenti. Nvidia, ad esempio, sta investendo 100 miliardi di dollari in OpenAI per finanziare i data center, e OpenAI poi popola quelle strutture con i chip Nvidia. Nvidia sta essenzialmente sovvenzionando uno dei suoi maggiori clienti, gonfiando potenzialmente artificialmente la domanda di intelligenza artificiale.
Eppure queste aziende dispongono di un massiccio sostegno di capitale, di un vero talento tecnico e di partnership strategiche con i principali fornitori e aziende cloud. Alcuni si consolideranno, altri verranno acquisiti, ma la categoria sopravvivrà.
sequenza temporale: Consolidamento tra il 2026-2028; Emersione di 2 o 3 operatori dominanti e acquisizione o chiusura di fornitori modello più piccoli.
Livello 1: Infrastruttura (progettata per durare)
C’è l’approccio opposto: Nvidia afferma che il livello infrastrutturale, inclusi data center, fornitori di servizi cloud, sistemi di memoria e storage ottimizzato per l’intelligenza artificiale, è la parte meno in movimento del boom dell’intelligenza artificiale.
Sì, le ultime stime mostrano che le spese in conto capitale globali per l’IA e gli investimenti in capitale di rischio hanno già superato i 600 miliardi di dollari nel 2025; Gartner prevede che tutta la spesa relativa all’intelligenza artificiale aumenterà in tutto il mondo Potrebbe superare i 1.500 miliardi di dollari. Sembra una zona di bolle.
Ma l’infrastruttura ha una proprietà fondamentale: mantiene il suo valore indipendentemente da quali applicazioni abbiano successo. I cavi in fibra ottica posati durante la bolla delle dot-com non sono stati sprecati; Hanno reso possibile YouTube, Netflix e il cloud computing. Venticinque anni fa, la bolla originaria delle dot-com scoppiò quando i finanziamenti tramite debito costruirono cavi in fibra ottica per un futuro che doveva ancora arrivare, ma quel futuro era finalmente arrivato e l’infrastruttura era lì ad aspettare.
Nonostante la pressione azionaria, Nvidia 3° trimestre dell’anno fiscale 2025 i ricavi hanno raggiunto circa 57 miliardi di dollari, in crescita del 22% rispetto al trimestre precedente e del 62% rispetto allo stesso periodo dell’anno scorso; La sola divisione data center ha generato entrate per circa 51,2 miliardi di dollari. Queste non sono misurazioni di vanità; rappresentano la domanda reale da parte delle aziende che effettuano reali investimenti infrastrutturali.
I chip, i data center, i sistemi di memoria e l’infrastruttura di storage costruiti oggi alimenteranno qualsiasi applicazione AI di successo, che si tratti dei chatbot di oggi, degli agenti autonomi di domani o di applicazioni che non abbiamo ancora nemmeno immaginato. A differenza del semplice storage standardizzato, la moderna infrastruttura AI abbraccia l’intera gerarchia della memoria, dalla GPU HBM alla DRAM fino ai sistemi di storage ad alte prestazioni che fungono da negozi di token per i carichi di lavoro di inferenza. Questo approccio integrato alla memoria e all’archiviazione rappresenta un’innovazione architetturale fondamentale, non una mossa commerciale.
sequenza temporale: lo sviluppo eccessivo e l’ingegneria pigra sono possibili nel breve termine (2026), ma si prevede che il valore verrà mantenuto a lungo termine man mano che i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale si espanderanno nel prossimo decennio.
Effetto a cascata: perché è importante?
L’attuale boom dell’intelligenza artificiale non si concluderà con un drammatico incidente. Assisteremo invece a una cascata di fallimenti a partire dalle aziende più vulnerabili, e i segnali di allarme sono già qui.
Fase 1: Le aziende confezionatrici e le aziende white label devono far fronte alla compressione dei margini e all’assorbimento delle funzionalità. Centinaia di startup basate sull’intelligenza artificiale con scarsa differenziazione chiuderanno o saranno vendute per pochi centesimi. Più di 1.300 startup basate sull’intelligenza artificiale hanno ora un valore di oltre 100 milioni di dollari. 498 AI "unicorni" valutate a 1 miliardo di dollari o più, molte delle quali non giustificheranno tali valutazioni.
Fase 2: Consolidamento del modello di base man mano che le prestazioni convergono e sopravvivono solo gli operatori con la migliore capitalizzazione. Aspettatevi da 3 a 5 importanti acquisizioni man mano che i giganti della tecnologia acquisiscono società modello promettenti.
Fase 3: La spesa per le infrastrutture si sta normalizzando, ma rimane elevata. Alcuni data center rimarranno parzialmente vuoti per alcuni anni (come i cavi in fibra ottica nel 2002), ma alla fine si riempiranno man mano che i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale si espanderanno davvero.
Cosa significa questo per i costruttori?
Il rischio più importante non è diventare imballatore, ma rimanerlo. Se possiedi l’esperienza in cui si trova l’utente, possiedi l’utente.
Se stai creando il livello dell’applicazione, devi passare immediatamente al livello superiore:
Dal wrapper → livello di applicazione: Smettila di limitarti a produrre output. Ottieni il flusso di lavoro prima e dopo l’interazione con l’IA.
Dall’applicazione → SaaS verticale: Crea livelli di esecuzione che costringano gli utenti a rimanere all’interno del tuo prodotto. Crea dati personalizzati, integrazioni profonde e proprietà del flusso di lavoro che rendono la migrazione indolore.
Fosso di distribuzione: Il tuo vero vantaggio non è il LLM, ma il modo in cui acquisisci utenti, li fidelisci e amplifica ciò che fanno all’interno della tua piattaforma. Le aziende vincenti nel campo dell’intelligenza artificiale non sono solo aziende di software ma anche società di distribuzione.
Insomma
È ora di smetterla di chiederci se siamo dentro "IL" Bolla dell’intelligenza artificiale. Ci troviamo in più bolle con caratteristiche e tempistiche diverse.
Le aziende di imballaggio saranno probabilmente le prime ad emergere entro 18 mesi. I modelli base si consolideranno nei prossimi 2-4 anni. Prevedo che gli attuali investimenti infrastrutturali alla fine saranno giustificati nel lungo termine, ma non si registreranno carenze edilizie estreme nel breve termine.
Questo non è un motivo di pessimismo, ma una tabella di marcia. Capire su quale livello stai lavorando e in quale bolla potresti rimanere bloccato è la differenza tra essere la prossima vittima e costruire qualcosa che possa sopravvivere allo sconvolgimento.
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è reale. Ma non tutte le aziende che cavalcano l’onda riusciranno ad arrivare a riva.
La Val Bercovici è CAIO presso WEKA.
