Lo scorso ottobre ho scritto di come Sam Altman avesse ripetuto la parola “bolla” tre volte in 15 secondi, sapendo esattamente cosa avrebbero riportato i titoli dei giornali. Bezos ha fornito la precisazione: bolla industriale, non bolla finanziaria. Le bolle industriali lasciano dietro di sé infrastrutture. La società ne trae beneficio. Le aziende che hanno costruito le infrastrutture finiscono in bancarotta.

Ho concluso che entrambi stavano cercando di controllare la narrazione.

Sette mesi dopo, penso che l'intero dibattito fosse sbagliato.

1,69 dollari. È questa la cifra che OpenAI spende per ogni dollaro che guadagna.

I ricavi stanno salendo alle stelle. Le perdite stanno aumentando ancora più rapidamente.

L'azienda ha generato 13,1 miliardi di dollari di ricavi nel 2025 e ha speso circa 22 miliardi di dollari per farlo. La perdita prevista per il 2026 è di 14 miliardi di dollari. Perdite cumulative fino al 2029: 44 miliardi di dollari. Valutazione attuale: 852 miliardi di dollari.

Anthropic ha raggiunto 30 miliardi di dollari di ricavi annualizzati entro aprile 2026 — in aumento rispetto ai 9 miliardi di dollari di quattro mesi prima. La crescita dei ricavi più rapida di qualsiasi azienda nella storia documentata. Valutazione: 380 miliardi di dollari. Secondo quanto riferito, sta perseguendo un round superiore ai 900 miliardi di dollari. I margini lordi sono migliorati dal -94% del 2024 al 40% nel 2025 — meglio di OpenAI, ma con ancora 5,2 miliardi di dollari di perdite di EBITDA.

Dietro entrambe le aziende c'è il livello infrastrutturale che finanzia l'intero ciclo. Google prevede da 175 a 185 miliardi di dollari di investimenti in IA per il 2026 — il doppio di quanto speso nel 2025 — e contemporaneamente investe 40 miliardi di dollari in Anthropic. Meta: 115-135 miliardi di dollari. Microsoft: 190 miliardi di dollari. La spesa complessiva per le infrastrutture di IA degli hyperscaler solo quest'anno supera i 600 miliardi di dollari. Si tratta di una cifra superiore al bilancio militare di ogni paese del mondo, ad eccezione degli Stati Uniti.

Rileggete le cifre.

Ricavi su. Perdite su, più veloci. Valutazioni su, ancora di più. Eppure — nessuno va nel panico. Gli investitori fanno la fila. I capitali continuano ad affluire.

Se OpenAI aumenta i prezzi, Anthropic conquista il mercato.

Se Anthropic aumenta i prezzi, DeepSeek e Llama conquistano il mercato.

Se entrambi aumentano i prezzi, i modelli open source — che ormai eguagliano le prestazioni all’avanguardia nella maggior parte dei benchmark a un costo irrisorio — assorbono la domanda.

Se Google, Meta, e le alternative cinesi continuano a pubblicare modelli sotto licenze aperte, il prezzo minimo rimane comunque a zero.

La strategia dominante di ogni attore è continuare a sovvenzionare. Abbandonare la strategia — aumentando i prezzi, tagliando gli investimenti — significa perdere quote di mercato a favore di chiunque non lo faccia. Si tratta di un classico dilemma del prigioniero. L'equilibrio di Nash è una compressione permanente dei margini.

E a differenza della versione classica, non c'è via d'uscita. In un gioco a due giocatori, l'interazione ripetuta può produrre cooperazione. Qui abbiamo OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek, Mistral, Qwen, oltre agli attori statali e all'open source. Il divario nel benchmark MMLU tra modelli open source e proprietari si è ridotto da 17,5 a 0,3 punti percentuali in un solo anno.

Troppi attori. Troppi incentivi. Nessun meccanismo di coordinamento.

L'equilibrio regge. Il sussidio continua. E non è un caso. È l'unica mossa razionale possibile.

Ora guardate da dove arrivano i soldi.

Claude Code di Anthropic: $2,5 miliardi di ricavi annualizzati entro febbraio 2026. Da zero. In nove mesi. Più della metà di tutta la spesa enterprise sui prodotti Anthropic. Gli strumenti di coding di OpenAI, Cursor, GitHub Copilot — stessa traiettoria. I coding assistant sono la killer app dell'era AI attuale.

Sono anche il prodotto che distrugge la propria base clienti.

Pensate a cosa fa un coding assistant. Rende ogni sviluppatore più produttivo — nel costruire piattaforme SaaS, strumenti interni, applicazioni custom, qualsiasi cosa che implichi scrivere codice. L'agenzia che sviluppa progetti per i clienti ha bisogno di meno sviluppatori. Il team interno ha bisogno di meno persone. Il freelancer compete contro uno strumento che costa 20 dollari al mese.

Lo Stanford AI Index 2026 lo ha già misurato: l'occupazione degli sviluppatori software tra i 22 e i 25 anni è scesa di quasi il 20% dal 2024. Quella degli sviluppatori più senior è cresciuta del 6-12% nello stesso periodo. Le offerte di lavoro entry-level nel tech sono crollate del 67%.

Il prodotto funziona. Solo che funziona contro sé stesso.

Al momento questo paradosso non è evidente perché gli assistenti di programmazione sono ancora in fase di diffusione. La loro diffusione sta crescendo più rapidamente della compressione che ne deriva. Ma la diffusione ha un limite massimo. La compressione no.

E se la traiettoria rimane invariata — se l'AI passa dall'assistere gli sviluppatori a sostituire il compito di sviluppo stesso — l'assistente di programmazione perde completamente il suo cliente. Lo sviluppatore è sempre stato un intermediario in una catena che viene compressa da entrambe le estremità.

Il che solleva la domanda: se gli assistenti di programmazione cannibalizzano il mercato degli sviluppatori, e il mercato degli sviluppatori è ciò che rende preziosi gli assistenti di programmazione — chi è esattamente il cliente a lungo termine?

Seguite il flusso di capitale attraverso ogni livello:

Ogni livello sovvenziona la distruzione di quello successivo.

E le startup costruite sui modelli all'avanguardia? Stanno bruciando i soldi dei propri investitori per pagare prezzi API già sovvenzionati dagli investitori dei laboratori. Un unico bacino di capitali, che si prosciuga da entrambe le estremità. Nessuno nella catena è autosufficiente.

Il 4 maggio 2026, OpenAI e Anthropic hanno lanciato società di implementazione finanziate da fondi di private equity. Lo stesso giorno.

DeployCo di OpenAI: 4 miliardi di dollari, valutazione di 10 miliardi di dollari, 19 investitori — TPG, Bain Capital, Brookfield. E McKinsey. E Bain & Company. E Capgemini.

L'impresa di Anthropic: 1,5 miliardi di dollari. Blackstone, Goldman Sachs, Hellman & Friedman.

Leggete attentamente l’elenco degli investitori.

E i laboratori AI — i cui modelli si stanno commoditizzando sotto i loro occhi — stanno virando verso consulenza e servizi di deployment come prossima opportunità di margine.

C'è un problema con questo piano.

McKinsey ha tagliato circa il 10% della forza lavoro non rivolta ai clienti negli ultimi 18 mesi. L'organico è sceso da 45.000 a 40.000. L'azienda ha implementato migliaia di agenti AI interni per automatizzare attività prima gestite da consulenti junior. Bain, Deloitte, KPMG, Accenture, PwC, EY — tutti in ristrutturazione. Tutti citando la stessa ragione.

La consulenza è il prossimo mercato che la stessa tecnologia comprime. Le società che sopravvivono si appoggiano sulla scala e sull'adozione ancora incompleta dell'AI. Non sull'immunità.

Non stanno uscendo dalla catena spostandosi nei servizi. Stanno entrando in un altro livello della stessa catena.

Quindi, se il livello dei modelli diventa un prodotto di massa e quello dei servizi segue lo stesso percorso, cosa rimane?

La posizione.

Ottocento milioni di utenti settimanali che dipendono dalla tua infrastruttura. Non si tratta di un modello di business nel senso tradizionale del termine. È una risorsa politica. Leva normativa. Contratti di difesa. Rilevanza per la sicurezza nazionale. Potere di definizione degli standard. La capacità di sedere in ogni sala in cui si redigono le politiche sull’AI.

Amazon ha gestito AWS con margini ridotti per un decennio per diventare un'infrastruttura da cui nessuno potesse fare a meno. Google deteneva il 90%+ del mercato della ricerca. Meta possedeva il social graph. Quelli erano mercati in cui il vincitore si prendeva tutto. L'AI non lo è.

Sei modelli di frontiera. Decine di alternative open-source. Sforzi sostenuti dai rispettivi governi da parte di Cina, UE e altri. La struttura competitiva garantisce una frammentazione permanente. Nessun singolo attore raggiungerà un dominio a livello di AWS.

Ma essere tra i quattro o cinque che contano — negli Stati Uniti, in Europa, a livello globale — significa comunque qualcosa. Non 852 miliardi di dollari per azienda. Non rendimenti da monopolio. Non il prossimo Google. Ma un posto al tavolo dove si scrivono le regole.

Influenza politica con margini da commodity.

Ecco cosa penso stia realmente accadendo. Non si tratta di una bolla: le bolle scoppiano. Non si tratta di una correzione: le correzioni ripristinano l’equilibrio. Si tratta di una commoditizzazione guidata dagli investimenti: una struttura basata sulla teoria dei giochi in cui attori razionali, finanziati da capitali senza precedenti, comprimono in modo permanente ogni margine su cui intervengono.

Non ci sarà alcun crollo. Non ci sarà nemmeno una situazione in cui il vincitore si aggiudica tutto.

L'intelligenza artificiale si sta comprimendo permanentemente verso l'economia di un servizio essenziale. Le aziende lo sanno. Non possono fermarlo. Possono solo posizionarsi per essere tra i sopravvissuti — e sopravvivere con margini da commodity su vasta scala è comunque un risultato. Solo che non è il risultato che le attuali valutazioni stanno scontando.

Non andrà come per AWS, Google o Meta. I tempi sono diversi. La struttura competitiva è diversa. I margini saranno più bassi, se mai ci saranno. Ma possedere un modello di frontiera importante significa ancora qualcosa. Proprio come possedere infrastrutture critiche ha sempre significato qualcosa. Non per i rendimenti. Per la leva finanziaria.

Ho scritto ne Il paradosso degli agenti AI che l'AI non genera competenza, la amplifica. Pieter Levels ha costruito un portfolio da 3 milioni di dollari in solitaria perché aveva dieci anni di audience prima che arrivassero gli strumenti. Peter Steinberger è stato acquisito da OpenAI perché aveva tredici anni di esperienza nella costruzione di aziende software, non per un hack del venerdì sera.

Quella osservazione riguardava gli individui. Questo articolo riguarda l'intera struttura industriale. La conclusione è la stessa, vista dall'altro lato.

La trappola della teoria dei giochi che comprime ogni margine nell'AI — modelli, software, consulenza — è la cosa migliore che sia mai capitata a chiunque abbia la competenza per usare questi strumenti. Il sussidio significa che il costo dell'intelligenza artificiale si sta avvicinando allo zero. La competizione garantisce che ci resti. Sei modelli all'avanguardia, decine di alternative open-weight, sforzi governativi in tutti i continenti — tutti in competizione per offrirti strumenti migliori e più economici.

Le PMI europee sono strutturalmente più vicine al modello del micro-team AI-native che a quello dell'adozione enterprise. Non avete i silos di dati. Non avete trent'anni di sistemi legacy. Non avete il change management per centinaia di persone. Siete abbastanza piccoli da riprogettare il modo in cui lavorate attorno a questi strumenti. Le enterprise con il 40% di fallimenti sui progetti di AI agentica stanno giocando una partita diversa dalla vostra.

Ma gli strumenti da soli non cambiano nulla — non senza competenza di dominio e la volontà di cambiare il modo in cui operate. La domanda non è più se adottare l'AI. OpenAI, Anthropic, Google, Meta e DeepSeek — tra gli altri — hanno già preso quella decisione per voi. La domanda è se siete disposti a cambiare il modo in cui lavorate.

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Dati finanziari di Anthropic e Claude Code VentureBeat: Anthropic raggiunge un fatturato annuo di 30 miliardi di dollari | Sacra: Ricavi e finanziamenti di Anthropic | MindStudio: Claude Code, fatturato annualizzato di 2,5 miliardi di dollari | European Business Magazine: Margini e perdite di Anthropic | SaaStr: Anthropic ha superato OpenAI in termini di fatturato

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Fabio Lauria

CEO & Founder, ELECTE

Ogni settimana approfondiamo il tema dell'intelligenza artificiale senza cadere nel clamore mediatico, basandoci su dati, analisi e un punto di vista indipendente.