Il mercato degli smartphone si prepara a una scossa che ridefinirà costi e strategie, spinta dall’intelligenza artificiale.

07/03/2026 ECONOMIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   Che l’intelligenza artificiale fosse destinata a diventare il perno dell’innovazione tecnologica era chiaro da tempo, ma è nel corso di quest’anno che il suo impatto si manifesta in modo dirompente sul mercato degli smartphone, modificandone radicalmente le dinamiche. Non si tratta soltanto dell’integrazione di nuove funzionalità software, bensì di una trasformazione strutturale che parte dalla catena di approvvigionamento e arriva fino al portafoglio dei consumatori, passando per le scelte produttive dei grandi player del settore. L’analisi condotta da International Data ration (IDC) e da altre autorevoli società di ricerche dipinge uno scenario inedito, in cui la fame di chip necessari per alimentare i data center dedicati all’AI sta letteralmente sottraendo componenti essenziali alla produzione di telefoni, provocando una crisi di fornitura che avrà conseguenze durature.

I produttori di semiconduttori, da Samsung a SK Hynix, hanno infatti riorientato gran parte della loro capacità produttiva verso le memorie ad alta larghezza di banda (HBM), quelle richieste per far funzionare i complessi modelli di intelligenza artificiale nei server. Questo shift, dettato da una redditività ben superiore rispetto ai componenti per l’elettronica di consumo, ha creato un collo di bottiglia improvviso per la fornitura di chip di memoria DRAM destinati ai dispositivi mobili. La conseguenza immediata, come sottolineano gli esperti di Micron Technology, è un aumento vertiginoso dei costi dei componenti, che si traduce in un rincaro obbligato per i dispositivi finiti: IDC prevede che il prezzo medio di vendita di uno smartphone possa lievitare fino a 523 dollari, segnando un +14% e rendendo sempre più difficile la sopravvivenza della fascia economica, quella sotto i 100 dollari, che rischia concretamente di sparire dagli scaffali.

L’avvento dell’AI proattiva e i nuovi paradigmi d’uso

Parallelamente a queste turbolenze dal lato dell’offerta, l’intelligenza artificiale sta riscrivendo il concetto stesso di telefono. Non siamo più di fronte a semplici assistenti vocali reattivi, ma all’alba di una nuova era, quella degli “agenti” AI in grado di eseguire compiti complessi in autonomia. È il caso di piattaforme come quella annunciata da ZTE con ByteDance o delle mosse attese da colossi come Google, Apple e Samsung, che stanno lavorando per integrare a livello di sistema operativo dei veri e propri “digital worker”. Si passa così da uno strumento che aspetta un comando a un dispositivo che orchestra flussi di lavoro tra diverse applicazioni, prenotando viaggi o gestendo pagamenti, grazie a chip sempre più potenti come lo Snapdragon 8 Elite di Qualcomm che eseguono queste operazioni in locale o in modalità ibrida.

Questa evoluzione verso l’AI agentica, che secondo Gartner coinvolgerà tutte le fasce premium entro il 2029, è destinata a stimolare un rinnovato ciclo di acquisti. Gli utenti, per poter sfruttare queste nuove capacità di elaborazione in tempo reale senza consumi eccessivi, avranno bisogno di hardware più recente, dotato di unità neurali (NPU) performanti. Le stime parlano di una spesa globale per smartphone con intelligenza artificiale generativa che raggiungerà i 393 miliardi di dollari nel 2026, un balzo del 32% rispetto all’anno precedente, a dimostrazione di come il mercato, pur in un contesto di contrazione dei volumi, si stia spostando verso un valore unitario più alto.

Le banche italiane e la sfida della maturità dell’AI

Il settore bancario, d’altro canto, vive una fase parallela di passaggio dalla sperimentazione alla ricerca di risultati tangibili. Il report “Global Insights 2026” di Experian, che analizza le tendenze nel credito e nella prevenzione delle frodi, rivela un dato sorprendente: se da un lato circa il 75% delle grandi banche italiane ha già integrato componenti di AI nei processi di erogazione del credito, dall’altro il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa avviati a livello globale non sta ancora producendo un valore economico misurabile. Un paradosso solo apparente, che fotografa una fase di transizione in cui gli investimenti, più che quadruplicati negli ultimi due anni, devono ancora tradursi in margini di guadagno concreti.

Le istituzioni finanziarie si trovano così a dover fare i conti con la necessità di dimostrare l’efficacia reale di queste tecnologie. La qualità dei dati rappresenta l’ostacolo principale per il 29% dei manager, dato che informazioni frammentate o non standardizzate rischiano di compromettere l’affidabilità degli algoritmi. Per superare questo scoglio, l’80% degli istituti prevede di aumentare il ricorso a fonti alternative, come dati sintetici o informazioni transazionali, nel tentativo di affinare i modelli predittivi e rendere le decisioni di credito più accurate. E se il 92% degli intervistati crede fermamente che automazione e AI miglioreranno efficienza e velocità, solo il 15% ha registrato un miglioramento della redditività nell’ultimo anno, segno che la strada verso il ritorno sull’investimento è ancora in salita.

Verso una nuova architettura di governance e controllo

A complicare e al contempo definire il quadro interviene la variabile normativa. L’entrata in vigore dei principali requisiti dell’EU AI Act, prevista per agosto 2026, imporrà alle banche e ai produttori di tecnologia un salto di qualità in termini di trasparenza e responsabilità. Non sarà più sufficiente sviluppare modelli sempre più complessi; bisognerà garantirne la tracciabilità, la spiegabilità e la conformità a standard comuni. In questo scenario, l’86% delle istituzioni finanziarie si aspetta un inasprimento dei controlli, e l’87% prevede una convergenza delle funzioni di credito, antifrode e compliance entro i prossimi cinque anni, per gestire in modo integrato i rischi su piattaforme unificate.

Anche nel mondo degli smartphone l’aspetto regolatorio giocherà un ruolo determinante, frammentando l’esperienza d’uso a seconda delle latitudini. Mentre in Europa si andrà verso un enforcement stringente dell’AI Act con audit e valutazioni di conformità, negli Stati Uniti l’approccio rimarrà probabilmente settoriale, con la Cina che continuerà a perseguire una governance centralizzata basata su revisioni di sicurezza e watermarking. Per i produttori, mantenere un set di funzionalità AI globale e uniforme diventerà una sfida sempre più complessa, aggiungendo un ulteriore livello di difficoltà a un mercato già alle prese con l’inflazione dei componenti e le incertezze geopolitiche legate ai dazi sui semiconduttori.