Il CEO di Tether Paolo Ardoino ha lanciato un avvertimento: il boom degli investimenti da parte delle Big Tech nell’intelligenza artificiale potrebbe poggiare su fondamenta economiche deboli, mentre crescono le preoccupazioni per una bolla sul mercato dell’AI a livello globale.
In un post pubblicato su X il 4 luglio, Ardoino ha spiegato che la corsa all’infrastruttura AI presenta quattro grandi “squilibri strutturali”. Si tratta di discrepanze fra costi, ricavi, tempistiche degli investimenti e concorrenza.
Il suo avvertimento arriva proprio mentre le maggiori aziende tecnologiche mondiali stanno investendo centinaia di miliardi di dollari in data center, chip e capacità energetica. La domanda centrale per gli investitori è se l’AI saprà generare abbastanza ricavi da giustificare tali spese.
Le aziende stanno pagando troppo poco per l’AI
Ardoino ha sostenuto che le aziende stanno facendo pagare troppo poco i servizi di calcolo AI rispetto al reale costo di fornitura. In parole semplici, alcuni servizi AI possono sembrare economici perché le aziende, per conquistare clienti, stanno di fatto sussidiando l’utilizzo.
Così la crescita sembra più solida del modello di business sottostante. Se in futuro le aziende dovessero aumentare i prezzi, gli utenti potrebbero ridurre la spesa. Se i prezzi restano bassi, i margini potrebbero continuare a essere sotto pressione.
I profitti dell’AI potrebbero richiedere più tempo per materializzarsi
Le Big Tech stanno spendendo molto già ora, mentre i profitti legati all’AI potrebbero richiedere tempi molto più lunghi per arrivare. Data center, GPU e contratti energetici impongono investimenti iniziali enormi.
Questo crea un divario tra le spese di capitale sostenute oggi e i ritorni commerciali che arriveranno in seguito. Più grande è questa distanza, maggiore la pressione sulle aziende per dimostrare che l’AI potrà diventare una fonte stabile di ricavi.
L’AI si rende obsoleta molto rapidamente
I chip AI possono risultare superati già dopo 3-5 anni. Tuttavia i debiti e le azioni utilizzati per finanziare le infrastrutture AI presuppongono spesso un periodo di rimborso molto più lungo.
Questo è rilevante perché le aziende potrebbero dover sostituire hardware costoso prima che sia stato completamente ammortizzato. Se la domanda rallenta o i prezzi scendono, la sostenibilità economica diventa più difficile da giustificare.
Il settore deve affrontare una concorrenza molto forte
I modelli AI open-source stanno migliorando rapidamente e potrebbero indebolire il potere di determinazione dei prezzi dei fornitori commerciali di AI. Se alternative più economiche o gratuite si dimostreranno abbastanza valide, i clienti potrebbero rifiutare di pagare prezzi elevati.
Questo renderebbe più difficile per le aziende recuperare ciò che stanno spendendo in infrastrutture. Potrebbe anche ridurre le aspettative di ricavi che sostengono le attuali valutazioni elevate dell’AI.
L’avvertimento di Ardoino si inserisce in un dibattito più ampio che sta attraversando i mercati.
Hedge fund cinesi, tra cui Wealspring Asset e Shanghai Banxia Investment Management Center, hanno avvertito che le azioni AI potrebbero trovarsi in territorio di bolla. Wealspring avrebbe definito i titoli globali AI una “super bolla”, mentre Banxia ritiene che un possibile fattore scatenante per una correzione si sia già manifestato.
La preoccupazione è semplice. L’AI è diventata uno dei principali motori delle performance di Borsa, specialmente per le grandi aziende tecnologiche. Se gli investitori iniziassero a dubitare dei ritorni sugli investimenti AI, l’impatto potrebbe estendersi ben oltre il settore tecnologico.
La spesa per l’AI potrebbe toccare migliaia di miliardi
JPMorgan prevede che a livello globale la spesa AI potrà raggiungere 5,5 migliaia di miliardi di dollari entro il 2030. Contemporaneamente, Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft sono attese spendere fino a 720 miliardi di dollari solo quest’anno.
Questa portata di spesa pone l’AI al centro dei ricavi aziendali, della domanda di energia e chip, e dei mercati del credito.
La Bank of England già nell’ottobre 2025 ha avvertito che le valutazioni AI si sono avvicinate ai livelli della bolla dot-com. Inoltre, sostiene che le infrastrutture AI potrebbero richiedere migliaia di miliardi di dollari, con una quota significativa finanziata tramite debito.
Alcuni investitori hanno una visione meno negativa. Sostengono che l’attuale ciclo AI sia diverso rispetto all’era dot-com, poiché le aziende maggiori che finanziano questa crescita godono già di solidi ricavi e business consolidati.
Morgan Stanley stima inoltre che quasi 3.000 miliardi di dollari di investimenti nelle infrastrutture AI potrebbero transitare nell’economia entro il 2028.
Rimane il punto di Ardoino: il rischio è insito nella struttura economica stessa dell’infrastruttura AI. Se prezzi, profitti, durata dell’hardware e concorrenza non sono realmente allineati, il mercato potrebbe sottovalutare quanto sia difficile trasformare la domanda di AI in profitti durevoli.
