La corsa all'intelligenza artificiale sta facendo sì che le principali tecnologie sprechino enormi quantità di denaro per sviluppare la migliore IA, quella che più utenti utilizza e soprattutto, quella che genera più denaro. I tre concetti non sono però affatto gli stessi. In base a dati di Goldman Sachs, aziende tecnologiche di grandi dimensioni e fornitori dell'infrastruttura stanno previsionando spese che superano il trilione di dollari in chip, centri dati e software. E la domanda cruciale è: vi è un ritorno su quel investimento?
Sam Altman, CEO di OpenAI, una delle startup impegnate nel campo e sicuramente delle più interessate (non possiede però la potenza delle veterane come Google, Meta o Microsoft), lo ha riconosciuto durante un'intervista per CNBC. È del tutto normale preoccuparsi per questi costi sostenuti per l'IA davanti allo spreco e all'incertezza del momento in cui l'industria vedrà i propri ritorni.
Le dichiarazioni chiave di Altman
Quando gli sono state poste le domande riguardanti i dubbi sull'IA, non ha avuto esitazioni nel dichiarare che si tratta “della critica più lecita che possiamo sostenere sull'intelligenza artificiale adesso”.
Inoltre, ha sottolineato: “So che stanno accadendo cose grandi, ma c'è tantissimo spreco.” Ha anche evidenziato le due domande che aziende in fase di adozione dell'IA continuamente posteggiano: “quanto tempo devono attendere prima di riscontrarne effetti nei loro guadagni?” e “quanto tempo per controllare i costi?” A questo scopo, un suggerimento potrebbe essere guardare ai recenti movimenti di Uber e Microsoft, aziende ben radicate.
Perché importa
Il discorso del ritorno economico dell'IA è stato solamente una preoccupazione esterna lanciata da analisti scettici, economisti o persone disilluse di questa espansione, che vedevano chiaramente una bolla ormai all’orlo di una crisi. Ma che Altman ne parli in modo aperto apre uno scenario completamente nuovo. Non è più una prospettiva esterna critica, ma un'affermazione fatta da uno dei principali attori del settore, visibile a clienti e investitori.
Goldman Sachs già nell’anno 2024 aveva sollevato la stessa domanda con il titolo “Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?”. Inoltre, Daron Acemoglu, economista del MIT vincitore del Premio Nobel nel 2024, ha pubblicato uno studio intitolato “The Simple Macroeconomics of AI” stimando che l'impatto reale dell’IA nel settore economico entro il prossimo decennio sarebbe irrisorio, con un aumento stimabile del solo 0,5%.
La fase di espansione dell'IA non è affatto profittevole
Non è certo un segreto nel periodo di sviluppo e formazione dell'IA che non sia economicamente profittevole. Questo rappresenta però un problema economico e tecnico. Secondo i dati, esiste motivo di preoccupazione. Un recente rapporto di Cast AI ha analizzato 23.000 cluster di elaborazione, rivelando un utilizzo medio delle GPU del 5%. Cioè, il 95% dei dispositivi più costosi e avanzati sul mercato, quelle GPUs super carissime di NVIDIA, stanno operando molto al di sotto della propria capacità.
Qualcuno trae vantaggio
Esistono però delle realtà che guadagnano fin dall’inizio. NVIDIA trae lo stesso guadagno se i suoi chip funzionano all'1% o al massimo dell’efficienza.Nel 2024 ha registrato un aumento notevole di entrate, toccando i 60.900 milioni di dollari, un incremento del 126% rispetto all’anno precedente. Il tutto grazie alla straordinaria richiesta da parte dei centri informatici.
La stessa logica si applica ai fornitori di cloud computing, ovvero Amazon, Microsoft e Google, che insieme rappresentano il 70% del mercato mondiale. Questi ricevono lo stesso profitto indipendentemente da quando i clienti riescono a ottenere un ritorno reale.
Secondo Synergy Research Group, il mercato globale di infrastruttura cloud ha superato i 330.000 milioni di dollari nel 2024.
Persone e aziende con interessi diversi
Il problema fondamentale è nella questione del “conflitto d'interesse”: chi detiene il potere di stabilire il ritmo di investimento nell’IA sta trarre pochissimo o niente da un controllo più stretto degli sprechi.
Bisogna evitare visioni catastrofiste
Interpretare le parole di Altman in modo estremo sarebbe un errore. D’altro canto, il CEO di OpenAI ha espresso fiducia nel mercato: “L'industria riesce a risolvere queste questioni con velocità”. In fondo, in una fase iniziale qualsiasi industria è destinata a commettere errori. Certo, lo spreco attuale potrebbe semplicemente indicare i costi delle basi infrastrutturali da accumulare per rientrare in seguito. Secondo Goldman Sachs stessi, le bolle economiche richiedono molto tempo per sgonfiarsi, offrendo quindi spazio per che l'IA possa mantenersi coerente alle sue aspettative.
Futuro incerto
Però, c'è da considerare che una parte significativa degli investimenti nell'intelligenza artificiale moderna è vincolata a modelli specifici di GPU, che potrebbero obsolescere di fronte a nuove soluzioni o modelli di architettura. Questo potrebbe rendere inutilizzate molte tecnologie ad oggi considerate all'avanguardia.