Le Big Tech finanziano startup che acquistano servizi dalle stesse Big Tech, alimentando un circuito che sostiene investimenti, infrastrutture e Pil. È un equilibrio potente, ma anche sempre più fragile
C’è un vecchio adagio di Wall Street che recita così: the stock market is not the economy, la Borsa non è l’economia. Le ultime evoluzioni potrebbero ribaltare questa massima. Perché da qualche anno la crescita americana si è appoggiata sempre di più sull’intelligenza artificiale, al punto che distinguere tra la corsa dei mercati e quella dell’economia reale sta diventando sempre più difficile.
Negli ultimi dieci anni il valore complessivo della Borsa statunitense è più che raddoppiato, superando i settantacinquemila miliardi di dollari, circa due volte e mezzo il Pil americano. Una parte enorme di questa ricchezza esiste soltanto sulla carta: sono aspettative di profitti futuri. Ma quelle aspettative stanno già producendo effetti molto concreti. Alimentano investimenti in fabbriche di semiconduttori, data center, centrali elettriche e reti di trasmissione. E a cascata sostengono i consumi, seguendo un fenomeno chiamato wealth effect: quando i patrimoni finanziari crescono, i loro proprietari si sentono più ricchi e spendono di più per vacanze, beni di lusso, ristoranti, elettronica. Quindi se il valore delle azioni sale, anche l’economia reale accelera.
È per questo che la possibile bolla dell’intelligenza artificiale preoccupa sempre più economisti. Perché potrebbe colpire Wall Street, ma soprattutto perché rischia di rallentare la principale forza che oggi sostiene la crescita americana. «La storia dell’IA è quella che sta tenendo in piedi tutto il resto», ha detto Torsten Slok, capo economista di Apollo Global Management, parlando al New York Times.
Perfino Sam Altman ha riconosciuto che l’intelligenza artificiale potrebbe trovarsi dentro una bolla, mentre il Fondo monetario internazionale ha iniziato a indicarla come uno dei principali rischi per la stabilità finanziaria globale. Non significa che il crollo sia imminente. Piuttosto, ormai la domanda non è più se le valutazioni siano elevate, ma quanto a lungo possano continuare a crescere ai ritmi attuali.
Sull’Atlantic, Annie Lowrey sostiene che quella dell’intelligenza artificiale «non è una bolla come le altre». Non assomiglia alla febbre delle dot com né alla corsa immobiliare degli anni Duemila, quando milioni di famiglie e piccoli investitori alimentavano l’euforia. «Lo zio Ted» che comprava azioni internet alla fine degli anni Novanta e «zia Linda» che acquistava una seconda casa nel pieno della bolla immobiliare oggi non esistono più. Questa volta i protagonisti sono poche imprese gigantesche. Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta spenderanno quest’anno oltre settecento miliardi di dollari nella costruzione dell’infrastruttura necessaria all’intelligenza artificiale: server, chip, data center, energia. «Gli investimenti nell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale sono responsabili praticamente di tutta la crescita del Pil americano. Senza di essi, in altre parole, potremmo già essere in recessione», scrive Lowrey.
Perfino Goldman Sachs invita alla prudenza: in una nota ai clienti scrive che le valutazioni attuali possono essere giustificate soltanto assumendo quello che definisce un «ottimismo panglossiano», un riferimento al filosofo del “Candido” di Voltaire convinto che tutto, inevitabilmente, finisca sempre per il meglio.
Da molto tempo ormai l’intelligenza artificiale non è più un settore tecnologico. O almeno non solo. È diventata una delle industrie più grandi, ricche e importanti del mondo. È quella che sostiene il settore delle costruzioni e spinge la domanda di elettricità e acqua, e crea lavoro lungo tutta la filiera dell’infrastruttura digitale. Soprattutto negli Stati Uniti, la crescita, almeno in questa fase, passa sempre di più da lì.
Ma è proprio questa forza, paradossalmente a rendere il sistema vulnerabile. Lowrey descrive l’economia dell’intelligenza artificiale come «un uroboro da mille miliardi di dollari», il serpente che si morde la coda: le Big Tech finanziano le startup dell’intelligenza artificiale, che spendono quei capitali per acquistare servizi cloud dalle stesse Big Tech, che a loro volta reinvestono quei ricavi nella costruzione di modelli sempre più potenti. Nvidia vende chip a Microsoft, Microsoft finanzia OpenAI, OpenAI compra capacità di calcolo da Microsoft e Amazon. Tutti comprano da tutti, tutti alimentano la crescita degli altri.
È una dinamica di cui abbiamo parlato, da altre angolazioni, anche nell’ultimo numero di Linkiesta Magazine. Nell’articolo firmato da Andrea Fioravanti si parla di come il vero collo di bottiglia dell’intelligenza artificiale non sia più l’algoritmo, ma la capacità di finanziare infrastrutture sempre più costose e assetate di energia.
Naturalmente nessuno sa se e quando questa bolla si sgonfierà o esploderà. Ma in realtà forse il rischio più concreto non è nemmeno quello di un crollo improvviso. Potrebbe bastare qualcosa di molto meno spettacolare, come una trimestrale sotto le attese o ricavi che crescono più lentamente del previsto, o anche un ritorno sugli investimenti rinviato di qualche anno. Se gli investitori iniziassero a dubitare che i profitti promessi arriveranno davvero, potrebbero rallentare i finanziamenti. E così rallenterebbero anche i data center, le centrali elettriche, i cantieri e una parte dei consumi che oggi tengono in movimento l’economia americana.
Sarebbe il vero paradosso della nuova economia dell’intelligenza artificiale. La corsa è alimentata da un numero ristretto di aziende e investitori, ma gli effetti di un eventuale rallentamento ricadrebbero su tutti. I fondi pensione sono esposti alle Big Tech, le piccole imprese dipendono dal credito, intere filiere industriali vivono della costruzione dell’infrastruttura digitale. Come scrive Lowrey sull’Atlantic, gli americani comuni potrebbero non aver mai investito un dollaro in OpenAI o Anthropic, ma questo non impedirà loro di pagare il conto se l’entusiasmo dovesse raffreddarsi.
La bolla dell’intelligenza artificiale, insomma, non preoccupa soltanto perché potrebbe scoppiare. Preoccupa perché, per la prima volta, la bolla e l’economia sembrano coincidere.
Ci mancava solo questa L’intelligenza artificiale ha progettato nuovi virus
Un modello ha progettato nuovi genomi virali mai apparsi in natura. La scoperta potrebbe accelerare la ricerca medica, ma solleva interrogativi sul rischio di future applicazioni malevole
https://www.linkiesta.it/2026/08/ia-nuovi-virus-science/
Per la prima volta, un gruppo di scienziati ha utilizzato l’intelligenza artificiale per progettare nuovi virus. Lo ha rivelato il New York Times citando un nuovo studio pubblicato sulla rivista Science, secondo cui ricercatori della Stanford University e dell’Arc Institute di Palo Alto hanno addestrato un modello di AI a riconoscere i modelli presenti nelle sequenze genetiche naturali e a utilizzarli per progettare virus mai osservati in natura. La scoperta alimenta le speranze di importanti progressi medici, ma anche i timori che la stessa tecnologia possa un giorno essere usata per creare agenti patogeni pericolosi.
Creare virus sintetici non è una novità: gli scienziati sono da tempo in grado di ricostruire genomi virali in laboratorio per studiare i virus o sviluppare farmaci e vaccini. La novità è che questa volta a progettare le sequenze genetiche è stata l’intelligenza artificiale, che non si è limitata a replicare o modificare un virus esistente.
I ricercatori hanno utilizzato un modello chiamato Evo, simile per alcuni aspetti a ChatGPT, ma addestrato sulle sequenze genetiche anziché sul linguaggio. Come una lingua, anche il Dna ha una sorta di grammatica: le quattro lettere che lo compongono, A, C, G e T, devono seguire determinate regole perché una sequenza possa produrre molecole biologicamente funzionanti.
Evo è stato addestrato su sequenze provenienti da milioni di animali, piante, microbi e virus, analizzando complessivamente circa nove mila miliardi di nucleotidi. Il modello ha così imparato a riconoscere schemi comuni nell’intero albero della vita e a generare nuove sequenze genetiche.
Poiché inizialmente poteva gestire solo genomi di piccole dimensioni, i ricercatori hanno deciso di concentrarsi sui virus. Hanno addestrato nuovamente Evo sugli 11 geni del batteriofago Phi X-174 e su circa 15.000 virus a esso strettamente correlati. La scelta era legata anche alla sicurezza: Phi X-174 infetta esclusivamente l’Escherichia coli ed è studiato da quasi un secolo.
Evo ha generato 700.000 possibili versioni del virus. I ricercatori ne hanno selezionate 285, sintetizzando le relative sequenze di Dna e inserendole nei batteri. Nella maggior parte dei casi non è successo nulla. Ma 16 sequenze hanno prodotto virus capaci di replicarsi e infettare altri batteri. Alcuni si sono moltiplicati persino più velocemente del virus naturale.
I nuovi virus non rappresentano una minaccia per gli esseri umani. I ricercatori hanno infatti escluso dall’addestramento i virus che infettano l’uomo e quelli simili capaci di infettare animali, piante e funghi. Ma proprio il successo dell’esperimento alimenta le preoccupazioni sulla possibilità che modelli futuri possano essere utilizzati per progettare agenti patogeni.
Il problema è anche regolatorio. Negli Stati Uniti è stata recentemente introdotta una nuova politica per limitare la ricerca biologica ad alto rischio, ma le attività puramente computazionali, come la generazione di sequenze virali attraverso l’AI, non sono automaticamente vietate. E mentre è relativamente semplice riconoscere il rischio di un virus naturale già noto, è molto più difficile stabilire quanto possa essere pericoloso qualcosa che non è mai esistito.
«Qual è il rischio di qualcosa che non ho mai visto prima?», si è chiesto Moritz Hanke, del Johns Hopkins Center for Health Security. È probabilmente questa la domanda che l’esperimento di Evo lascia aperta.