Il settore dell'intelligenza artificiale ha registrato una rapida crescita negli ultimi anni grazie all'emergere dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI). Questi progressi hanno trasformato l'intelligenza artificiale da un concetto piuttosto raro a uno strumento relativamente accessibile a tutti.
Il nuovo interesse per l'intelligenza artificiale e gli investimenti in essa contenuti possono essere collegati al lancio di ChatGPT di OpenAI nel novembre 2022. Dopo il lancio di ChatGPT, sembra che quasi tutte le grandi aziende IT abbiano introdotto una qualche forma di GenAI nei propri servizi. Ciò è dovuto ai vantaggi riscontrati dall'uso dell'intelligenza artificiale in settori come la sanità, la finanza e la produzione.
Le aziende faticano a monetizzare gli investimenti nell'intelligenza artificiale nonostante le ingenti spese
Nonostante gli ingenti investimenti effettuati e il fermento che circonda il settore, la maggior parte delle aziende di intelligenza artificiale non riesce ancora a realizzare profitti consistenti. È noto che le grandi aziende tecnologiche investono ingenti somme di denaro in infrastrutture di data center e hardware necessari per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, molte delle attuali applicazioni di intelligenza artificiale, tra cui chatbot e applicazioni di manipolazione delle immagini, hanno un modello di monetizzazione inadeguato.
Apple e Microsoft utilizzano l'intelligenza artificiale nei loro prodotti, ma non la offrono separatamente come servizio a pagamento. D'altro canto, OpenAI ricava i suoi ricavi dai suoi prodotti e servizi di intelligenza artificiale, il che rappresenta un modello di guadagno più diretto. Questa differenza sottolinea il problema più generale didentle fonti di reddito che possono essere redditizie nel campo dell'intelligenza artificiale.
Secondo Chirag Dekate di Gartner, l'intelligenza artificiale è ancora in una fase iniziale di sviluppo del mercato. I mercati in fase iniziale tendono a generare ricavi dal lato dell'offerta e, come ha sottolineato Dekate, l'adozione aziendale segue a ruota.
I progressi nell'Intelligenza Artificiale hanno influenzato i mercati azionari, in particolare il Nasdaq Composite Index, che ha raggiunto nuovi massimi nel 2024 grazie all'interesse degli investitori. Anche i prezzi delle azioni delle aziende impegnate nell'IA sono aumentati. Tuttavia, questo entusiasmo ha anche i suoi risvolti negativi.
Ad esempio, il report sugli utili del secondo trimestre dell'anno fiscale 2024 di Amazon ha evidenziato una performance deludente, attribuibile all'elevata spesa in progetti di intelligenza artificiale. Questi casi dimostrano l'instabilità e le incertezze legate agli investimenti nell'intelligenza artificiale.
Confronti tra il boom dell'intelligenza artificiale e la bolla delle dot-com
Si è registrato un elevato livello di investimenti in aziende legate all'intelligenza artificiale, tanto che alcuni hanno ipotizzato che si tratti di una bolla speculativa. La situazione è stata aggravata dall'elevata valutazione delle aziende di intelligenza artificiale e dalla mancanza di flussi di entrate visibili, sollevando così il timore che si tratti di una bolla destinata a scoppiare e a portare a un crollo del mercato. Jay Jung di Embarc Advisors ha osservato: "Sebbene le valutazioni possano essere in qualche modo elevate, non sono drasticamente disallineate con le aspettative di crescita futura"
La bolla delle dot-com scoppiata tra la fine degli anni '90 e l'inizio degli anni 2000 ha comportato ingenti finanziamenti per le aziende basate su Internet e il conseguente crollo del mercato. Alcuni analisti hanno paragonato questo fenomeno all'attuale mercato dell'intelligenza artificiale, affermando che entrambi sono stati sopravvalutati a causa delle elevate aspettative riposte in essi.
Secondo Alan Pelz-Sharpe di Deep Analysis, in una recente intervista , il boom dell'intelligenza artificiale presenta somiglianze con la bolla delle dot-com. Pelz-Sharpe ha dichiarato: "L'intelligenza artificiale non scomparirà, ma ci sono ancora dure lezioni da imparare su quali siano i migliori casi d'uso in termini di investimenti e rendimenti".
