Faccio il fotografo, non l’analista finanziario. Ma vivo di un mestiere che l’intelligenza artificiale promette di riscrivere, e ho imparato a diffidare di chi giura che una tecnologia “cambierà tutto”, soprattutto quando a giurarlo sono gli stessi che ci guadagnano. Ecco perché, quando persino i profeti dell’AI hanno iniziato a chiedere di frenare per una possibile catastrofe, mi sono messo a guardare i numeri invece degli slogan o dei proclami apocalittici acchiappa clic.
C’è un momento, in ogni ciclo industriale, in cui chi ha spinto sull’acceleratore comincia improvvisamente a invocare i freni. Di solito non è un attacco di coscienza. È il segnale che il conto sta arrivando.
È esattamente ciò che sta accadendo nell’intelligenza artificiale. Per tre anni i vertici dei grandi laboratori (Sam Altman di OpenAI, Dario Amodei di Anthropic) hanno predicato una rivoluzione imminente e una supervisione leggera. Poi, nel settembre 2026, la retorica si è capovolta: Amodei pubblica un saggio dal titolo We Must Pace the Frontier in cui chiede ai governi di “rallentare” lo sviluppo dei modelli; Altman lo sottoscrive nel giro di poche ore; persino Nadella e Musk si accodano. Quattro tra le figure più potenti del settore chiedono, in coro, di essere regolate.
La domanda giusta non è se l’AI vada regolata. È perché proprio adesso, e perché lo chiedono proprio loro. La mia tesi è che questa svolta non nasca da un risveglio etico, ma da un problema di aritmetica: hanno costruito una macchina di aspettative che l’economia reale non può onorare nei tempi promessi, e la regolamentazione serve a governare l’atterraggio e a chiudere la porta alle spalle.
La macchina delle aspettative
Partiamo dai numeri, perché è lì che la narrazione si incrina. Nel 2026 le grandi aziende tech hanno programmato investimenti in infrastrutture AI stimati tra i 690 e i 725 miliardi di dollari. A fronte di questa spesa, i ricavi direttamente attribuibili all’AI si contano in poche decine di miliardi. Bain & Company ha calcolato che, per giustificare l’infrastruttura in costruzione, l’ecosistema dovrebbe generare circa 2.000 miliardi di dollari di ricavi annui entro il 2030: sulla traiettoria attuale ne mancano all’appello quasi 800.
Non è un dettaglio contabile. È la crepa strutturale dell’intero edificio. E si accompagna a un dato che i venditori di entusiasmo preferiscono non citare: diverse indagini condotte tra il 2025 e il 2026 hanno rilevato che circa il 95% dei progetti AI aziendali non produce alcun ritorno misurabile. La tecnologia funziona in laboratorio; il valore economico, per la stragrande maggioranza di chi la adotta, non si è ancora materializzato.
Attenzione a non confondere due cose diverse, perché è l’errore più comune del dibattito. Una cosa è l’AI come tecnologia, che è reale e già utile. Altra cosa è la struttura finanziaria costruita attorno alle sue promesse. È questa seconda a mostrare i sintomi classici della bolla: valutazioni che scontano come già acquisiti anni di crescita futura, e ricavi che arrancano molto indietro rispetto al capitale bruciato. Non lo dico io: a luglio 2026 il Fondo Monetario Internazionale ha avvertito che valutazioni AI “spumeggianti” potrebbero correggersi bruscamente.
Il denaro che gira in tondo
Se le aspettative sono la benzina, il modo in cui viene finanziata la corsa è il secondo campanello d’allarme, e forse il più assordante.
Il meccanismo si chiama circular financing, o più brutalmente round-tripping, e funziona così. Nvidia investe decine di miliardi in OpenAI. OpenAI si impegna a spendere quei soldi in potenza di calcolo. Quella potenza gira su cloud come Oracle e CoreWeave, che a loro volta comprano chip da Nvidia. Il denaro esce dal bilancio di Nvidia con l’etichetta “investimento” e vi rientra con l’etichetta “ricavo”, dopo aver fatto il giro dei suoi stessi clienti. Aggiungete l’accordo di OpenAI con AMD (con quest’ultima che cede quote azionarie in cambio di ordini) e il contratto cloud da 300 miliardi con Oracle, e ottenete una rete di impegni incrociati che le analisi del 2026 stimano oltre gli 800 miliardi di dollari.
I difensori lo chiamano “circolo virtuoso” o normale vendor financing per un settore ad altissima intensità di capitale. Ma il rischio è evidente a chiunque abbia visto un ciclo speculativo: quando il fornitore finanzia il proprio cliente, l’incentivo si sposta dal verificare se la domanda finale esiste davvero al semplice chiudere il contratto. Si fabbrica l’illusione della domanda. La fragilità del sistema è emersa in modo plastico quando la sola voce di una trattativa tra Nvidia e OpenAI in stallo, incrociata con l’annuncio di Oracle di voler raccogliere 50 miliardi di debito, ha fatto scivolare i titoli: gli investitori hanno collegato i punti in un istante. Se Nvidia stacca la spina a OpenAI, OpenAI riesce ancora a pagare Oracle? Un noto investitore ha definito le rassicurazioni ufficiali “letteralmente il linguaggio di chi teme una corsa agli sportelli”. Lo stesso Jensen Huang, a marzo, aveva ammesso che un ulteriore investimento da 100 miliardi in OpenAI “non era nelle carte”. Salvo poi ribaltare tutto pochi mesi dopo: ad agosto Nvidia ha firmato una garanzia di finanziamento intorno ai 105 miliardi verso OpenAI, e Huang ha dichiarato che il suo unico rimpianto era non aver investito “di più e prima”. Segno che, nel dubbio, questi colossi scelgono di raddoppiare la posta piuttosto che ammettere il rallentamento.
Il muro fisico
Anche ammesso che la domanda ci sia, resta l’ostacolo che nessun comunicato stampa può aggirare: l’AI non gira nel cloud, gira sulla rete elettrica. E la rete non tiene il passo.
Nel 2023 il collo di bottiglia erano i chip. Nel 2026 il collo di bottiglia è l’energia, e non è un’opinione: Gartner prevede che entro il 2027 il 40% dei data center AI sarà limitato dalla disponibilità di potenza. Le code per l’allacciamento alla rete negli Stati Uniti superano in molte regioni i cinque anni. Mancano i trasformatori di alta tensione (Wood Mackenzie stima un deficit di offerta intorno al 30%), al punto che le grandi aziende hanno smesso di comportarsi da inquilini della rete e hanno iniziato a costruirsi centrali elettriche proprie, dal gas ai contratti ventennali con i produttori di energia. Un singolo campus può richiedere una potenza pari a quella di una città media, e i tempi per portargliela sono misurati in anni, non in trimestri.
Ecco il punto che il Prof. Noci coglie con precisione: l’industria dei semiconduttori, dell’energia e dell’elettronica non può accelerare alla velocità delle promesse finanziarie. Un data center si annuncia in un giorno; la sottostazione che lo alimenta si costruisce in un lustro. Il capitale è liquido e istantaneo; il rame, l’acciaio e i gigawatt no. È qui che la macchina delle aspettative sbatte contro la fisica.
Ed è a questo punto che arrivano le regole
Mettete insieme i tre elementi (aspettative gonfiate, finanziamento circolare, muro fisico) e la richiesta di regolamentazione smette di sembrare un gesto di responsabilità e comincia a somigliare a una mossa strategica. Anzi, a due mosse in una.
La prima è salvare la faccia. Se i ritorni non arrivano nei tempi promessi e le valutazioni si sgonfiano, poter dire “abbiamo rallentato per motivi di sicurezza” è infinitamente più presentabile di “il mercato ci ha corretti”. La cautela diventa una narrazione di copertura per una decelerazione che sarebbe comunque arrivata.
La seconda è più sottile, e più importante: costruire un fossato. Guardate cosa chiede concretamente il saggio di Amodei: trasparenza obbligatoria, audit di terze parti, valutatori con accesso permanente ai sistemi. Sono, senza eccezione, costi fissi. E i costi fissi sono la più antica barriera all’entrata che esista. Per un colosso da centinaia di miliardi sono un fastidio contabile; per una startup o per un progetto open source sono una condanna. Una regolamentazione scritta su misura degli incumbent non li danneggia: li protegge, cristallizzando il vantaggio di chi è già arrivato in cima. È la stessa logica che la letteratura economica chiama regulatory capture, e non a caso, quando Amodei ha proposto che il governo “faciliti” un coordinamento tra i laboratori sul ritmo di sviluppo, più di un osservatore ha notato che un dirigente che invita lo Stato ad assistere a un accordo tra concorrenti sta descrivendo, testualmente, un problema di antitrust.
Qui voglio essere rigoroso, perché è dove un ragionamento pigro si fa sbugiardare. Non sto dicendo che i timori sulla sicurezza siano finti. Possono essere sinceri. Il punto è un altro, e non richiede di leggere nel pensiero di nessuno: a prescindere dalle intenzioni, l’effetto di queste regole è un vantaggio competitivo per chi le propone. Una preoccupazione autentica e un interesse commerciale possono convivere nella stessa frase. Il compito di chi osserva non è stabilire le motivazioni intime di Amodei o Altman, ma valutare le conseguenze concrete delle regole che chiedono. E le conseguenze parlano chiaro.
L’obiezione che va presa sul serio
Un articolo che non affronta la migliore controargomentazione non convince nessuno, quindi eccola. I difensori dicono: questa non è la bolla del 2000. Allora le infrastrutture erano finanziate con debito speculativo di aziende in perdita; oggi buona parte del capex esce dal cash flow di aziende solidamente profittevoli come Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta. E aggiungono: i ricavi ci sono e crescono in fretta in alcuni laboratori.
È un’obiezione vera e va concessa. Ma la si può ridimensionare con i fatti. Primo: la profittabilità di alcuni di quei bilanci è meno solida di quanto sembri. Un’analisi di Fortune di fine aprile 2026 ha mostrato che, tolte le plusvalenze contabili sulle partecipazioni in Anthropic, il business AI sottostante di Google e Amazon è sensibilmente meno redditizio dei numeri di copertina. Secondo: che il finanziatore sia solido non elimina il problema del round-tripping, semmai lo rende più difficile da individuare. Terzo, e decisivo: il fatto che il capitale sia “buono” non lo mette al riparo dal muro fisico. Puoi avere tutto il cash flow del mondo, ma non compri un trasformatore che non esiste né un allacciamento che richiede cinque anni.
La contro-tesi, insomma, sposta la data del redde rationem, non la cancella.
Cosa guardare, e cosa concludere
Non ho la sfera di cristallo, e diffido di chi la sventola, in entrambe le direzioni. Non sto profetizzando un crollo per una certa data. Sto dicendo una cosa più difendibile e più utile: il ciclo attuale mostra segnali di bolla precisi e verificabili, e chi lo ha alimentato sta iniziando a costruirsi le vie di fuga.
I segnali da tenere d’occhio sono concreti, non retorici: il capex degli hyperscaler che rallenta o si inverte per due o più trimestri di fila; gli spread creditizi sull’infrastruttura AI che si allargano; i tassi di utilizzo delle GPU che scendono; le code per l’energia che non si accorciano. Se questi indicatori si muovono insieme, non sarà più un “grande ciclo di investimenti”: sarà una correzione.
E allora la richiesta di regole di oggi apparirà per quello che, a mio giudizio, è già: non il gesto di chi vuole proteggere il pubblico, ma la manovra di chi, avendo creato aspettative che non può mantenere, cerca contemporaneamente di salvare la faccia e di alzare il ponte levatoio. Quando i giganti che hanno acceso il fuoco vi chiedono all’improvviso di comprare gli estintori che vendono loro, la prudenza non è cinismo. È lettura dei fatti.
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