L’intelligenza artificiale non è più soltanto una promessa tecnologica. Secondo il nuovo rapporto The State of the AI Economy, il mercato globale dell’AI generativa ha generato circa 110 miliardi di dollari di ricavi negli ultimi dodici mesi e, su base annualizzata, sta già superando un ritmo di crescita di 175 miliardi di dollari. Si tratta della prima ricostruzione “bottom up” dell’economia dell’intelligenza artificiale che prova a misurare, senza duplicazioni, la reale domanda di AI da parte di consumatori e imprese.
Negli ultimi due anni l’attenzione si è concentrata soprattutto sugli enormi investimenti necessari per costruire l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale. Chip, data center, sistemi di raffreddamento, reti elettriche e GPU hanno monopolizzato il dibattito, lasciando però una domanda fondamentale senza risposta: quanto vale davvero la domanda di AI?
Gli autori del rapporto hanno cercato di rispondere proprio a questo interrogativo costruendo un modello economico che misura esclusivamente la spesa finale sostenuta dai clienti, evitando di conteggiare più volte gli stessi flussi economici lungo la filiera. In altre parole, se un cliente paga un servizio di AI e il fornitore utilizza parte di quel ricavo per acquistare infrastruttura cloud, il valore viene contato una sola volta. Questo approccio permette di ottenere una fotografia più realistica delle dimensioni del mercato.
Il risultato è sorprendente. L’economia dell’intelligenza artificiale generativa ha già prodotto circa 110 miliardi di dollari di ricavi negli ultimi dodici mesi. Considerando il ritmo registrato negli ultimi mesi, il mercato viaggia verso una dimensione annualizzata superiore ai 175 miliardi di dollari, con una crescita che gli autori definiscono significativamente più rapida rispetto alle precedenti grandi rivoluzioni tecnologiche, come Internet e il mobile.
Il rapporto evidenzia però anche ciò che non viene ancora conteggiato. Restano esclusi i benefici ottenuti internamente dalle grandi aziende tecnologiche grazie ai propri strumenti di AI, come il miglioramento degli algoritmi pubblicitari o i risparmi di efficienza operativa. Non vengono inoltre considerati i servizi di consulenza e integrazione necessari per implementare l’intelligenza artificiale nelle grandi organizzazioni, né i ricavi del mercato cinese, che saranno eventualmente inclusi nelle future edizioni dello studio. Questo significa che la dimensione complessiva dell’economia dell’AI potrebbe essere ancora superiore rispetto alle stime presentate.
Secondo gli autori, siamo ancora nelle prime fasi dell’adozione aziendale. Molte imprese hanno ormai superato la fase dei progetti pilota, ma stanno soltanto iniziando a distribuire l’intelligenza artificiale su larga scala. Le conversazioni con dirigenti di aziende europee e statunitensi appartenenti a settori come industria, finanza, assicurazioni e farmaceutica mostrano una volontà diffusa di aumentare ulteriormente gli investimenti nei prossimi anni. L’AI viene ormai considerata una priorità strategica e numerosi amministratori delegati ritengono che il successo della propria azienda dipenderà dalla capacità di implementarla efficacemente.
Un’altra domanda centrale riguarda la sostenibilità economica degli enormi investimenti nelle infrastrutture. Costruire data center dedicati all’intelligenza artificiale richiede capitali enormi e il rapporto cerca di capire se i ricavi generati dall’AI siano già sufficienti a coprire questi costi. Gli autori separano gli investimenti specificamente destinati all’intelligenza artificiale dagli investimenti ordinari effettuati dai grandi operatori cloud e stimano che, almeno per gli hyperscaler, i ricavi attribuibili all’AI siano ormai vicini a compensare gli ammortamenti delle infrastrutture dedicate.
Lo studio dedica particolare attenzione anche al futuro dei cosiddetti token, cioè l’unità con cui oggi viene misurato il consumo dei modelli linguistici. Secondo le simulazioni, una riduzione del prezzo dei token non comporterebbe necessariamente una diminuzione della spesa complessiva. Al contrario, ogni riduzione del 10 per cento del prezzo potrebbe determinare un aumento della domanda compreso tra il 12 e il 18 per cento, facendo crescere il valore complessivo del mercato. Gli autori sostengono inoltre che il token, da solo, non rappresenti ancora una misura adeguata del valore economico generato dall’intelligenza artificiale. In futuro sarà probabilmente necessario misurare anche la qualità e l’utilità effettiva degli output prodotti dai modelli.
Il rapporto individua infine alcuni dei temi destinati a caratterizzare la prossima fase dello sviluppo dell’AI. Tra questi figurano l’impatto della crescente domanda energetica sui sistemi elettrici, l’evoluzione dei costi di utilizzo dei modelli, la diffusione di modelli tariffari basati sul consumo effettivo e diversi scenari di crescita che dipenderanno dall’evoluzione delle capacità dei modelli e dalla riduzione dei costi di elaborazione.
Il rapporto offre una fotografia interessante di un settore che continua a crescere con una velocità superiore rispetto alle precedenti rivoluzioni digitali. Pur trattandosi di una prima versione, il lavoro evidenzia come l’intelligenza artificiale sia già diventata un mercato di dimensioni rilevanti e con prospettive di ulteriore espansione. Se le aziende continueranno ad aumentare gli investimenti e il costo di utilizzo dei modelli continuerà a diminuire, l’economia dell’AI potrebbe entrare in una nuova fase di accelerazione, trasformando non solo il settore tecnologico ma gran parte dell’economia globale.
Fonte: The state of the AI economy