Intelligenza Artificiale: un’analisi economica secondo la “Scuola Austriaca”

di FRANCO CAGLIANI

L’intelligenza artificiale rappresenta la più grande ondata di investimenti della storia contemporanea. Ma dietro l’entusiasmo che circonda il settore si sta formando una domanda sempre più inquietante: stiamo assistendo alla nascita di una nuova rivoluzione industriale oppure all’ennesima bolla alimentata dal credito facile?

Per comprendere la posta in gioco occorre osservare i numeri. Secondo le stime citate nel video di Scenari Economici, che abbiamo guardato, la spesa globale legata all’intelligenza artificiale dovrebbe raggiungere circa 2,5 trilioni di dollari, con una crescita annua superiore al 40%. Parallelamente, i grandi colossi tecnologici americani — Microsoft, Google, Amazon e gli altri hyperscaler — stanno investendo centinaia di miliardi di dollari nella costruzione di infrastrutture fisiche: data center, reti energetiche, sistemi di raffreddamento, chip e server. Entro il 2028, gli investimenti complessivi nell’infrastruttura dell’IA potrebbero sfiorare i 3 trilioni di dollari.

Numeri di questa portata evocano inevitabilmente paragoni con le grandi bolle speculative del passato. Tuttavia il fenomeno attuale presenta caratteristiche particolari che meritano un’analisi più approfondita.

Per interpretare ciò che sta accadendo, il video ricorre alla teoria austriaca del ciclo economico sviluppata da Ludwig von Mises e Friedrich Hayek. Secondo questa impostazione, le crisi economiche non nascono spontaneamente dal mercato, bensì da periodi prolungati di credito artificialmente abbondante e a basso costo. Quando il denaro è facilmente disponibile, gli imprenditori ricevono segnali distorti. Progetti che in condizioni normali apparirebbero troppo costosi o troppo rischiosi sembrano improvvisamente sostenibili. Le imprese si espandono, i piani di investimento diventano sempre più ambiziosi e l’intera struttura produttiva si allunga verso obiettivi di lungo periodo.

Il problema emerge quando il credito smette di fluire con la stessa facilità. A quel punto diventa evidente che molti investimenti erano stati concepiti sulla base di aspettative irrealistiche. È qui che entra in gioco uno dei concetti chiave della teoria austriaca: il malinvestment, cioè il cattivo investimento.

Per gli economisti austriaci non si tratta semplicemente di errori imprenditoriali isolati. Il malinvestment è un fenomeno sistemico. Interi settori dell’economia vengono spinti a investire in progetti che appaiono redditizi solo grazie all’abbondanza di credito. Quando la liquidità si riduce, tali investimenti rivelano la loro fragilità. Nel caso dell’intelligenza artificiale il rischio è evidente.

I data center, le infrastrutture energetiche e gli impianti dedicati all’IA richiedono enormi quantità di capitale e tempi lunghi di realizzazione. Una volta avviati, non possono essere facilmente riconvertiti ad altri utilizzi. Un data center incompleto non può essere trasformato in un supermercato o in un centro commerciale. È capitale immobilizzato. Se il flusso di finanziamenti si interrompe, queste strutture rischiano di trasformarsi in giganteschi monumenti all’errore economico.

È proprio qui che il racconto diventa particolarmente interessante. Gran parte dell’espansione infrastrutturale legata all’intelligenza artificiale non viene finanziata dai mercati pubblici tradizionali, ma da fondi di credito privato. Questi fondi raccolgono denaro dagli investitori e lo prestano a lungo termine a imprese e progetti infrastrutturali. Il problema è che tali prestiti sono altamente illiquidi. Se gli investitori chiedono contemporaneamente il rimborso delle proprie quote, il fondo non può liquidare rapidamente i prestiti concessi. Nasce così una crisi di liquidità.

Secondo i dati riportati nel video, il fondo BREIT di Blackstone avrebbe ricevuto richieste di rimborso superiori ai limiti consentiti, costringendo la società a limitare i prelievi. Situazioni analoghe riguarderebbero altri grandi operatori come Cliffwater, Partners Group, Blue Owl e BlackRock. Non siamo ancora di fronte a un collasso finanziario, ma certamente a un segnale che merita attenzione.

Esiste poi un secondo rischio, forse ancora più sottovalutato. La tecnologia evolve con una rapidità impressionante. Nuovi modelli di intelligenza artificiale stanno dimostrando di poter ottenere risultati sempre migliori utilizzando meno potenza di calcolo e meno risorse fisiche.

Il caso di DeepSeek è emblematico. Se algoritmi sempre più efficienti ridurranno drasticamente il fabbisogno di hardware, molte delle infrastrutture oggi in costruzione potrebbero risultare sovradimensionate prima ancora di essere completate. In altre parole, il rischio non è soltanto che manchino i finanziamenti. Potrebbe emergere anche il problema opposto: aver costruito troppo.

Naturalmente sarebbe sbagliato concludere che l’intelligenza artificiale sia una semplice bolla. Le innovazioni autentiche producono spesso fasi speculative. Lo sviluppo delle ferrovie nell’Ottocento, dell’elettricità all’inizio del Novecento e di Internet negli anni Novanta furono accompagnati da eccessi finanziari e investimenti sbagliati. Eppure ciascuna di queste tecnologie ha trasformato radicalmente l’economia mondiale.

L’IA potrebbe seguire lo stesso percorso. La questione fondamentale è capire se gli investimenti attuali stiano creando una capacità produttiva realmente necessaria oppure se siano il risultato di una gigantesca espansione del credito che ha temporaneamente sospeso il giudizio economico. La teoria austriaca invita alla prudenza. Non nega il potenziale rivoluzionario della tecnologia. Ricorda semplicemente che anche le innovazioni più straordinarie possono essere accompagnate da errori colossali di allocazione del capitale.

L’intelligenza artificiale promette di trasformare la produttività globale come poche altre innovazioni nella storia. C’è chi – come Javier Milei – l’ha paragonata alla Rivoluzione industriale. Tuttavia, la velocità con cui il capitale sta affluendo nel settore e le prime tensioni che emergono nel mercato del credito privato suggeriscono che il percorso potrebbe essere molto più accidentato di quanto oggi si immagini.

Il prossimo decennio sarà probabilmente ricordato come l’epoca in cui l’umanità ha costruito le fondamenta dell’economia dell’intelligenza artificiale. Resta da capire se quelle fondamenta poggeranno su una crescita sostenibile oppure su una montagna di credito che, prima o poi, potrebbe rivelarsi meno solida di quanto appare oggi.