L’intelligenza artificiale tra investimenti record e il fantasma della stagflazione

26/04/2026 ECONOMIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   L’anno appena trascorso ha consegnato ai mercati un dato inequivocabile, capace di segnare un prima e un dopo nelle strategie d’impresa: nel 2025, il 20% delle aziende europee con almeno dieci addetti ha inCorporato l’intelligenza artificiale nei propri processi, una percentuale che schizza al 38% se si considerano le imprese in fase avanzata di adozione, come rilevato dalla Banca Centrale Europea. Un balzo significativo se paragonato al 13,5% dell’anno precedente, e che configura l’IA non più come un esperimento da laboratorio tecnologico ma come una leva operativa capace di influenzare investimenti, riorganizzazione aziendale e, inevitabilmente, le aspettative degli investitori. Eppure, dietro questa corsa all’infrastruttura digitale – alimentata da una fame insaziabile di chip avanzati, potenza di calcolo e memoria ad alta larghezza di banda – si nasconde un’anomalia di fondo che gli analisti più avvertiti iniziano a sottolineare con crescente preoccupazione. Il punto cruciale, e su questo vale la pena soffermarsi, è evitare una lettura semplicistica del fenomeno, quella che identifica l’IA come la panacea universale capace di guarire le contraddizioni di un ordine globale in piena disgregazione. A gettare acqua sul fuoco dell’entusiasmo collettivo ci ha pensato Raphaël Gallardo, economista di punta di Carmignac, il quale ha descritto un quadro economico ben più cupo di quanto i listini azionari, tecnologici in testa, lascino intendere.

La Ferrari verso l’ignoto e i dubbi di Gallardo: quando l’energia ferma l’algoritmo

Immaginate, se volete, di guidare una Ferrari a 300 all’ora verso un orizzonte che continua a spostarsi, sapendo che quella vettura è costata trilioni e che il carburante ve l’hanno prestato. Il celebre paragone utilizzato per descrivere il rally dell’IA calza a pennello per inquadrare la situazione attuale dei mercati, dove Nvidia e Broadcom presidiano ruoli complementari – l’una con le GPU multiuso, l’altra con circuiti ASIC customizzati per i giganti come Alphabet o Meta – ma dove il terreno sotto i piedi inizia a tremare. Secondo Gallardo, l’ordine globale ispirato alla globalizzazione è rotto, sostituito da una logica di sicurezza nazionale che sta riscrivendo le regole del commercio e della finanza. In questa nuova partitura, l’intelligenza artificiale si trova a dover fare i conti con quella che l’economista definisce una “mutazione genetica” del sistema, caratterizzata da tre spinte contemporanee: le spese per la difesa, la transizione energetica e, paradossalmente, la stessa corsa all’AI. Il problema, spiega Gallardo, è che l’AI è una tecnologia ad altissima intensità di capitale, energivora e dipendente da minerali critici; quando i prezzi dell’energia tornano a salire e le catene di approvvigionamento si frammentano a causa dei dazi, la tanto sbandierata crescita della produttività rischia di essere divorata dai costi. In pratica, mentre il mercato azzarda ottimismi basati su un fantomatico aumento dell’1,5% annuo della produttività, Gallardo risponde che la deglobalizzazione e il riarmo potrebbero cancellare quasi interamente questo guadagno, risucchiando il risparmio globale in investimenti improduttivi e creando un ambiente strutturalmente inflazionistico.

Semiconduttori e infrastrutture: l’oro del nuovo ciclo secondo Columbia Threadneedle

A dispetto dei fantasmi stagflazionisti evocati da Gallardo, c’è però chi osserva i fondamentali e vede in questa fase non una bolla pronta a scoppiare, quanto piuttosto il consolidamento di un “superciclo” basato su asset tangibili. Matt LeBlanc, analista di Columbia Threadneedle, sposta l’attenzione proprio sui produttori di apparecchiature per semiconduttori – vere e proprie “pale e picconi” di questa corsa all’oro digitale – perché godono di barriere all’ingresso altissime e di una visibilità sulla domanda che pochi altri settori possono vantare. Nvidia, per intenderci, risulta già sold out per i prossimi sei trimestri, un segnale che racconta di una domanda di chip logic e memorie HBM (High Bandwidth Memory) talmente intensa da mettere in ginocchio l’offerta, garantendo un pricing power notevole a colossi come Micron o SK Hynix. Ma non è solo una questione di silicio: l’espansione dei data center, indispensabili per l’addestramento dei modelli, sta trasformando i produttori di energia e le utility in attori strategici del prossimo quinquennio. Senza elettricità, insomma, l’algoritmo non corre, ed è qui che si annida un’altra delle contraddizioni del periodo: mentre i gestori di fondi cercano di orientarsi tra la volatilità dei titoli value ad alta intensità di capitale e quelli growth tecnologici, la realtà fisica impone il suo tributo. L’attenzione si sta dunque concentrando su chi costruisce le macchine che fanno le macchine, o su chi garantisce il raffreddamento dei server, segmenti questi dove la redditività, al contrario dei modelli di business puramente digitali, appare meno soggetta a mode passeggere.

La corsa a due velocità tra Europa e Stati Uniti

Se dal punto di vista infrastrutturale la marcia sembra spinta, non si può dire lo stesso per la diffusione geografica di questa tecnologia, che procede a ritmi disomogenei. L’Europa centrale e settentrionale, con Paesi come Finlandia, Danimarca e Austria, guida la classifica dell’utilizzo dell’IA, spinta da investimenti massicci in software e da una forza lavoro altamente qualificata. Al contrario, i Paesi del Sud Europa arrancano, ancora frenati da costi di implementazione elevati e da una scarsità di competenze specifiche, tanto che la quota di imprese che utilizzano l’IA resta ben al di sotto della media comunitaria. Un dato, quest’ultimo, che fotografa un divario destinato a pesare sulle competitività future. E mentre in Asia anche il settore bancario tradizionale, come quello taiwanese, inizia a beneficiare indirettamente dei finanziamenti per i data center, in Occidente il dibattito si sposta su un altro crinale delicato: quello dei margini di profitto. Gallardo, in un’analisi corale, ricorda come la bolla IT del 2000 sia esplosa non perché i ricavi fossero crollati, ma perché i margini si erano assottigliati a causa del trasferimento del surplus di produttività verso i lavoratori. Oggi, la stessa sorte potrebbe ripetersi se la forte concorrenza tra i fornitori di IA (OpenAI, Anthropic, Google) eroderà il potere di determinazione dei prezzi, spostando i guadagni reali verso gli utenti finali e lasciando gli azionisti dei colossi tech con il cerino in mano.

Il banco di prova del 2026 tra domanda reale e vincoli energetici

In questo scenario di luci e ombre, il 2026 si configura come l’anno della verità per separare il grano dal loglio. La domanda di chip avanzati rimane sostenuta da trend strutturali (cloud, AI, potenza di calcolo), ma i produttori di apparecchiature – da Lam Research a Teradyne – si trovano a navigare in acque agitate dove la geopolitica impone vincoli ferrei. L’analisi di Columbia Threadneedle, pur riconoscendo la solidità degli hyperscaler, invita a guardare con attenzione ai segmenti emergenti come il software per large language model o la cybersecurity, settori che dopo un periodo di pressione potrebbero diventare i prossimi catalizzatori del mercato. Tuttavia, il nodo irrisolto rimane quello energetico: senza un’impennata della capacità di produzione di elettricità e senza soluzioni innovative per il raffreddamento, l’attuale ritmo di crescita delle infrastrutture potrebbe urtare contro un muro fisico. E mentre i gestori di fondi spostano il capital asset verso l’economia reale (difesa, logistica, aerospazio), l’AI sembra destinata a perdere quell’aureola di invincibilità che l’ha accompagnata nell’ultimo biennio, per trasformarsi in ciò che è sempre stata: uno strumento potentissimo, ma costoso, e per nulla esente dalle leggi gravitazionali dell’economia.