Crollo epocale: le azioni tech affondano, ecco cosa sta succedendo

Venerdì scorso, 2 agosto 2024, è stata una giornata particolarmente difficile per i mercati finanziari globali. Le borse europee e statunitensi hanno chiuso in forte ribasso, trascinate dal crollo delle azioni delle principali aziende tecnologiche. Le azioni di queste aziende hanno subito perdite significative: Intel ha perso il 29,61%, Amazon l’11,77%, mentre Tesla e Nvidia hanno registrato perdite superiori al 7%. Questo scetticismo sulla capacità delle aziende tecnologiche di rimanere redditizie, in particolare nel settore dell’intelligenza artificiale, ha influenzato negativamente l’andamento dei mercati globali.

I principali listini europei hanno chiuso la giornata in negativo, così come quelli statunitensi. Il FTSE Mib italiano ha registrato una perdita del 2,58%, il FTSE 100 di Londra dell’1,42%, il Dax 40 tedesco del 2,44% e il Cac 40 francese dell’1,44%. Negli Stati Uniti, il Nasdaq ha perso il 2,43%, l’S&P 500 è sceso dell’1,84% e il Dow Jones dell’1,51%. Questi cali di venerdì hanno interrotto un periodo di crescita per i mercati finanziari, soprattutto quelli statunitensi.

Dopo il boom nel 2020 e 2021, i mercati hanno subito momenti di difficoltà nel 2022 e all’inizio del 2023, ma si erano ripresi grazie all’entusiasmo per l’intelligenza artificiale. Tuttavia, la realtà dei conti in peggioramento e i recenti licenziamenti, come quelli in Intel, hanno portato gli investitori a riconsiderare le loro aspettative.

La Sostenibilità degli Investimenti in Intelligenza Artificiale

Durante la conferenza trimestrale di Google, gli analisti hanno incalzato l’amministratore delegato Sundar Pichai, chiedendo quando i 12 miliardi di dollari investiti ogni trimestre in IA inizieranno a generare profitti. Le grandi banche e le società di investimento hanno espresso perplessità sulla sostenibilità dell’IA, suggerendo che la tecnologia potrebbe non generare abbastanza denaro da giustificare gli investimenti.

Gli esperti parlano di una nuova bolla speculativa, simile a quella delle dot-com degli anni ’90. La bolla finanziaria nata intorno alle aziende tecnologiche alla fine degli anni Novanta svelò l’inconsistenza di molte aziende e investimenti basati sull’entusiasmo per la diffusione di Internet. Il timore è che il valore delle azioni delle aziende tecnologiche sia gonfiato dall’entusiasmo per l’IA, senza un solido modello di business. Tuttavia, ci sono delle differenze rispetto ad allora: il rapporto prezzo/utili di Nvidia è pari a 70, superiore alla media ma lontano dall’incredibile rapporto di 200 che aveva Cisco, l’azienda simbolo della bolla delle dot-com.

La Maretta tra Big Tech e l’IA

Nelle ultime settimane, le azioni di Amazon, Apple, Nvidia, Alphabet, Facebook, Meta e Tesla sono scese del 10%, costringendo le aziende a ripensare ai recenti investimenti, incentrati sull’intelligenza artificiale. Alla fine di giugno, gli analisti di Goldman Sachs – una società leader negli investimenti – hanno pubblicato una nota intitolata “Gen AI: troppa spesa, pochi benefici?” chiedendosi se un investimento da 1 miliardo di dollari nell’IA “sarà redditizio” nel futuro.

A questa domanda sembra aver trovato risposta la società di venture capital Sequoia Capital, che ha stimato che le aziende tecnologiche dovranno guadagnare 600 miliardi di dollari per rientrare negli investimenti nei progetti di sviluppo dell’intelligenza artificiale. Non solo le Big Tech si stanno facendo domande sugli investimenti fatti nel settore, ma anche gli investitori aspettano che la Federal Reserve, la banca centrale statunitense, abbassi i tassi di interesse dal prossimo mese, per poter investire denaro in nuove aree del mercato azionario. Tuttavia, il problema è che queste nuove somme potrebbero non confluire sull’intelligenza artificiale.

La situazione è complessa: lo sviluppo di nuovi modelli di IA ha bisogno di denaro, e le aziende tecnologiche ne hanno già investito molto. La tabella di marcia delle Big Tech è chiara e definita: in programma ci sono l’addestramento dei modelli di IA di ultima generazione e il miglioramento di quelli già esistenti. Tuttavia, i laboratori di ricerca si chiedono se le nuove scoperte saranno in grado di generare entrate sufficienti a ripagare il costo in rapida crescita della realizzazione.

Il Caso di OpenAI

Il dubbio ha assalito anche OpenAI, una delle società leader del settore, che si è ritrovata a fare i conti con la sostenibilità economica dei suoi progetti sul lungo periodo. Secondo quanto riportato dalla testata The Information, basandosi su rapporti interni, la compagnia di Altman dovrà prepararsi ad affrontare una perdita di 5 miliardi di dollari nel corso dell’anno. Il costo giornaliero del funzionamento di ChatGPT si aggira attorno ai 700.000 dollari.

OpenAI, per migliorare i suoi modelli, ha spese destinate ad aumentare, fino a raggiungere i 7 miliardi di dollari per la formazione dell’IA nel 2024. Questa cifra è significativa, considerando che la compagnia genera guadagni per circa 3 miliardi di dollari l’anno, dimostrando che non genera abbastanza entrate per coprire i costi operativi. La questione ruota più intorno al denaro che alle innovazioni di settore. Nonostante i casi d’uso dell’intelligenza artificiale abbiano attirato l’attenzione per il successo ottenuto, il problema è che sarà difficile fare ulteriori investimenti se prima non ci saranno guadagni.

Bullet Executive Summary

In conclusione, il panorama attuale del settore tecnologico e dell’intelligenza artificiale è caratterizzato da una forte incertezza. Le recenti perdite nei mercati finanziari globali e il crollo delle azioni delle principali aziende tecnologiche hanno sollevato dubbi sulla sostenibilità degli investimenti in IA. Le grandi aziende e gli investitori stanno riconsiderando le loro aspettative, mentre le spese per lo sviluppo di nuovi modelli di IA continuano a crescere.

Nozione base di tecnologia: L’intelligenza artificiale (IA) è una branca dell’informatica che si occupa della creazione di sistemi in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la traduzione linguistica e la presa di decisioni.

Nozione avanzata di tecnologia: Il machine learning, una sottocategoria dell’IA, utilizza algoritmi e modelli statistici per permettere ai computer di migliorare automaticamente le loro prestazioni attraverso l’esperienza. Questo processo richiede grandi quantità di dati e risorse computazionali significative, il che spiega in parte i costi elevati associati allo sviluppo di modelli di IA avanzati.

In un mondo in continua evoluzione, è essenziale che le aziende tecnologiche trovino un equilibrio tra innovazione e sostenibilità economica. La riflessione personale che possiamo trarre da questa situazione è che, nonostante l’entusiasmo per le nuove tecnologie, è fondamentale valutare attentamente gli investimenti e considerare le implicazioni a lungo termine. Solo così potremo garantire un progresso tecnologico che sia non solo innovativo, ma anche sostenibile e redditizio.