La rapida espansione delle infrastrutture di intelligenza artificiale solleva interrogativi sul fatto che lavoratori e consumatori potrebbero rimanere a pagare per un boom che avvantaggia le aziende tecnologiche e gli investitori. Gli sviluppi recenti in Cina e negli Stati Uniti hanno intensificato le preoccupazioni sulla solidità finanziaria del settore dell'IA, sul suo effetto sull'occupazione e sul costo dell'elettricità, e sui rischi per le comunità se gli investimenti dovessero rallentare.

Reuters ha riferito che il boom delle azioni cinesi legate all'IA e ai semiconduttori ha subito una brusca inversione. L'indice STAR50, che traccia le aziende di Pechino nel settore IA e chip in modo comparabile al Nasdaq, è sceso del 40% in meno di quattro mesi, cancellando circa 480 miliardi di dollari di capitalizzazione. Unitree, azienda cinese di robotica la cui IPO di tre mesi prima fu sovrasottoscritta 8.000 volte dai piccoli investitori, ha perso metà del suo valore. "E ora vediamo la bolla scoppiare", ha dichiarato a Reuters il gestore di fondi di Pechino Dong Baozhen.

Negli Stati Uniti, Microsoft ha offerto esborsi volontari a 60.000 dipendenti—circa il 27% della sua forza lavoro globale—mentre l'azienda prevede di sostituire parte del lavoro con l'IA, secondo rapporti. Anthropic, l'azienda dietro Claude, ha dichiarato una perdita netta di 80,7 miliardi di dollari nel documento di quotazione in borsa, insieme a circa 657 miliardi di dollari in accordi infrastrutturali che coinvolgono Microsoft, Amazon e SpaceX. Circa 498 miliardi di dollari di questi impegni non sono annullabili, anche se Anthropic non utilizzasse la capacità di calcolo riservata, secondo la copertura del documento.

Microsoft e Alphabet hanno successivamente riportato cifre che sottolineano l'entità delle loro spese in IA. Alphabet ha utilizzato 9,1 miliardi di dollari di flusso di cassa libero per il secondo trimestre consecutivo. Il programma 1A di NPR ha calcolato che gli accordi legati all'IA annunciati in un solo lunedì sono ammontati a circa 235 miliardi di dollari, quasi l'1% del prodotto interno lordo statunitense, secondo il suo rapporto.

L'AI Bubble Monitor settimanale dell'economista Dean Baker ha attirato l'attenzione anche sulla pressione finanziaria sulle aziende che forniscono capacità di calcolo. CoreWeave, che affitta potenza di calcolo ai principali attori dell'IA, è considerata così in profondità nel territorio delle obbligazioni spazzatura che dovrebbe pagare, secondo quanto riferito, un interesse del 16% sul debito a lungo termine per attrarre gli investitori.

Un'assunzione centrale alla base di gran parte dell'attuale costruzione di data center, centrali elettriche e linee di trasmissione è che la domanda di calcolo continuerà a crescere. Ma il cofondatore di Intel Gordon Moore propose nel 1965 che il numero di transistor su un circuito integrato sarebbe raddoppiato circa ogni due anni. La Legge di Moore si è ampiamente confermata, mentre il costo dell'hardware digitale è generalmente diminuito man mano che le sue capacità sono aumentate.

Questa tendenza solleva la possibilità che le strutture costruite per i sistemi di IA di oggi possano diventare tecnologicamente obsolete prima del previsto. Il Wall Street Journal ha recentemente descritto una transizione dai microchip convenzionali al calcolo wafer-scale con il titolo, "The Microchip Era Is About to End. The future is in wafers. Data centers will be the size of a box, not vast energy-hogging structures."

George Gilder ha scritto che la tecnologia si avvicinava alla produzione commerciale. "Cerebras di Palo Alto, in California, ha utilizzato il concetto nel suo motore wafer-scale WSE-3", ha scritto. "Il WSE-3 vanta circa quattro trilioni di transistor—14 volte quelli del chip Blackwell di Nvidia—con una larghezza di banda di memoria 7.000 volte superiore. Cerebras ha inciso la memoria direttamente sul wafer invece di relegarla a chip e chiplet distanti in labirinti di memoria ad alta larghezza di banda. L'azienda ha impilato i suoi motori wafer-scale fino a 16 volte, riducendo così un data center a una piccola scatola con 64 trilioni di transistor."

Il confronto è significativo perché un data center convenzionale può occupare un edificio di 65.000 metri quadrati, consumare gigawatt di elettricità e utilizzare milioni di litri d'acqua per il raffreddamento. Un sistema molto più piccolo, potenzialmente alimentato da pannelli solari sul tetto e batterie, potrebbe richiedere meno infrastrutture. Diverse aziende hanno inoltre introdotto prodotti di IA progettati per funzionare su computer desktop anziché in data center centralizzati. Perplexity ha annunciato un prodotto con il titolo, "Perplexity Computer now runs fully local on Mac".

Se il calcolo diventasse sostanzialmente più efficiente o si spostasse su dispositivi locali, le comunità che attualmente costruiscono data center, centrali elettriche e linee di trasmissione potrebbero affrontare disagi economici. La preoccupazione richiama bolle speculative precedenti, dai tulipani olandesi alle ferrovie dell'Ottocento, dal crollo delle dot-com alla crisi immobiliare e finanziaria del 2008.

Gli effetti si fanno sentire anche sul mercato del lavoro. Peter Thiel ha scritto in un saggio del 2009 per il Cato Institute, "Non credo più che libertà e democrazia siano compatibili." Marc Andreessen ha criticato le tutele dei dipendenti pubblici, tra cui protezioni della carriera e sindacati del settore pubblico, che ha descritto come "due strati di isolamento contro il licenziamento", secondo una trascrizione di podcast.

L'amministratore delegato di OpenAI Sam Altman ha scritto in un saggio del 2021 che, con l'avanzare dell'IA, "ancora più potere si sposterà dal lavoro al capitale." Quell'avvertimento riflette le preoccupazioni che l'automazione possa aumentare il potere economico dei proprietari di imprese e tecnologia indebolendo la posizione contrattuale dei lavoratori.

Amazon ha eliminato circa 30.000 posizioni aziendali dall'ottobre scorso, dopo l'avvertimento dell'amministratore delegato Andy Jassy che l'IA avrebbe "ridotto la nostra forza lavoro aziendale totale", secondo rapporti. Un registro dei licenziamenti conta quasi 119.000 tagli di posti di lavoro quest'anno legati esplicitamente all'automazione tramite IA—circa quattro volte e mezza il totale dell'anno scorso, secondo Intellizence.

La robotica si espande insieme all'IA generativa. Macchine dotate di IA sono in fase di sviluppo per assemblare automobili, cucire abiti, pulire le strade e guidare veicoli. Il settore ha anche creato domanda di lavoratori che indossino sensori per registrare i loro movimenti, in modo che i dati possano essere usati per addestrare robot destinati a sostituirli, secondo una inchiesta di The Globe and Mail.

La domanda economica è come i consumatori potranno permettersi beni e servizi se l'automazione elimina un gran numero di posti di lavoro. I lavoratori sono anche clienti, contribuenti, proprietari di case e genitori, e la loro spesa sostiene le economie locali. Una riduzione del loro potere d'acquisto potrebbe indebolire la base economica da cui le aziende dipendono.

Le crisi finanziarie precedenti offrono esempi di come i costi dell'espansione economica possano essere distribuiti. La deregolamentazione del settore statunitense dei risparmi e prestiti durante l'amministrazione Reagan contribuì a comportamenti che culminarono in un grande crollo. La bonifica costò ai contribuenti oltre 100 miliardi di dollari, equivalenti a circa 1.000 miliardi nei valori odierni. I regolatori di quel periodo presentarono oltre 30.000 segnalazioni penali al Dipartimento di Giustizia, che ottenne più di 1.000 condanne per reati gravi, secondo BillMoyers.com e un'inchiesta PBS.

La deregolamentazione bancaria della fine degli anni Novanta fu seguita dalla crisi finanziaria del 2008. Milioni di americani persero le case, i conti pensionistici calarono bruscamente e i lavoratori persero i mezzi di sostentamento. L'entità di quella crisi fu descritta come 70 volte superiore al crollo dei risparmi e prestiti, mentre pochi alti dirigenti bancari affrontarono procedimenti penali, secondo analisi contemporanee e documenti congressuali.

Il settore dell'IA è più profondamente collegato rispetto ai precedenti boom tecnologici all'esercito, alle agenzie di intelligence, alle infrastrutture di sicurezza nazionale e alla competizione strategica tra Stati Uniti e Cina. La direttrice finanziaria di OpenAI Sarah Friar ha dichiarato a una conferenza del Wall Street Journal lo scorso novembre che l'azienda desiderava un "backstop" federale per il finanziamento legato ai suoi data center. Alla domanda se intendesse una garanzia governativa, Friar ha risposto, "Esattamente", secondo dichiarazioni riportate.

Il One Big Beautiful Billionaire's Bill consente alle aziende di dedurre l'intero costo dell'hardware dei data center nell'anno di acquisto anziché seguire i piani di ammortamento applicati a molti altri settori. La misura ha sollecitato un esame del sostegno pubblico disponibile per le infrastrutture di IA e delle relazioni politiche che circondano il settore. Elon Musk sta spendendo quasi mezzo miliardo di dollari quest'anno per sostenere i candidati repubblicani, secondo stime riportate.

I consumatori stanno già affrontando costi elettrici più elevati. I prezzi residenziali dell'elettricità sono aumentati del 6,9% lo scorso anno, più del doppio del tasso di inflazione. Gli analisti di Goldman Sachs prevedono che i data center rappresenteranno il 40% della crescita della domanda elettrica entro la fine del decennio, secondo CNBC.

Tredici stati del Mid-Atlantic e del Midwest hanno subito 23 miliardi di dollari in aumenti dei prezzi elettrici per i consumatori almeno fino al 2028 a causa della domanda dei data center di IA, secondo Fortune. Un proprietario di casa a Manassas, in Virginia, ha ricevuto a gennaio una bolletta elettrica di 281 dollari, rispetto a circa 100 dollari del mese precedente. Consumer Reports ha anche esaminato l'effetto dei data center sulle bollette elettriche, sull'uso dell'acqua e sulle comunità locali nel suo servizio.

Se l'attuale boom degli investimenti rallentasse o crollasse, consumatori e contribuenti potrebbero ritrovarsi a pagare linee di trasmissione, data center e centrali elettriche incompiuti. La stessa preoccupazione è emersa dopo il boom delle dot-com, quando internet si è rivelata una tecnologia duratura anche se il crollo di mercato del 1999–2002 ha danneggiato i conti pensionistici e creato fortune immense per imprenditori tra cui Mark Zuckerberg, Jeff Bezos e Bill Gates.

La concentrazione di potere aziendale ha anche modellato il settore tecnologico. Nel 1983, l'amministrazione Reagan ha diretto il Dipartimento di Giustizia, la Federal Trade Commission e la Securities and Exchange Commission a ridurre l'applicazione dello Sherman Antitrust Act e di altre leggi antimonopolio. Il risultato è stato un periodo di intense fusioni e acquisizioni. Reagan ha inoltre sostenuto la decriminalizzazione dei riacquisti di azioni proprie, creando incentivi che i critici associano alla riduzione della concorrenza, a tutele lavorative più deboli e al calo degli standard di servizio. Una consolidazione simile sta avvenendo ora nell'IA.

La questione centrale è se l'economia dell'IA genererà prosperità diffusa o concentrerà potere economico e politico nelle mani di chi possiede le macchine. La tecnologia potrebbe rendere gli Stati Uniti considerevolmente più ricchi, ma i lavoratori potrebbero comunque ritrovarsi con meno sicurezza economica, meno influenza politica e una maggiore esposizione ai costi della speculazione finanziaria.

L'esperienza del boom di internet e della crisi finanziaria del 2008 dimostra che le espansioni tecnologiche e finanziarie possono produrre benefici duraturi imponendo al contempo gravi perdite alle famiglie. Mentre gli investimenti in IA continuano, la distribuzione dei suoi guadagni e rischi resta una questione economica e politica centrale.