Mentre si annuncia il lancio di Evo2, l’intelligenza artificiale più evoluta sviluppata per la biologia, alcuni esperti mettono in guardia per il possibile verificarsi di una bolla simile a quella dei primi anni duemila, quella delle dot-com.
A generare inquietudine è stato, a fine gennaio, il caso DeepSeek, servizio AI lanciato da un’azienda cinese, concorrente dell’americano ChatGPT. Nonostante le polemiche, la startup ha dichiarato che sono bastati soltanto 6 milioni di dollari, e i “vecchi” chip Nvidia H800 per lo sviluppo di questa applicazione open-source, che ha fatto tremare i polsi ai colossi americani della Silicon Valley. Altre stime parlano, invece, di una realtà ben diversa: costi per 1,6 miliardi di dollari solo per le componenti hardware e utilizzo di chip Nvidia di ultima generazione.
Comunque sia, il caso DeepSeek ha insinuato dei dubbi che la migliore strategia per vincere la corsa dell’AI sia quella di costruire una quantità spropositata di enormi data center, utilizzando i microchip più costosi e performanti. Inoltre i costi inferiori significano una maggiore diffusione, dal punto di vista dell’adozione e del suo utilizzo.
E’ indubbio che il mercato azionario statunitense, come fa notare anche la Banca Centrale Europea in un report dello scorso anno, sia diventato sempre più dipendente da una manciata di imprese attive proprio nel campo dell’AI. La bolla speculativa si potrebbe creare, quindi, se tali aziende ricevessero valutazioni troppo elevate – per un periodo di tempo eccessivamente prolungato – rispetto ai profitti che sono in grado di generare.
E’ ciò che avvenne durante la bolla delle Dot-com, in cui il mercato trascurò i tradizionali parametri di valutazione delle società quotate, come il rapporto prezzo-utili, in favore di una fede cieca nel progresso tecnologico. Ciò che successe al momento dello scoppio della bolla non fu solo il fallimento di aziende scarsamente capitalizzate, di piccole dimensioni (in molti casi con un solo azionista fondatore), su cui erano spesso state fatte manovre speculative, ma anche la perdita della capitalizzazione di borsa di aziende tecnologiche solide (come Cisco Systems) e la crisi di altre realtà che in futuro sarebbero diventate dei colossi mondiali, come Amazon.
Tuttavia i parallelismi tra ciò che sta accadendo oggi nel campo dell’AI e ciò che avvenne a inizio anni Duemila sono da fare con le dovute cautele, visto che gli esperti sottolineano come allora mancasse l’infrastruttura, mentre oggi non sia così, e anche i dati relativi al traffico internet non erano sufficienti a giustificare simili investimenti.
Per supportare questa moderna corsa all’oro, l’AI dovrà mantenere due promesse che si misureranno sui profitti aziendali: la prima è un aumento della produttività dato da una progressiva integrazione nei sistemi aziendali, mentre la seconda è che le infrastrutture costruite facilitino effettivamente lo sviluppo di prodotti e servizi innovativi in grado di rivoluzionare interi settori. In particolare si ritiene che il maggiore impatto sarà negli ambiti medico-farmaceutico, della robotica e delle telecomunicazioni.
Intanto, insieme alle nuove applicazioni nei diversi settori si profilano anche rischi legati all’utilizzo dell’AI come strumento per la generazione di contenuti falsi (c.d. deepfake), manipolatori e potenzialmente truffaldini, mentre un eventuale eccessivo affidamento all’Intelligenza Artificiale potrebbe portare a una riduzione delle capacità di pensiero critico e di risoluzione dei problemi negli esseri umani.
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Federica Coscia, Paolo Gambaro
