AI, per far quadrare i conti servirebbero 180 dollari da ogni utente Netflix: ecco il calcolo di J.P. Morgan
Un report di J.P. Morgan stima che l’AI debba generare 650 miliardi di dollari annui per un ritorno del 10% sui capex al 2030, pari a 34,72$ al mese per utente iPhone o 180$ per abbonato Netflix, tra rischi di "overcapacity" e crescita non lineare
di Andrea Bai pubblicata il 12 Novembre 2025, alle 11:44 nel canale MercatoUn'analisi condotta da J.P. Morgan ha stimato che l'intero settore dell'AI dovrà generare circa 650 miliardi di dollari di fatturato ricorrente annuo per potre ottenere un rendimento del 10% sugli investimenti previsti fino al 2030. Per mettere i numeri in prospettiva, è come se tutti gli utenti di iPhone pagassero un abbonamento mensile di 34,72 dollari o se tutti gli abbonati Netflix sostenessero un costo mensile di 180 dollari, "per sempre".
Le valutazioni di J.P. Morgan sono state condivise su X dall'analista Max Weinbach. In un'epoca dove tutto si misura e si fruisce in forma di "subscription", il paragone serve per dare un'idea più comprensibile della portata del fenomeno e dei suoi presupposti economici. La platea globale di circa 1,5 miliardi di utenti attivi iPhone e oltre 300 milioni di abbonati paganti a Netflix va quindi considerata in maniera teorica e ovviamente non scontata, tanto più che molti consumatori sono ancora scettici sull'utilità dell'AI nella vita quotidiana e pertanto la propensione ad utilizzarla come servizio a pagamento è drasticamente bassa.
Reading a JP Morgan AI CAPEX report and this is such a great way to put AI ROI into perspective
— Max Weinbach (@mweinbach) November 10, 2025
"to drive a 10% return on our modeled AI investments through 2030 would require ~$650 billion of annual revenue into perpetuity... which equates to $34.72/month from every current… pic.twitter.com/OfUQeMS7FG
Nell'analisi di J.P. Morgan viene citato un altro dato che aggiunge un ulteriore pezzo del puzzle per comprendere meglio le dimensioni del fenomeno: OpenAI ha recentemente condiviso pubblicamente di aver raggiunto un livello di ricavi tale che, se mantenuti costanti, le consentirebbero in proiezione di generare un fatturato annuo di 20 miliardi di dollari. Si tratta però di una cifra a livello di singola realtà, che ancora non si è tradotta in utili netti consolidati per il settore nel suo complesso.
Viene elaborato un interessante parallelismo con lo sviluppo e la diffusione della fibra ottica nelle telecomunicazioni, quando la curva dei ricavi non si materializzò a un ritmo sufficiente a giustificare il prosieguo degli investimenti, con effetti a catena sull’intero ecosistema infrastrutturale e finanziario. Non solo: c'è il rischio di uno scenario di cosiddetta "overcapacity" se il contesto dovesse mutare improvvisamente alterando l'equilibro di domanda e offerta (ad esempio avanzamenti tecnologici tali da consentire l'esecuzione in locale anche di modelli avanzati), e cioè con datacenter AI costati miliardi di dollari in allestimento e costruzione che potrebbero restare inattivi in assenza di un utilizzo adeguato. Si tratta, tra l'altro, di una prospettiva già discussa tra Sam Altman e Satya Nadella in un podcast di qualche settimana fa.
Qualche mese fa vi avevamo proposto le valutazioni di un altro analista, Harris Kupperman di Praetorian Capital, che partendo dai costi necessari per l'allestimento di un datacenter era arrivato a conclusioni più o meno simili, stimando che solo per il 2025 i datacenter americani avrebbero dovuto raccogliere un fatturato di 480 miliardi di dollari. E anche in quel caso fu portato l'esempio "Netflix", che allo stato attuale riesce a raccogliere intorno ai 40 miliardi di dollari di fatturato annuo dai suoi 300 milioni di abbonati.
Ripetiamo nuovamente che i paragoni con "iPhone" e "Netflix" sono
solamente esemplificativi della dimensione del fenomeno, anche perché
ovviamente il giro d'affari sarà generato in maniera ripartita tra
aziende, governi e consumatori, con proporzioni ancora tutte da
stabilire e che saranno inevitabilmente condizionate da scelte normative,
da politiche di adozione e da disponibilità del consumatore, come
dicevamo, a pagare un servizio.
Infine J.P. Morgan propone un'altra chiave di lettura, a tinte meno pessimiste: perché qualcuno si trovi nella necessità ricorrere a bende e cerotti non è necessario che si verifichi un "crash" generalizzato. Anche se tutto dovesse andare per il verso giusto, e i conti iniziassero a tornare, ci saranno comunque "spettacolari vincitori" ma anche "spettacolari perdenti".










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21 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infoIl punto focale secondo me è che si sta spingendo l'AI per uso consumer e si può essere utile per fare quattro fesserie, qualcuno può pure spenderceli 15-20 euro al mese per un'abbonamento.
Ma il grosso del mercato AI sarà nel settore lavorativo dove l'uso dell'AI porta maggiori benefici e qui avere dei piani business a costi maggiori non è un grosso problema.
Ma non sarà manco questo il mercato definitivo dell'AI, perché si ci appoggeremo a OpenAI, Anthropic, Google, MS, ecc. per avere un'AI per fare certi lavori, ma quando i lavori si fanno seri non sarà più possibile appoggiarsi ad una AI esterna, serve un'AI proprietaria e privata addestrata per compiti specifici magari.
Quindi alla fine il business sarà fornire attrezzature, software e formazione per la costruzione e training di AI private.
Il punto focale secondo me è che si sta spingendo l'AI per uso consumer e si può essere utile per fare quattro fesserie, qualcuno può pure spenderceli 15-20 euro al mese per un'abbonamento.
Ma il grosso del mercato AI sarà nel settore lavorativo dove l'uso dell'AI porta maggiori benefici e qui avere dei piani business a costi maggiori non è un grosso problema.
Ma non sarà manco questo il mercato definitivo dell'AI, perché si ci appoggeremo a OpenAI, Anthropic, Google, MS, ecc. per avere un'AI per fare certi lavori, ma quando i lavori si fanno seri non sarà più possibile appoggiarsi ad una AI esterna, serve un'AI proprietaria e privata addestrata per compiti specifici magari.
Quindi alla fine il business sarà fornire attrezzature, software e formazione per la costruzione e training di AI private.
Molto interessante, soprattutto l'ultimo capoverso. Utile per ulteriori riflessioni.
La verità l'ha spiegata benissimo il CEO di Anthropic (e loro sono anche più piccoli di openAI). Il CEO ha spiegato che in sé ogni modello che hanno rilasciato ha generato utili.
Esempio (numeri non reali):
Claude 1.0: 10M$ per il training -> 14M$ generati
Claude 2.0: 30M$ per il training -> 50M$ generati
Claude 3.0: 100M$ per il training -> 150M$ generati
Claude 4.0: 300M$ per il training -> 700M$ generati
Hey, ma quindi perché continuano a fare round? Perché per fare training del modello successivo serve, ad ora, sempre una quantità immane di soldi che supera di utili fatti col modello precedente.
Questo significa che è una bolla e che non ci sono utili? No, affatto. Per questo le varie softbank continuano ad investirci miliardi. E' come un bancomat dove tu inserisci 10$ e dopo ne ricavi 14$. Mica male.
In pratica, allo stato attuale, la corsa al training dei modelli è come la corsa a chi ce l'ha più piccola (la nanometria) nel settore dei microprocessori. Ogni step più avanzato ha un costo di gran lunga superiore al precedente, che però poi si ripaga nel tempo.
La verità l'ha spiegata benissimo il CEO di Anthropic (e loro sono anche più piccoli di openAI). Il CEO ha spiegato che in sé ogni modello che hanno rilasciato ha generato utili.
Esempio (numeri non reali):
Claude 1.0: 10M$ per il training -> 14M$ generati
Claude 2.0: 30M$ per il training -> 50M$ generati
Claude 3.0: 100M$ per il training -> 150M$ generati
Claude 4.0: 300M$ per il training -> 700M$ generati
Hey, ma quindi perché continuano a fare round? Perché per fare training del modello successivo serve, ad ora, sempre una quantità immane di soldi che supera di utili fatti col modello precedente.
Questo significa che è una bolla e che non ci sono utili? No, affatto. Per questo le varie softbank continuano ad investirci miliardi. E' come un bancomat dove tu inserisci 10$ e dopo ne ricavi 14$. Mica male.
In pratica, allo stato attuale, la corsa al training dei modelli è come la corsa a chi ce l'ha più piccola (la nanometria) nel settore dei microprocessori. Ogni step più avanzato ha un costo di gran lunga superiore al precedente, che però poi si ripaga nel tempo.
softbank ieri ha giusto venduto TUTTE le quote che aveva di nvidia ecco quanto continaua a crederci, ha venduto solo 5,83 miliardi di dollari, normalmente si incassa quando si pensa che il business è arrivato al massimo
ad oggi chi guadagna sull ai è chi venne le pale e pochi altri player principali la maggiorparte sono in perdita e o gia fallite
Tu si che la sai lunga, infatti ha venduto le quote di nvidia (overpriced) per investire in OpenAI (google è tuo amico, usa la tastiera e fai una ricerca)
Poi un giorno magari capirai anche cosa sono i cicli d'investimento di un fondo PE
Poi un giorno magari capirai anche cosa sono i cicli d'investimento di un fondo PE
lo so cosa sono investo anche io in queasta maniera, non preoccuperti
Ottimo, bravo, continua così. Basta non fare disinformazione
quindi le vendite di softbanlk erano false, scusa ho creduto alla fake news felice che tu mia abbia aprerto gli occhi
quindi le vendite di softbanlk erano false, scusa ho creduto alla fake news felice che tu mia abbia aprerto gli occhi
Dove ho scritto che erano false?
Ho capito, vuoi la pappa pronta: https://letmegooglethat.com/?q=soft...dia+buys+openai
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