Over-accumulating AI. Rationale and fault lines beyond the US AI investment boom

Nella metà degli anni 2020, il mondo ha osservato come una nuova ondata tecnologica travolgesse l'economia, promettendo di rimodellare il modo in cui lavoriamo, creiamo e pensiamo. Questa tecnologia, nota come intelligenza artificiale, si basa su enormi quantità di potenza di calcolo conservate in giganteschi data center. Per costruire questi centri, un manipolo di giganti tecnologici ha iniziato a spendere denaro a un ritmo mai visto prima nella storia. Hanno investito miliardi nell'acquisto di chip specializzati e nella costruzione di strutture per gestirli. Questa ondata di spese ha fatto salire i prezzi delle azioni di queste aziende e ne è diventata un importante motore di crescita economica negli Stati Uniti. Tuttavia, un investimento così rapido e massiccio solleva spesso una domanda tra gli economisti: questa crescita è costruita su basi solide o è una bolla pronta a scoppiare? La preoccupazione non riguarda solo se la tecnologia funzioni, ma se il denaro speso per essa possa mai essere recuperato attraverso i prodotti e i servizi che crea. Se i ritorni non dovessero eguagliare i costi, l'intero sistema potrebbe affrontare una correzione improvvisa e dolorosa.

Un team di ricercatori dell'Università di Ginevra, Gaia Valenti e Cédric Durand, si è posto l'obiettivo di esaminare questa situazione attraverso la lente della storia economica. Hanno osservato l'attuale boom non solo come un successo tecnologico, ma come una potenziale crisi di "sovraaccumulazione". In termini semplici, questo concetto descrive una situazione in cui le aziende sono costrette dalla concorrenza a investire così tanto denaro che esiste più capitale disponibile di quanti siano gli opportunità redditizie per utilizzarlo. I ricercatori hanno sostenuto che, mentre l'entusiasmo attorno all'intelligenza artificiale è guidato da un unico percorso ottimistico in cui la produttività aumenta e la domanda cresce per sempre, il percorso verso un crollo è molto più complicato. Hanno identificato tre distinti modi in cui il boom potrebbe fallire, ognuno dei quali interagisce con gli altri creando una situazione fragile.

Il primo percorso verso i problemi risiede nel sistema finanziario stesso. I ricercatori hanno scoperto che la spesa massiccia da parte dei giganti tecnologici non è finanziata dai profitti che queste aziende stanno attualmente realizzando. Al contrario, esse fanno affidamento pesantemente sul debito e su complessi accordi finanziari che le legano tra loro. Ad esempio, alcune aziende stanno prendendo in prestito somme enormi per costruire data center, mentre altre firmano contratti a lungo termine per acquistare potenza di calcolo da quegli stessi centri. Questo crea un ciclo in cui il valore di un'azienda dipende dal successo di un'altra. Se la domanda di intelligenza artificiale non dovesse crescere velocemente come previsto, queste aziende potrebbero trovarsi nell'impossibilità di pagare i propri conti. Poiché le loro finanze sono così profondamente intrecciate, un problema per una potrebbe rapidamente diffondersi a tutte, causando potenzialmente uno shock finanziario più ampio.

Il secondo percorso riguarda gli ostacoli fisici e politici della costruzione delle infrastrutture necessarie. I ricercatori hanno sottolineato che, sebbene le aziende abbiano assicurato enormi quantità di denaro, costruire effettivamente i data center sta diventando sempre più difficile. Queste strutture richiedono enormi quantità di elettricità e acqua, e devono essere costruite su terreni che sono spesso soggetti all'opposizione locale. Negli Stati Uniti, molti stati hanno iniziato a limitare o ritardare la costruzione di data center a causa delle preoccupazioni relative al consumo energetico e all'impatto ambientale. Inoltre, l'offerta di chip specializzati necessari per far funzionare questi sistemi è vulnerabile ai conflitti globali e alle interruzioni delle spedizioni. Ciò significa che, anche se le aziende hanno il denaro da spendere, potrebbero non essere in grado di trasformare quel denaro in tecnologia funzionante abbastanza velocemente per soddisfare le aspettative degli investitori.

Il terzo percorso, e forse il più fondamentale, riguarda il lavoro effettivo che l'intelligenza artificiale dovrebbe svolgere. L'intero boom è giustificato dalla promessa che queste macchine renderanno i lavoratori umani molto più produttivi, permettendo alle aziende di recuperare i loro enormi investimenti. Tuttavia, i ricercatori hanno trovato prove del fatto che questa promessa potrebbe non reggere. Sebbene l'intelligenza artificiale possa velocizzare compiti specifici, spesso disturba il modo in cui i team collaborano. Può creare una situazione in cui i lavoratori junior perdono l'opportunità di apprendere competenze essenziali perché non svolgono il lavoro personalmente, e i lavoratori senior si sentono sopraffatti nel dover controllare l'output della macchina. Ciò può portare a un declino della qualità complessiva del lavoro e a una perdita di motivazione. Se la tecnologia non riesce a fornire i miglioramenti attesi nel modo in cui le persone lavorano, la domanda per essa ristagnerà e i massicci investimenti effettuati per costruirla non porteranno frutti.

I ricercatori hanno concluso che l'esito di questo boom è incerto, ma hanno delineato due possibili futuri. Una possibilità è un "inverno dell'IA", in cui la bolla scoppia, l'investimento crolla e la tecnologia si ritira in un ruolo più piccolo e meno influente nell'economia. L'altro scenario, forse più probabile, è quello che chiamano "malinconia dell'IA" (AI gloom). In questo futuro, la tecnologia non scompare, ma non fornisce nemmeno i massicci guadagni economici che erano stati promessi. Le aziende che hanno costruito l'infrastruttura rimangono potenti, ma l'economia nel suo complesso non vede la prosperità che ci si aspettava. Invece, i costi per mantenere questo sistema costoso vengono trasferiti alla società, e il potere di poche grandi imprese tecnologiche diventa ancora più radicato. Lo studio suggerisce che, sebbene la tecnologia sia reale, la logica economica che guida la sua attuale espansione è carica di pericoli, e il percorso da seguire è molto meno certo di quanto suggerisca l'hype.