Il fondatore di Citadel Ken Griffin ha affermato che l'intelligenza artificiale è "quasi certamente" in una bolla, ma si è fermato prima di prevedere un crollo e ha sostenuto che le aziende che ne emergeranno guideranno i mercati per decenni.

Griffin, fondatore e amministratore delegato dell'hedge fund Citadel e del market maker Citadel Securities, ha fatto queste dichiarazioni davanti a un pubblico di New York il 20 ottobre alla Future of Global Markets Conference, un evento annuale ospitato da Citadel Securities. "Qualsiasi trasformazione radicale della nostra economia è generalmente intrecciata a una bolla", ha detto.

Ha tratto paralleli con l'era delle dot-com e ha detto di aver rimpianto di non aver conservato le sue azioni Amazon. Le aziende che sopravvivono a un episodio speculativo "sono i leader di mercato per i decenni a venire", ha aggiunto Griffin, osservando che l'attuale esuberanza non è un motivo per vendere.

Le azioni Nvidia hanno chiuso a 216,47 dollari il 20 ottobre, poche ore prima dell'intervento, per poi salire del 2,5% a 221,97 dollari il giorno successivo. Il 21 ottobre, l'Invesco QQQ Trust (QQQ) è salito dell'1,1% a 725,20 dollari.

Da settimane a due o tre ore

Le scrivanie di trading di Citadel mostrano il lato positivo. Gli agenti AI—programmi che eseguono attività in più fasi senza che un umano supervisioni ogni singolo passaggio—hanno ridotto alcune ricerche dell'azienda da sei-otto settimane a due o tre ore. È proprio questo tipo di guadagno di produttività misurabile che aiuta a spiegare perché le istituzioni continuano a finanziare la tecnologia anche mentre voci come quella di Griffin segnalano condizioni da bolla.

La visione di Griffin sull'AI è cambiata nel 2026. Era scettico sulla tecnologia a Davos a gennaio, per poi dichiararsi "inquietato" dalle sue capacità alla business school di Stanford a maggio. L'AI sta aprendo un periodo favorevole per gli imprenditori, ha aggiunto, e già minaccia i lavori colletti.

GPU paragonate ai posti aereo

Griffin ha paragonato le GPU, i chip usati per addestrare ed eseguire i modelli AI, ai posti aereo: poiché vendere un unità in più costa poco in entrambi i casi, i prezzi possono crollare quando l'offerta supera la domanda. Ha richiamato il boom delle telecomunicazioni intorno al 2000, quando le aziende posarono molto più fibra ottica di quanta ne servisse, facendo crollare le tariffe di chiamata e dati. In quell'episodio, gran parte della fibra in eccesso fu in seguito assorbita dalla crescita del traffico internet, anche se molti dei vettori che l'avevano finanziata fallirono—la versione stor della dinamica dei sopravvissuti descritta da Griffin.

I chip di cinque o sei anni fa vengono ancora affittati a tariffe che ha definito straordinarie, ma ha detto di non aspettarsi che mantengano quel livello per altri cinque o sei anni.

Valore disomogeneo dai modelli AI premium

Gli acquirenti stanno diventando più selettivi, ha detto Griffin, determinando quali attività richiedono i modelli premium di OpenAI e Anthropic e quali possono essere gestite da alternative open-source più economiche. "Le aziende americane sono state molto disomogenee nella capacità di estrarre valore dai loro modelli AI", ha affermato, descrivendo team finanziari che esaminano le fatture dei laboratori chiedendosi dove siano i guadagni di produttività.

Come riportato da Cryptopolitan, Google ha lanciato Gemini 4 Argon il 13 ottobre, con un prezzo di lancio di 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output. Anthropic's Claude Opus 5.5 costa rispettivamente 4 e 20 dollari, mentre OpenAI's GPT-6 Astra costa 10 e 50 dollari. Meta ha successivamente rilasciato Muse Spark Open, un modello open-weight con 816 miliardi di parametri che gli sviluppatori possono scaricare e utilizzare gratuitamente secondo termini commerciali limitati. Questo divario—prezzi di output di punta che differiscono di un fattore cinque, con un'opzione open-weight gratuita al di sotto—rappresenta il contesto di costi concreto per la selezione che Griffin ha descritto tra gli acquirenti aziendali.

Nvidia vende le GPU descritte da Griffin. L'azienda ha impegni di fornitura per 279 miliardi di dollari, per lo più di memoria per i suoi sistemi Vera Rubin, e riporterà i risultati del terzo trimestre il 17 novembre con previsioni di 108,0 miliardi di dollari. Quei risultati offriranno una lettura a breve termine sulla questione se la domanda stia tenendo il passo con gli impegni alla base dell'espansione che Griffin stava valutando.

Questo articolo è stato pubblicato per la prima volta da Cryptopolitan.