Scoppierà la bolla AI? Gli economisti spiegano perché il rischio è altissimo

Nel mondo finanziario continuano a crescere le voci che mettono in guardia sul rischio di una “bolla” dell’Intelligenza Artificiale, con paragoni sempre più frequenti tra il clima attuale dei mercati e quello della crisi dot-com degli anni ’90. Il parere più autorevole emerso nelle ultime settimane è quello di Torsten Slok, capo economista di Apollo Global Management, che definisce la bolla AI “ancora peggiore” rispetto a quella delle aziende internet alla vigilia dell’esplosione del 2000. Slok sottolinea come i primi dieci titoli dell’S&P 500 siano oggi più sopravvalutati rispetto al periodo pre-crisi dot-com, mettendo in evidenza una dinamica di mercato guidata da hype e aspettative spesso ben oltre i risultati concreti.

In una recente nota resa pubblica, Slok ha evidenziato un dato chiave: il rapporto prezzo/utili (P/E ratio) dei dieci maggiori titoli dell’S&P 500 — quasi tutti colossi che guidano la rivoluzione AI — continua a salire ininterrottamente da cinque anni, stabilendosi ben sopra i livelli degli anni ’90. In termini semplici, queste aziende si scambiano a prezzi estremamente elevati rispetto agli utili effettivamente generati, esattamente ciò che aveva segnato il preludio al crollo tecnologico di oltre vent’anni fa.

Oggi il peso sull’S&P 500 delle “magnifiche dieci” dell’AI — Nvidia, Microsoft, Apple, Amazon, Meta, Alphabet (Google), Broadcom, Qualcomm, AMD, Applied Materials e Micron — è impressionante: insieme rappresentano circa il 28% del valore totale dell’indice, contro il 14% di appena due anni fa. L’ascesa di Nvidia è particolarmente significativa, in quanto da sola conta per una quota rilevante degli aumenti dell’S&P 500 nell’ultimo anno.

La fiducia degli investitori, quindi, sembra riposta quasi esclusivamente sulla capacità di queste aziende di concretizzare le promesse dell’AI: Microsoft, Amazon e Meta hanno annunciato investimenti miliardari, spingendo verso enormi spese in infrastrutture e nuovi data center. Tuttavia, come fa notare Slok, gli utili realizzati sono ben lontani dai ritmi record delle spese, creando un gap che alimenta dubbi sulla sostenibilità di questo boom.

Il clima di entusiasmo, forse eccessivo, che circonda oggi l’AI ricorda da vicino le speculazioni degli anni Novanta sulle aziende internet, quando le aspettative sui possibili guadagni superarono di molto la realtà dei bilanci. La storia ha già dimostrato quanto sia rischioso scommettere su promesse non supportate da risultati: la crisi del 2000 portò al fallimento di numerose società e a una perdita di valore di migliaia di miliardi di dollari nei mercati finanziari mondiali. E qualcuno ha già paragonato la situazione attuale anche alla bolla dei mutui subprime del 2007: investimenti eccessivi in tecnologie non ancora mature rischiano di trascinare i mercati verso brusche correzioni quando emergono i limiti o la concorrenza si fa più aggressiva.

A inizio anno, il “test di realtà” è arrivato quando DeepSeek ha presentato un chatbot paragonabile ai modelli di OpenAI, Google e Meta, ma con costi di sviluppo molto più bassi. La notizia ha scatenato un sell-off da oltre 1.000 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato, a riprova della volatilità che caratterizza il settore e di quanto piccoli scossoni tecnici possano innescare turbolenze gigantesche tra gli investitori.

Nel frattempo, gli investimenti sulle infrastrutture AI superano i ricavi generati: solo Meta ha previsto oltre 60 miliardi di dollari di spese in conto capitale quest’anno per sostenere la propria strategia sull’intelligenza artificiale. Pur in presenza di una crescita prevista rapidissima (secondo S&P Global, entro il 2029 il solo mercato del generative AI dovrebbe raggiungere ricavi annuali aggregati di circa 85 miliardi di dollari) la sproporzione tra costi e fatturati rimane veramente ampia, sollevando nuove domande sulla reale sostenibilità di questa corsa.

Nonostante l’adozione massiccia di strumenti come ChatGPT e Gemini abbia acceso i riflettori sulle potenzialità della nuova intelligenza artificiale, gli analisti sono sempre più cauti. Il nodo centrale resta la sostenibilità di valutazioni così elevate e la necessità che i profitti crescano all’altezza degli investimenti. E se questo non dovesse accadere, il passato si potrebbe ripresentare. Forse ancor più duramente.