Il Torsten Slok di Apollo Global Management ha dato una definizione netta ai disomogenei rendimenti iniziali del boom dell’IA: al di fuori delle maggiori aziende tecnologiche, afferma, le imprese statunitensi hanno poco da mostrare per la loro spesa.

Nella sua valutazione dell’“S&P 493” — l’S&P 500 esclusi Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla — Slok ha riscontrato ricavi per lavoratore e margini di profitto sostanzialmente piatti. «Nonostante i massicci investimenti e il diffuso clamore attorno all’intelligenza artificiale, la tecnologia non ha prodotto alcun ritorno finanziario per le imprese statunitensi al di fuori del settore tecnologico.»¹

Il divario si è ampliato dal 2022. I ricavi per dipendente delle principali aziende tecnologiche sono saliti da circa 550.000 dollari a quasi 800.000 dollari, mentre la cifra comparabile per il resto dell’indice è rimasta vicina a 550.000 dollari; anche i margini di profitto non tecnologici si sono fermati attorno al 10%.² Ciò ha cambiato il calcolo aziendale, sostiene Slok: le imprese trattano sempre più la spesa per token dell’IA come un costo che comprime i margini anziché come un motore di crescita.

Il suo scetticismo non riguarda soltanto il ritmo di adozione. Man mano che i modelli di IA diventano più economici e intercambiabili, Slok si chiede se le aziende possano trasformare un’«intelligenza a basso costo» in ricavi più robusti. «L’IA può essere un ottimo calcolatore, ma negli affari l’intelligenza è soprattutto giudizio», ha scritto.¹

Il capo economista di Goldman Sachs, Jan Hatzius, giunge a una conclusione di lungo periodo più ottimistica, ma con importanti riserve. Prevede che gli investimenti nell’IA aumenteranno alla fine la produttività e i profitti dell’intera economia, anche se la spinta alla crescita statunitense trainata dagli investimenti è destinata a raggiungere il picco alla fine del 2026 o all’inizio del 2027, per poi attenuarsi.³

Gli economisti concordano quindi sul presente: il boom resta concentrato e la sua impronta macroeconomica è limitata. La loro divergenza riguarda il seguito. Goldman vede un ritorno ritardato; Apollo vede una barriera che la sola tecnologia potrebbe non superare. Il ponte scomodo tra queste visioni potrebbe essere il mercato del lavoro: Hatzius afferma che le perturbazioni legate all’IA sono una delle vie verso i guadagni di produttività, ma una via con «effetti macroeconomici negativi nel breve termine».³