di Isaac J.P. Barrow
La corsa mondiale all’intelligenza artificiale sta mobilitando centinaia di miliardi di dollari. Le grandi aziende tecnologiche costruiscono enormi centri di elaborazione dati, acquistano semiconduttori, sviluppano software e investono in infrastrutture energetiche. Un’espansione senza precedenti che promette di trasformare interi settori produttivi. Ma mentre una parte dell’economia accelera a ritmi impressionanti, un’altra sembra rallentare. E secondo l’economista premio Nobel Paul Krugman, le due cose potrebbero essere strettamente collegate. In un’analisi pubblicata sul suo Substack, intitolata AI Versus Everything Else (Intelligenza artificiale contro tutto il resto), Krugman richiama l’attenzione su una conseguenza del boom dell’intelligenza artificiale che sta ricevendo molta meno attenzione rispetto ai possibili effetti sull’occupazione o al rischio di una bolla finanziaria: gli enormi investimenti destinati all’IA starebbero sottraendo capitali e risorse a tutto il resto dell’economia americana. Un fenomeno che gli economisti chiamano crowding out, traducibile come effetto spiazzamento. Spieghiamolo: quando un’impresa vuole costruire una fabbrica, ampliare uno stabilimento o realizzare un complesso residenziale, generalmente deve procurarsi capitali, spesso ricorrendo a prestiti. Il costo di questi finanziamenti dipende anche dai tassi di interesse. Se la domanda di denaro per finanziare nuovi investimenti aumenta molto rapidamente, i tassi possono salire, rendendo più costoso ottenere credito. Immaginiamo allora due imprese. La prima vuole costruire un nuovo stabilimento industriale, la seconda un gigantesco data center destinato all’intelligenza artificiale; entrambe hanno bisogno di capitali, ma la seconda appartiene a un settore nel quale le aspettative di guadagno sono enormi e i grandi operatori dispongono di risorse finanziarie considerevoli. Se i tassi di interesse aumentano, il progetto industriale potrebbe diventare meno conveniente ed essere rinviato. Il data center, invece, viene costruito ugualmente, perché l’azienda tecnologica ritiene che i profitti futuri giustifichino l’investimento. Moltiplichiamo questo esempio per migliaia di imprese e miliardi di dollari e otteniamo il fenomeno descritto da Krugman: una parte crescente delle risorse finanziarie viene assorbita dal settore tecnologico, mentre gli investimenti negli altri comparti incontrano maggiori difficoltà. Il primo grafico sottostante riportato dall’economista, realizzato da Steve Rattner, mette a confronto l’andamento della costruzione di data center con quello di altre strutture, tra cui abitazioni, uffici e fabbriche. Gli investimenti nelle infrastrutture informatiche crescono rapidamente, mentre altri segmenti dell’edilizia mostrano una dinamica decisamente più debole.
Ma la costruzione degli edifici rappresenta soltanto una parte della spesa complessiva per l’intelligenza artificiale. Una quota molto importante degli investimenti riguarda i computer, i processori, le apparecchiature elettroniche e i programmi necessari a far funzionare questi sistemi.
Per comprendere le dimensioni del fenomeno basta guardare i dati del Bureau of Economic Analysis americano, disponibili attraverso la banca dati FRED della Federal Reserve di St. Louis. Nel secondo trimestre del 2026 gli investimenti privati statunitensi in apparecchiature per l’elaborazione delle informazioni e software hanno raggiunto un valore annualizzato di circa 1.646 miliardi di dollari, rispetto ai 1.375 miliardi dello stesso periodo del 2025. Si tratta di una categoria statistica più ampia dell’intelligenza artificiale, ma che comprende una parte importante delle tecnologie alla base della sua espansione. Krugman utilizza proprio i dati sugli investimenti tecnologici e li confronta con quelli destinati al resto dell’economia, misurandoli in rapporto al prodotto interno lordo. Il secondo grafico prende come riferimento l’inizio del 2023 e mostra un progressivo aumento del peso degli investimenti tecnologici, accompagnato da un andamento assai meno favorevole degli altri investimenti.
Per l’economista questa divergenza rappresenta un segnale evidente dell’effetto spiazzamento. Va precisato che il confronto tra le due serie, da solo, indica una relazione nell’andamento degli investimenti, mentre attribuire il rallentamento degli altri settori principalmente all’intelligenza artificiale è l’interpretazione economica proposta da Krugman.
Il problema riguarda anche risorse materiali. I data center consumano enormi quantità di elettricità, richiedono collegamenti alla rete, sistemi di raffreddamento e componenti elettroniche specializzate. Quando la domanda cresce più velocemente della capacità produttiva, possono aumentare i prezzi e allungarsi i tempi di approvvigionamento. Secondo Krugman, la forte richiesta di semiconduttori e memorie legata all’intelligenza artificiale sta già esercitando pressioni su mercati dai quali dipendono anche i produttori di automobili, computer e altri dispositivi elettronici.
La particolarità di questa situazione emerge confrontandola con un’altra grande rivoluzione tecnologica: quella di Internet negli anni Novanta. All’epoca gli Stati Uniti attraversarono un enorme ciclo di investimenti nelle telecomunicazioni, nei computer e nelle nuove imprese digitali. Eppure, osserva Krugman nel terzo grafico della sua analisi, gli investimenti negli altri settori continuarono ad aumentare. Il boom tecnologico si accompagnò quindi a un’espansione più generale dell’economia.
Una delle spiegazioni, secondo il premio Nobel, riguarda l’afflusso di capitali dall’estero. Negli anni Novanta gli Stati Uniti riuscirono ad attirare grandi quantità di investimenti internazionali, aumentando le risorse disponibili per finanziare la crescita. Oggi Krugman ritiene che manchi un afflusso di capitali esteri paragonabile, capace di sostenere contemporaneamente la corsa all’intelligenza artificiale e gli investimenti negli altri settori.
C’è poi un’altra questione, forse ancora più importante: chi decide dove devono andare le risorse di un Paese e chi sostiene i costi di queste decisioni? Spesso si considera l’investimento privato come una scelta economicamente efficiente, perché effettuata da imprese che mettono a rischio il proprio capitale. Ma Krugman ricorda che anche le grandi aziende possono commettere errori colossali. Porta come esempio Meta, la società proprietaria di Facebook, che ha investito circa 80 miliardi di dollari nel progetto del metaverso, ridimensionandone successivamente le ambizioni. Risorse enormi destinate a un’iniziativa che, almeno finora, ha prodotto risultati molto inferiori alle aspettative.
Un investimento privato sbagliato può quindi avere conseguenze economiche reali, soprattutto quando assorbe risorse che avrebbero potuto essere impiegate altrove.
La situazione diventa ancora più complessa quando intervengono gli incentivi pubblici. Negli Stati Uniti, spiega Krugman, le agevolazioni fiscali introdotte anche attraverso la legislazione approvata durante la presidenza Trump favoriscono gli investimenti in infrastrutture tecnologiche. Questo significa che una parte del boom dei data center beneficia indirettamente del sostegno dei contribuenti. Diventa quindi legittimo domandarsi se la distribuzione delle risorse tra i diversi settori risponda davvero all’interesse generale.
Naturalmente, l’intelligenza artificiale può generare benefici economici considerevoli. L’aumento della produttività, l’automazione di attività complesse, i progressi nella ricerca scientifica e lo sviluppo di nuovi servizi potrebbero compensare ampiamente molti dei costi iniziali. Gli stessi investimenti nei data center creano lavoro e domanda per imprese elettriche, edili e manifatturiere. Il punto sollevato da Krugman riguarda però ciò che accade nel frattempo e soprattutto ciò a cui l’economia potrebbe dover rinunciare per sostenere questa espansione.
Gran parte della discussione pubblica sull’intelligenza artificiale si concentra su ciò che potrebbe accadere nei prossimi dieci o vent’anni, su quanti posti di lavoro scompariranno, quali professioni saranno sostituite o quanto diventeranno intelligenti le macchine. L’analisi di Krugman invece invita a osservare il presente, perchè la trasformazione sta coinvolgendo mercati finanziari, credito, energia, materie prime e investimenti industriali. Perchè il successo di una rivoluzione tecnologica dipende anche dalla sua capacità di produrre benefici per l’intero sistema economico, e non soltanto per le aziende che la guidano.
Traduzione dall’ inglese di Igor G. Cantalini
L’AUTORE
Isaac J.P. Barrow – Professore sociologo specializzato in dinamiche sociali globali. Tutta la sua carriera si è concentrata su globalizzazione e tecnologie digitali. Ha svolto ricerche in vari paesi ed è autore di studi su identità culturali e disuguaglianze. Ha collaborato con organizzazioni internazionali ed è considerato un esperto di politiche sociali ed inclusione.
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