Il settore dell’intelligenza artificiale sta attraversando una fase cruciale, dove investimenti colossali si scontrano con dubbi crescenti sulla sostenibilità del progresso tecnologico. La corsa verso l’AGI (Artificial General Intelligence), cioè sistemi capaci di replicare l’intelligenza umana in ogni ambito, rappresenta il perno attorno cui ruotano queste aspettative economiche. Ma cosa succederebbe se questa promessa non si concretizzasse?
Yoshua Bengio, considerato uno dei padri fondatori dell’IA moderna, ha recentemente lanciato un avvertimento sul The Guardian che sta facendo discutere l’intera industria tech: esiste la concreta possibilità di raggiungere un punto morto nello sviluppo, con conseguenze potenzialmente devastanti per i mercati finanziari.
I numeri in gioco sono impressionanti e al tempo stesso preoccupanti. Si parla di 2,9 trilioni di dollari destinati alla costruzione di data center entro il 2028. Al centro di queste trattative troviamo OpenAI, l’azienda dietro ChatGPT, che ha recentemente siglato contratti per un valore complessivo di circa 1 trilione di dollari (1.000 miliardi di dollari) con giganti come Nvidia, AMD, Oracle e CoreWeave.
Le implicazioni toccano non solo le aziende tecnologiche, ma fondi pensione, mercati azionari e l’intera economia globale. L’attuale entusiasmo ricorda pericolosamente le dinamiche della bolla dotcom, con valutazioni stellari basate più sulle speranze future che sui risultati concreti.
Quando il denaro incontra i limiti della fisica
La strategia dominante nell’industria dell’IA si basa sul cosiddetto “scaling”, ovvero l’incremento massiccio di potenza computazionale e dati di addestramento. David Bader, direttore dell’Istituto per la scienza dei dati presso il New Jersey Institute of Technology, utilizza una metafora efficace per descrivere il problema: tentare di raggiungere la luna costruendo scale sempre più alte. Il punto critico riguarda l’architettura stessa dei modelli attuali, basati sui transformer, la tecnologia alla base di chatbot come ChatGPT. Se l’AGI richiedesse un approccio fondamentalmente diverso, tutti questi investimenti potrebbero rivelarsi inadeguati, indipendentemente dalla quantità di risorse impiegate.
La questione non è puramente teorica. I ricercatori stanno osservando rendimenti decrescenti: aumentare ulteriormente dimensioni e costi dei modelli produce miglioramenti sempre più marginali. David Cahn di Sequoia Capital, uno dei principali fondi di venture capital della Silicon Valley, ha scritto in un blog di ottobre che nulla di meno dell’AGI sarà sufficiente a giustificare gli investimenti proposti per il prossimo decennio.
Le aspettative sono talmente elevate che risultati anche notevoli, ma inferiori all’AGI, potrebbero essere considerati fallimenti dagli investitori. Parallelamente emergono vincoli fisici insormontabili come la scarsità di dati di alta qualità per l’addestramento e i consumi energetici stratosferici dei data center, che stanno mettendo sotto pressione le reti elettriche in diverse regioni del pianeta.
Tra ottimismo tecnologico e necessità di realismo
Nonostante i segnali d’allarme, esistono voci che invitano a una lettura più sfumata della situazione. Benedict Evans, analista tecnologico, relativizza le cifre confrontandole con altri settori: l’estrazione di petrolio e gas costa circa 600 miliardi di dollari all’anno, rendendo gli investimenti in IA meno straordinari di quanto sembrino. La sua tesi è che non serve credere nell’AGI per riconoscere il valore trasformativo dell’IA generativa. Settori come pubblicità, ricerca online, sviluppo software e social network stanno già subendo cambiamenti profondi che potrebbero giustificare gli investimenti, anche senza raggiungere la fantascientifica intelligenza generale.
Tuttavia, la prudenza è d’obbligo. Sundar Pichai di Google e lo stesso Sam Altman riconoscono elementi di “irrazionalità” nel mercato attuale, mentre la Bank of England mette in guardia contro una correzione brutale delle valutazioni azionarie. Il rischio maggiore non è il fallimento della tecnologia in sé, ma l’esplosione di una bolla alimentata da prestiti “circolari” e aspettative irrealistiche.
La strada più probabile sarà un periodo di consolidamento necessario, dove l’innovazione dovrà spostarsi dalla forza bruta a nuovi paradigmi più efficienti, forse ispirati al funzionamento del cervello umano o supportati da normative etiche globali, come auspicato dai ricercatori della UC Santa Cruz e dall’Atlantic Council, per evitare che il sogno dell’IA si trasformi in un incubo economico e sociale.
