Il dibattito sul fatto che l’intelligenza artificiale rappresenti una tecnologia realmente trasformativa o l’ennesima bolla AI pronta a esplodere ha raggiunto livelli di intensità raramente visti nel settore tecnologico. Anche figure di primo piano dell’industria, come Mark Zuckerberg, hanno riconosciuto pubblicamente segnali compatibili con una dinamica speculativa in atto, mentre leader come Sam Altman e Bill Gates parlano apertamente di euforia finanziaria, valutazioni gonfiate e investimenti che difficilmente troveranno una giustificazione economica nel breve periodo.
Il punto critico, tuttavia, non è stabilire se esista o meno una Bolla AI, ma comprendere che l’intelligenza artificiale non è un blocco monolitico. L’ecosistema AI è strutturato su più livelli distinti, ciascuno con fondamentali economici, barriere competitive e profili di rischio profondamente diversi. Trattare l’intero settore come se fosse destinato a esplodere simultaneamente è un errore di analisi che rischia di oscurare dove si concentrano i veri eccessi.
Layer 3: le wrapper company, il cuore della bolla AI
Il segmento più esposto allo scoppio della Bolla AI è quello delle cosiddette wrapper company, startup che non costruiscono modelli proprietari ma si limitano a riconfezionare API di terze parti, aggiungendo interfacce user-friendly e un minimo di prompt engineering. In molti casi, queste aziende hanno monetizzato rapidamente l’hype, raggiungendo ricavi significativi in tempi record, come dimostra l’esempio di Jasper.ai.
Tuttavia, il modello mostra fragilità strutturali evidenti. L’assorbimento funzionale da parte delle big tech, la rapida commoditizzazione dei modelli di base e l’assenza di costi di switching per gli utenti stanno comprimendo i margini a una velocità incompatibile con le valutazioni attuali. In questo layer, la Bolla AI non è una possibilità futura, ma un processo già in corso, destinato a manifestarsi in modo più evidente tra il 2025 e il 2026.
Layer 2: i foundation model tra innovazione e rischio di compressione
Le aziende che sviluppano grandi modelli linguistici occupano una posizione intermedia nella bolla AI. Da un lato, dispongono di competenze tecniche, accesso al compute e partnership strategiche che rappresentano veri moat tecnologici. Dall’altro, il divario crescente tra capitali investiti e ricavi attesi solleva interrogativi sulla sostenibilità economica di lungo periodo.
Il rischio principale non è tanto un collasso improvviso, quanto una progressiva trasformazione dei foundation model in utility a basso margine
Il rischio principale non è tanto un collasso improvviso, quanto una progressiva trasformazione dei foundation model in utility a basso margine. In questo contesto, la competizione si sposterà sempre più dall’addestramento dei modelli all’ingegneria dell’inferenza, all’ottimizzazione della memoria e all’efficienza infrastrutturale. La bolla AI, in questo livello, si tradurrà probabilmente in una fase di consolidamento, più che in uno scoppio traumatico.
Layer 1: infrastruttura, oltre la bolla AI
Il livello infrastrutturale rappresenta l’elemento più resiliente dell’intero ecosistema. Nonostante cifre che, a prima vista, sembrano tipiche di una Bolla AI, chip, data center, sistemi di memoria e storage mantengono valore indipendentemente da quali applicazioni emergeranno come vincitrici.
La storia della bolla dot-com offre un precedente chiaro: l’infrastruttura costruita in anticipo rispetto alla domanda reale non è andata perduta, ma ha abilitato l’economia digitale dei decenni successivi. Allo stesso modo, l’infrastruttura AI attuale alimenterà workload futuri che oggi sono solo parzialmente visibili.
Più che di una singola Bolla AI, è corretto parlare di una serie di bolle sovrapposte, con tempistiche e impatti differenti
Una bolla a più velocità
Più che di una singola bolla AI, è corretto parlare di una serie di bolle sovrapposte, con tempistiche e impatti differenti. Le wrapper company saranno le prime a scomparire, seguite da una fase di consolidamento tra i provider di modelli. L’infrastruttura, invece, attraverserà una fase di normalizzazione senza perdere il proprio ruolo strategico.
Per startup e founder, la lezione è chiara: il vero rischio non è operare nell’AI, ma farlo senza controllo sul workflow, sui dati e sulla distribuzione. Comprendere in quale segmento della bolla AI si sta costruendo è oggi una delle decisioni strategiche più importanti per chi vuole sopravvivere allo shakeout imminente.
