IA: rischi sottovalutati e opportunità trascurate
redazione 
Milano, 26 marzo 2025. A cura di Mike Glöckner, analista nel team di ricerca di DJE Kapital AG.
Il mercato dell'IA si trova in una fase di correzione pronunciata.
La valutazione di DeepSeek secondo cui modelli più efficienti potrebbero ridurre la necessità di hardware per l'IA in futuro rimane un fattore negativo fondamentale.
Inoltre, sebbene gli ultimi dati trimestrali di NVIDIA restino solidi, non hanno raggiunto il livello di sovraperformance registrato nei trimestri precedenti. Nemmeno NVIDIA è riuscita a stabilizzare il mercato dell'intelligenza artificiale in crisi.
Un altro importante fattore negativo è l'atteso inasprimento delle restrizioni statunitensi, nonostante le quali la Cina sembra avere ancora accesso ai chip NVIDIA.
Nel settore delle tecnologie dei semiconduttori più vecchie (14-28 nm), la Cina è già indipendente dalle importazioni e produce chip per il mercato di massa.
Secondo le stime, la Cina è indipendente dalle importazioni per circa il 35% nella produzione di chip, tuttavia nella classe superiore dei semiconduttori moderni (2-5 nm), essenziali per l'IA e il calcolo ad alte prestazioni, è ancora indietro rispetto agli USA. Tuttavia, l’esempio di DeepSeek dimostra che è possibile recuperare un ritardo tecnologico più rapidamente di quanto ci si aspettasse.
Cina: leder nel progresso tecnologico
Un'analisi dell'Australian Strategic Policy Institute del 2023 mostra che la Cina è ora leader nella registrazione di brevetti in 57 aree tecnologiche su 64 - un aumento significativo rispetto alle sole tre aree del 2007.
Il Presidente Xi Jinping si sta concentrando in modo specifico sul rafforzamento del settore tecnologico: in un recente incontro con i dirigenti di aziende come Alibaba, Xiaomi, Huawei, Tencent, DeepSeek e BYD, è stato sottolineato il ruolo centrale dell'industria nel futuro economico della Cina.
Secondo Bloomberg Economics, il settore high-tech cinese ha raggiunto un volume di 20,7 trilioni di yuan nel 2024, che corrisponde a circa il 15,4% del PIL.
Questa quota dovrebbe salire al 18,3% entro il 2026, il che significa che l'industria high-tech potrebbe sostituire l'industria immobiliare come settore economico più importante. Se si includono segmenti come i veicoli elettrici, le batterie e l'energia solare, la quota potrebbe addirittura salire al 23%.
Continuano i flussi di capitali verso il settore dell’IA
Gli investimenti nell'IA continuano a crescere rapidamente. Iperscaler come Amazon, Google e Microsoft, in particolare, stanno guidando l'espansione dell'infrastruttura di IA.
Per il 2025, la loro spesa CapEx è stimata in circa 320 miliardi di dollari, con un aumento di oltre il 40% rispetto all'anno precedente. Una parte significativa di questi fondi sarà destinata all'espansione dell'infrastruttura di IA e all'ulteriore sviluppo di sistemi di IA più potenti.
L'IA è sempre più considerata una tecnologia strategica a livello politico.
Insieme alle principali aziende di software, l'amministrazione Trump ha annunciato il progetto “Stargate” da 500 miliardi di dollari, mentre l'UE sta dando il proprio impulso con l'“AI Act” da 200 miliardi di dollari.
In Francia, circa 100 miliardi di dollari confluiranno in progetti di IA attraverso investitori privati e Meta sta pianificando la costruzione di un campus di IA da 200 miliardi di dollari.
Progressi tecnologici: Hardware e software AI in crescita
Lo sviluppo verso l'intelligenza artificiale generale (AGI) si basa sia sui progressi dell'hardware sia su approcci software innovativi.
Nel settore dell'hardware, l'architettura Hopper di NVIDIA ha aumentato di 10 volte le prestazioni dell'addestramento dell'IA. La più recente architettura Blackwell fa un ulteriore passo avanti: consente di migliorare di 15-30 volte l'inferenza dell'IA, cioè l'elaborazione delle query, riducendo al contempo il consumo energetico di 25 volte.
Progressi significativi sono stati compiuti anche nell'area del software. I test in discipline come scienze naturali, matematica, programmazione hanno dimostrato che i modelli di IA possono già raggiungere prestazioni di livello dottorale.
In questi campi di attività chiaramente definiti e basati su delle regole, l'intelligenza artificiale si sta quindi avvicinando alle prestazioni umane.
Tuttavia, permangono limitazioni significative: in aree come l'adattamento alle situazioni, l'apprendimento autonomo, le prestazioni di trasferimento e l'empatia, l'IA è ancora molto indietro rispetto all'intelligenza umana.
