La prevista bolla dell’IA e l’economia del futuro
La bolla dell’intelligenza artificiale (IA) può diventare molto più di una correzione delle quotazioni delle società tecnologiche. L’IA sta infatti trasformando una promessa tecnologica in investimenti reali, infrastrutture, debito e strategie industriali nazionali, mentre il capitale finanziario continua a muoversi fra settori diversi alla ricerca delle tecnologie capaci di offrire i rendimenti più elevati. È in questo spazio che la storia della criptovalute e quella dell’IA iniziano a incontrarsi: non formano una sola bolla e non si muovono necessariamente insieme, ma appartengono a un sistema nel quale le aspettative sul futuro possono trasmettere rapidamente gli shock da un mercato all’altro e, attraverso il credito e gli investimenti, arrivare fino alle imprese e alle famiglie.
La ricerca più recente conferma questa natura intermittente della relazione. Uno studio pubblicato alcuni giorni fa dalla rivista Research in International Business and Finance dell’editore Elsevier B.V. di Amsterdam, che analizza criptovalute, tecnologia finanziaria (financial technology, FinTech) e società legate all’IA e alla robotica, rileva generalmente deboli movimenti congiunti nel breve e medio periodo, mentre interdipendenze più significative emergono sugli orizzonti più lunghi, soprattutto durante le crisi del Covid-19 e della guerra russo-ucraina.[1]
Un’altra ricerca, pubblicata nell’aprile scorso dalla medesima rivista olandese, dedicata ai fondi tecnologici negoziati in borsa (Technology Exchange-Traded Fund, ETF-tech) e alle criptovalute, soprattutto Bitcoin ed Ethereum, rileva una crescita molto più marcata delle interdipendenze nelle fasi estreme, soprattutto durante i forti ribassi dei mercati, e inoltre lo studio mostra che l’interdipendenza (connectedness) raggiunge picchi durante alcuni episodi di forte turbolenza, fra cui l’episodio noto come “GameStop short squeeze” del 2021, il collasso di Terra-Luna nel 2022 e la fase di forte rialzo dei titoli legati all’IA nel 2023. La correlazione, dunque, cambia con il regime del mercato, e ciò che appare separato in condizioni normali può diventare fortemente collegato nelle fasi di forte tensione.[2]
È questo il primo elemento da comprendere, cioè la relazione fra IA e criptovalute non si misura soltanto osservando se Bitcoin sale quando salgono le azioni tecnologiche; si misura soprattutto osservando come il sistema reagisce quando le aspettative cambiano rapidamente. In altre parole, una crisi può trasformare una pluralità di mercati relativamente autonomi in una rete nella quale gli investitori riducono simultaneamente il rischio, le imprese rinviano gli investimenti, il credito diventa più costoso e gli intermediari cercano di vendere attività che fino a poco prima sembravano molto diverse fra loro.
Promesse tecnologiche
IA e criptovalute nascono da promesse differenti. Le criptovalute promettono di trasformare il denaro, i sistemi di pagamento e il rapporto fra individui, istituzioni e intermediari finanziari. L’IA promette di trasformare la produzione, il lavoro, la ricerca e la capacità delle imprese di creare valore. Inoltre, il prima settore costruisce una gigantesca aspettativa finanziaria intorno a una trasformazione economica ancora largamente incompiuta, mentre il secondo parte da una tecnologia già utilizzata su scala crescente, da imprese che producono ricavi e da investimenti produttivi enormi, ma chiede ai mercati di attribuire oggi un valore a una parte consistente dei profitti che quella tecnologia dovrebbe generare domani. Tra i due fenomeni corre una distinzione importante: le criptovalute rappresentano una delle più grandi esperienze recenti di finanziarizzazione di una promessa tecnologica, mentre l’IA porta la stessa logica dentro l’economia produttiva.
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Il capitale anticipa il cambiamento e, anticipandolo, contribuisce, a volte, a produrlo. Gli investimenti costruiscono capacità produttiva prima che sia possibile sapere con precisione quanto quella capacità sarà utilizzata. Le valutazioni azionarie incorporano profitti futuri prima che quei profitti siano osservabili. Il credito finanzia infrastrutture che devono essere ripagate con ricavi ancora da realizzare. Si forma così un circuito dove la tecnologia genera aspettative, le aspettative attirano capitale, il capitale costruisce infrastrutture, le infrastrutture rendono credibile una nuova espansione della tecnologia e delle sue valutazioni. E’ un circuito che può produrre una straordinaria crescita della produttività, ma può anche produrre investimenti superiori alla domanda che l’economia è in grado di esprimere.
Quando l’aspettativa diventa investimento
Il rischio dell’IA nasce proprio dalla sua materialità, ossia investimenti, infrastrutture, debito e strategie industriali che coinvolgono integralmente l’economia reale. La Banca dei Regolamenti Internazionali (BRI), un’organizzazione internazionale con sede a Basilea che funge letteralmente da banca centrale delle banche centrali, anche nota come Bank for International Settlements (BIS), studia la crescita esplosiva dell’IA come una corsa fra imprese che cercano di conquistare rapidamente una posizione dominante in un mercato nel quale pochi vincitori possono appropriarsi di una quota molto elevata dei ricavi. Nel modello della BRI, elaborato in uno studio pubblicato nel luglio scorso, l’incentivo a investire rapidamente porta l’investimento a superare di circa il 50% il livello efficiente nello scenario di riferimento. Il ricorso al debito e i legami finanziari fra le imprese aumentano inoltre la fragilità del sistema e possono amplificare la fase di contrazione quando le aspettative sui ricavi sono ridimensionate.[3]
I numeri della corsa sono già enormi, poiché secondo l’Annual Economic Report 2026 della banca basilese, le cinque maggiori società hyperscaler statunitensi – cioè le grandi aziende tecnologiche che gestiscono infrastrutture cloud e centri elaborazione dati su scala globale, capaci di aumentare risorse di calcolo, immagazzinamento dati e rete in modo praticamente illimitato per servire milioni di clienti contemporaneamente – prevedono oltre mille miliardi di dollari di investimenti legati all’IA nel solo biennio 2025-2026. Gli investimenti in conto capitale crescono più rapidamente degli utili e dei flussi di cassa disponibili, con alcune imprese che ricorrono anche al debito per finanziare l’espansione.[4]
La questione assume così una dimensione nuova e diversa: non riguarda soltanto il prezzo di NVIDIA, Microsoft o di qualche altra grande società tecnologica, riguarda invece la quantità di capitale che l’economia mondiale impegna oggi per soddisfare una domanda futura che deve ancora manifestarsi pienamente. La BRI, in un altro studio del gennaio scorso, osserva che il finanziamento dell’espansione dell’IA si sposta progressivamente dai flussi di cassa verso il debito e il credito privato, dunque il valore delle imprese incorpora aspettative di crescita che devono successivamente tradursi in ricavi sufficienti a sostenere investimenti e obblighi finanziari.[5]
La storia economica offre molti precedenti, come le ferrovie, l’elettrificazione, le telecomunicazioni e internet, in grado di generare investimenti che spesso anticipano di molto la domanda effettiva, ma solo una parte di quei capitali crea capacità produttiva che cambia davvero il mondo, mentre un’altra parte finanzia capacità che il mercato non riesce ad assorbire. La questione decisiva diventa quindi il rapporto fra aspettativa, investimento e tempo.
La finanza entra nell’economia reale
L’IA rende questo problema particolarmente importante perché la sua infrastruttura è fisica, cioè necessita di semiconduttori, energia, reti elettriche, centri elaborazione dati, terreni, costruzioni, competenze e capitale, insomma vecchi e nuovi fattori di produzione. Gli Stati competono per assicurarsi queste risorse perché la capacità di sviluppare e utilizzare l’IA diventa una componente della capacità produttiva nazionale, e così la corsa tecnologica assume anche, o forse soprattutto, una dimensione geo-economica.
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La BRI nelle sue ricerche rileva che l’espansione dell’IA sostiene già la crescita degli investimenti e produce effetti lungo le catene internazionali della produzione, ma allo stesso tempo la produttività futura dell’IA rimane incerta e varia considerevolmente fra settori ed economie. Ciò implica che l’eventuale correzione, quindi, può assumere forme molto diverse nei singoli Paesi, con una questione apparentemente confinata ai mercati finanziari che può raggiungere – anzi certamente raggiungerà – imprese e famiglie.
Lo scenario che si delinea è questo: una parte significativa degli investimenti anticipa una domanda che alla fine si rivela inferiore alle attese; di conseguenza le società tecnologiche riducono gli investimenti, i fornitori ricevono meno ordini, i progetti infrastrutturali sono rinviati, il valore degli immobili e degli impianti costruiti per ospitare quei progetti scende, il credito diventa più selettivo e le banche e gli investitori che hanno finanziato quella filiera diventano più prudenti; intanto, anche le imprese che non hanno mai acquistato una criptovaluta o che non hanno mai prodotto un sistema di IA si trovano comunque davanti a un credito più costoso, a minori investimenti e a una domanda aggregata più debole.
Anche il Fondo Monetario Internazionale (FMI) considera esplicitamente questo tipo di trasmissione del rischio tra finanza ed economia reale. Da una sua analisi del marzo scorso emerge che l’aumento della leva finanziaria associata agli investimenti nell’IA, insieme alla rapida obsolescenza del capitale fisico, può aumentare l’incertezza sui ricavi e sulle valutazioni, e inoltre una riduzione dei redditi di famiglie e imprese può indebolire la loro capacità di servizio del debito e trasferire le difficoltà dall’economia reale al sistema bancario e al credito.[6]
A questo si aggiunge un rischio che riguarda l’intera finanza digitale, non solo le criptovalute: la stessa capacità agentica dell’IA può essere impiegata per individuare vulnerabilità informatiche nei mercati finanziari, un timore che ha già spinto le autorità americane a interrogarsi sui rischi posti dai modelli più avanzati. Non a caso, regolatori come la Banca dei Regolamenti Internazionali, la Financial Conduct Authority britannica e la Bank of England stanno sperimentando essi stessi sistemi di IA agentica per la vigilanza, proprio perché buona parte di questi rischi sfugge ancora al perimetro regolatorio tradizionale.
L’interdipendenza internazionale rende il fenomeno ancora più rilevante, poiché un centro elaborazione dati costruito negli Stati Uniti utilizza semiconduttori che sono prodotti attraverso catene industriali asiatiche, energia e infrastrutture locali, capitale raccolto sui mercati internazionali e servizi forniti da imprese che operano in diversi Paesi. Una riduzione degli investimenti può quindi propagarsi attraverso commercio, prezzi delle materie prime, flussi finanziari e occupazione ben oltre il luogo nel quale la correzione ha avuto origine, e la bolla, allora, può diventare una questione di allocazione internazionale delle risorse.
Le criptovalute in un quadro incerto
In questa prospettiva la storia delle criptovalute torna nel quadro di insieme, non perché Bitcoin finanzi direttamente l’IA e nemmeno perché esista una relazione lineare fra il prezzo delle criptovalute e quello delle società tecnologiche, dato che le ricerche disponibili non autorizzano una conclusione simile, ma la connessione è più profonda poiché riguarda il modo nel quale il capitale reagisce alle grandi promesse tecnologiche.
Un esempio concreto arriva dalle stesse attività digitali (digital asset). La ricerca economica della rivista Finance Research Letters dell’editore Elsevier B.V., in un numero pubblicato nel luglio 2023, mostra che il lancio di ChatGPT produce nel 2023 un effetto significativo anche sulle attività di criptovalute (crypto asset) legati all’IA; infatti, nei due mesi successivi al lancio, questi strumenti registrano rendimenti medi superiori rispetto ai gruppi di controllo, mentre l’attenzione misurata attraverso le ricerche su Google contribuisce a spiegare l’aumento della domanda. Una promessa tecnologica modifica quindi le valutazioni anche di attività finanziarie che non hanno necessariamente un rapporto diretto con la tecnologia che la genera.[7]
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Il capitale si sposta inoltre da un settore all’altro. In un articolo del giugno scorso, l’agenzia di stampa Reuters osserva un forte spostamento dell’interesse degli investitori da Bitcoin verso le società e le infrastrutture legate all’IA: nei primi mesi dell’anno, oltre 21 miliardi di dollari affluiscono nei principali ETF sui semiconduttori, mentre gli ETF legati a Bitcoin registrano deflussi netti per circa 3,1 miliardi.[8]
Anche alcune infrastrutture fisiche nate intorno alle criptovalute entrano nella nuova economia dell’IA, poiché strutture progettate per la messa in circolazione di cripto, la cosiddetta “estrazione” (mining) – possono essere riconvertite verso attività di calcolo e centri elaborazione dati. Il capitale e le infrastrutture mostrano quindi una certa capacità di migrazione quando cambia l’aspettativa di rendimento.
La connessione fra criptovalute e IA emerge ancora come un’economia dell’aspettativa tecnologica, cioè le criptovalute anticipano finanziariamente una trasformazione del sistema monetario, mentre l’IA anticipa finanziariamente una trasformazione della produzione. Le due storie restano diverse, ma il meccanismo attraverso il quale il capitale attribuisce oggi un valore al futuro presenta elementi comuni.
I meccanismi di trasmissione
A questo punto il rischio da osservare diventa più chiaro, e non serve dimostrare l’esistenza di una singola bolla composta di IA e criptovalute, perché occorre piuttosto individuare i canali attraverso i quali un eccesso di aspettative passa da un mercato all’altro e, soprattutto, capire quando la finanza comincia a trasferire il problema all’economia reale, con chiusure aziendali, perdita di posti di lavoro, riduzione degli investimenti produttivi, difficoltà di credito per imprese e famiglie.
Da un’analisi attenta emerge proprio questa caratteristica, ossia in condizioni normali le interdipendenze possono essere contenute, mentre nelle fasi estreme aumentano e gli shock possono assumere una direzione asimmetrica. Ancora la ricerca della rivista Research in International Business and Finance dell’aprile scorso rileva, per esempio, che gli ETF legati all’IA e al FinTech possono assumere un ruolo di trasmissione del rischio durante le crisi, mentre attività di criptovalute risultano più spesso destinatarie degli shock. Sembra dunque che il sistema assomigli meno a due bolle che si gonfiano contemporaneamente e più a una rete nella quale gli shock cambiano direzione e intensità a seconda delle condizioni finanziarie.
Per i decisori politici la conseguenza è precisa, ovvero devono monitorare le esposizioni, non soltanto i prezzi, e devono sapere quanto debito finanzia l’espansione dell’IA, quali banche e investitori sono esposti alle stesse imprese, quali operatori non bancari partecipano al finanziamento, quali infrastrutture dipendono da una domanda futura ancora incerta e quali attività possono essere riconvertite se le aspettative cambiano.
Il Fondo Monetario Internazionale, in un altro studio del luglio scorso, indica nella maggiore disponibilità di dati sulle esposizioni all’IA, nel monitoraggio delle correlazioni e nei test di resistenza alcuni degli strumenti necessari per affrontare il problema, e invita inoltre le autorità a rafforzare il coordinamento internazionale, perché i mercati e le catene produttive nelle quali l’IA si inserisce attraversano ormai i confini nazionali. Le autorità, dunque, non devono cercare di stabilire in anticipo se l’IA sia una bolla, devono piuttosto costruire la capacità di resistere anche all’eventualità che una parte delle aspettative si riveli eccessiva; si deve dunque puntare alla resilienza, sebbene il significato del termine inizi a inflazionarsi.[9]
L’obiettivo della politica economica diventa allora duplice, lasciare che il capitale finanzi la trasformazione tecnologica e impedire che una corsa agli investimenti produca una concentrazione di debito, capacità produttiva e rischio tale da trasformare una correzione finanziaria in una crisi dell’economia reale.
L’IA può essere una delle più importanti trasformazioni produttive della nostra epoca, ma proprio per questo vale la pena guardare oltre le quotazioni delle società tecnologiche e oltre il prezzo del Bitcoin: il vero oggetto è il circuito nel quale aspettative, capitale, infrastrutture, imprese e Stati si alimentano reciprocamente.
I Romani chiamavano «occasio» la capacità di riconoscere il momento giusto, e la raffiguravano come una figura alata, perché l’occasione passa rapidamente e, una volta superata, non può essere afferrata. Ma se l’occasione di riconoscere una tecnologia emergente è fuggevole, la sua realizzazione non lo è affatto, poiché il futuro tecnologico ha bisogno di tempo, cioè abbastanza capitale per essere costruito e abbastanza prudenza per evitare che la sua anticipazione finanziaria diventi più grande della trasformazione che dovrebbe sostenere.
La domanda decisiva diventa allora quanto del futuro che stiamo finanziando è già diventato realtà, perché quando una tecnologia è contemporaneamente promessa finanziaria, infrastruttura produttiva e strumento della competizione fra Stati, la sua eventuale crisi può viaggiare molto più lontano del mercato nel quale è cominciata.
Note:
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0275531926001881?via%3Dihub
[2] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0275531926000437?via%3Dihub
[3] https://www.bis.org/publications/working-paper-1367-ai-investment-race.pdf
[4] https://www.bis.org/publications/aer-2026_0.pdf
[5] https://www.bis.org/publications/bulletin-120-financing-ai-boom-cash-flows-debt.pdf
[6] https://www.imf.org/-/media/files/publications/imf-notes/2026/english/insea2026002.pdf
[7] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1544612323003653?via%3Dihub
[8] https://www.reuters.com/business/finance/bitcoins-star-fades-investors-flock-lustre-ai-megacap-ipos-2026-06-05/
[9] https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/07/23/how-central-banks-can-contain-financial-stability-risks-as-ai-accelerates-change?
