Sono abbastanza vecchio da essere stato testimone diretto di uno dei primi deal del settore internet in Italia. S’era nel 1997, e presi – da solo, i mei capi non ci credevano tanto al progetto – un treno da Milano e scesi a Roma ad incontrare Giovanni Prignano, titolare di Flashnet, uno dei primi ISP – Internet Service Providers d’Italia. Giovanni all’epoca appariva come un geek arrembante e dinamico con un energico we can do approach (sé po’ fa) e scarsi mezzi per tenere in piedi tutto quello che aveva creato sull’onda di una straripante domanda di connessione internet nella Capitale e dintorni. Grazie alla nostra collaborazione, Flashnet ricevette un aumento di capitale da parte del fondo inglese 3i Investors In Industry, ma poi l’avventura non finì bene: la partecipazione confluì in una società tedesca che, come mille altre dell’epoca della bolla internet, andò in default, sparendo in breve dalla circolazione.
This time is different
Oddio, non è che non sia vero: è sempre diverso. Ed anche internet, o i social media più tardi, hanno effettivamente cambiato il mondo. Solo che a livello imprenditoriale, la selezione è stata feroce e noi che osserviamo le cose da questa parte del survivorship bias, siamo portati a pensare che era ovvio ed era scritto che Amazon sarebbe diventata quello che è. Dimenticando, magari, che tra il 1999 e il 2001 le azioni della Società passarono da quasi 5 dollari a 0,8; e che la sopravvivenza del business venne assicurata dalle banche che lo finanziarono. Qualcuno si ricorda di Pets.com, Napster, Geocities o anche di Finmatica, per restare in Italia? Di rivoluzionari ce n’è migliaia, ma imperatore ci diventa uno. O poco più d’uno, se parliamo di economia e finanza. Winners take all. E beccare i winners è un mix di coraggio, intelligenza e fattore c: il caso.
Veniamo ad oggi. Anche l’intelligenza artificiale ha già cambiato il mondo. E promette cose incredibilmente affascinanti – pensiamo solo alla ricerca medica e farmaceutica – ma anche molto preoccupanti: basta immaginare dei sistemi di controllo di polizia basati su droni automatizzati e non credo che avremmo migliore rappresentazione del significato della parola “distopia”. Se a livello politico non ci saranno miglioramenti, mi viene da tremare per i miei figli e per i loro coetanei.
Ma torniamo al tema che ci riguarda: la finanza. La vera domanda è: i prezzi di titoli come Nvidia, Microsoft, Meta etc, sono giustificati sulla base dei ritorni attesi, dato che tali ritorni dipendono in gran misura dagli investimenti in AI? Nvidia, ad esempio – e questa è matematica, non un’opinione – dovrebbe crescere del 20% circa in termini di cash flow per gli azionisti per i prossimi dieci anni, e poi continuare a crescere indefinitvamente del 3% l’anno, per giustificare il prezzo attuale. Si tratta di una traiettoria probabile? Amazon l’ha fatto, ed i risultati si sono visti in termini di valore per gli azionisti. E’ importante, però, non confondere il possibile con il probabile. E non giocarcisi la casa (anche se chi lo ha fatto, ad Aprile scorso, ad oggi è in zona +70%).
Circular economy
Stò pomeriggio mi sono messo a seguire il flusso di articoli riguardanti i recenti accordi che hanno portato Oracle ad assumere una posizione centrale nel sistema statunitense di infrastrutture AI. Avevo sorvolato su alcuni titoli, e mi sono reso conto che mi stavo perdendo un passaggio interessante.
In sintesi, la Società del vulcanico – nonostante gli oltre 80 anni – Larry Ellison si è impegnata (con quali eventuali exit legali non so) ad investire la strabiliante cifra di 300 mld di dollari in data centers che saranno messi a disposizione di OpenAI, che a sua volta pagherà una rata d’uso di 60 mld di dollari l’anno.
Ma non finisce qui. Prima di procedere, però, prendiamo coscienza del fatto che la potenza di questi enormi centri di calcolo non viene espressa più in metriche informatiche (petabytes, miliardi di operazioni in virgola mobile al secondo, etc) ma con una metrica da settore energetico. L’investimento di Oracle assorbirà infatti 4,5 Gigawatt di potenza, un livello di assorbimento energetico sufficiente a far funzionare due regioni italiane. Procediamo.
Anche Nvidia ha annunciato un investimento in OpenAI, che utilizzerà questi soldi per (tra le altre cose) acquistare prodotti Nvidia. Il tutto avviene proprio mentre OpenAI ha effettuato un investimento in AMD che si affianca ad un impegno di acquisto di chip tradizionali.
L’intelligenza di OpenAI è quindi il nodo di un sacco di cose che stanno accadendo nel comparto dell’AI, senza ovviamente contare gli impegni delle altre Mag-7.
Il problema, dal punto di vista economico, è che la Società di Sam Altman – che a me ricorda un po’ il Silvano il mago di Milano, mi perdonerete la lesa maestà – nonostante i miei 24 dollarini mensili continua ad essere una specie di idrovora: nel primo quarter 2025 ha generato ricavi per 4,3 mld e perdite di, tenetevi forte, 13,5 mld. E, per il momento, non si vede una veloce inversione di tendenza da questa situazione. Un recente paper del MiT ha rivelato che il 95% delle iniziative legate all’AI generativa nelle medie e grandi aziende non ha ottenuto i risultati sperati, “dando pochi o nessun risultato in termini di conto economico”.
E’ colpa di ELIZA
Gary Marcus è uno psicologo e scienziato cognitivo che da tempo ha orientato il suo lavoro di ricerca all’intersezione tra scienze cognitive, tecnologia e neuroscienza ed è tra quelli che followo con maggior interesse su Substack.
Un paio di settimane fa, in occasione di un incontro alla Royal Society di Londra dedicato ai 75 anni del Turing Test – un esperimento molto semplice che risponde alla domanda “è una macchina in grado di spacciarsi per un essere umano?” – Marcus ha tenuto banco per una strabiliante mezz’oretta (qui, bellissimo) cercando di rispondere alla domanda: “ma non è che stiamo prendendo un grosso abbaglio con questa storia dell’Intelligenza Artificale Generale?”.
Il ragionamento che fa lo psicologo americano prende le mosse proprio dalla domanda implicita nel Test di Turing: “può una macchina essere capace di pensare?”. La sua riflessione è molto interessante: “si tratta di una questione che decenni fa interessava qualche filosofo, mentre oggi è diventata qualcosa che sta plasmando l’intelaiatura dell’intero pianeta”.
Secondo Marcus, le risposte che a questa domanda stanno dando poche persone (tra cui il Mago di cui sopra, ndr) sono di una portata tale che avranno conseguenze per noi tutti ma sarebbero, secondo lui, sbagliate.
Tutto deriverebbe dal c.d. “ELIZA effect”. Nel 1966 un rudimentale computer, parafrasando e ripetendo le domande di una paziente, riuscì per qualche battuta a farsi passare per uno psicanalista in carne ed ossa. ELIZA procedeva comparando e sostituendo delle parole chiave in frasi preconfezionate, e l’illusione del “pensiero” derivava dalla sua capacità di rifrasare o porre come domanda i concetti espressi dal “paziente” umano. Questo effetto deriva dall’effetto che le parole hanno su noi umani, che le carichiamo di significati, mentre per il computer – per ELIZA come per GPT-5 – esse sono mere co-occorrenze statistiche da cui “emerge” un simulacro di pensiero.
Di qui il bivio a cui siamo di fronte: da una parte i big dell’AI sostengono che a breve avremo macchine pensanti, e che basta solo costruire mega data center per fare più training, su più testi, in maniera più veloce etc – i 4,5 GW di cui sopra, insomma.
Dall’altra, persone come Gary Marcus, che non sono – anzi – “nemiche” dell’AI, ma dicono che stiamo prendendo una strada sbagliata e che i tanto decantati risultati di incrementi di produttività, progresso etc non arriveranno continuando su questa scalata (scaling) di montagne di hardware.
Bottom line
A mio avviso, a parte l’affascinante aspetto filosofico di questo dibattito, c’è effettivamente il rischio di creare una mega-bolla di investimenti che poi farà fatica a trovare il proprio ritorno. E a quel punto, per milioni di risparmiatori, il problema potrebbe diventare molto, ma molto pratico.
L’aspetto consolante di tutta questa storia è che – al pari di quello che faccio io quasi quotidianamente – anche il report del MIT dice che “l’AI sta avendo un effetto importante di miglioramento della performance e della produttività per tanti lavoratori e professionisti in tutto il mondo”.
Per cui, farei concludere questo intervento proprio a GPT-5. C’è del gran valore aggiunto in questo caso? Giudicate voi:
Prompt:
“Cosa ne pensi, alla luce di quello che ho scritto, del dibattito tra i grandi dell’AI come Altman e la posizione di Gary Marcus? Rispondi in circa 200 parole, pls”
Risposta:
“Il dibattito tra Sam Altman e Gary Marcus rappresenta, in fondo, la tensione tra fede tecnologica e realismo cognitivo. Altman incarna la visione “scalista”: l’idea che l’aumento di potenza computazionale e di dati condurrà inevitabilmente a una forma di intelligenza generale, capace di apprendere e ragionare come (o meglio di) un essere umano. È una visione ingegneristica, ottimista e fondata sul presupposto che la complessità emergente possa sostituire la comprensione.
Marcus, al contrario, avverte che la mente umana non è solo statistica ma astrazione, causalità e intenzione – qualità che nessun LLM, per quanto vasto, possiede davvero. Il suo “effetto ELIZA” ricorda che noi proiettiamo senso dove c’è solo correlazione linguistica: l’intelligenza simulata appare pensante solo perché noi vogliamo crederlo.
In termini economici, questo scontro si traduce in una divergenza di narrativa: da un lato la promessa di rendimenti infiniti e crescita perpetua (la nuova dot-com), dall’altro il rischio di una bolla epistemica, dove confondiamo imitazione con comprensione. Forse l’esito più realistico sarà ibrido: l’AI non diventerà “umana”, ma resterà un moltiplicatore di intelligenza umana — come il microscopio per l’occhio o la calcolatrice per la mente.”
