ChatGPT è integrato nei sistemi operativi, Claude risponde alle email di lavoro, i chatbot gestiscono il servizio clienti di mezzo mondo. Eppure, al centro di questa espansione, c’è una crepa contabile che nessuno riesce ancora a tappare: i costi crescono molto più in fretta dei ricavi, e il divario si allarga ogni trimestre.
Secondo un’analisi di Bain, entro il 2030 le aziende AI avranno bisogno di generare complessivamente 2 trilioni di dollari di ricavi annui solo per sostenere la capacità di calcolo necessaria a soddisfare la domanda prevista. Il problema è che i ricavi rischiano di mancare di 800 miliardi di dollari rispetto a quella soglia, perché la monetizzazione di servizi come ChatGPT e Gemini procede a un ritmo molto più lento rispetto alla spesa in infrastrutture e data center. Un deficit che il settore sapeva di avere, ma che secondo Bain è ancora più grande di quanto si pensasse.
Il caso OpenAI è emblematico. L’azienda sta bruciando decine di miliardi in infrastruttura ogni anno mentre i ricavi, pur crescendo, non si avvicinano a quei volumi di spesa. ChatGPT perde denaro quasi ogni volta che viene utilizzato, perché la potenza di calcolo richiesta per generare ogni risposta ha un costo che l’abbonamento mensile da venti dollari non copre integralmente. Questa non è una disfunzione temporanea: è la struttura del business. E finché non cambia, le perdite sono sistemiche.
La discesa dei prezzi per le API ha peggiorato i conti sul fronte dei provider. Nel 2023, processare un milione di token con GPT-4 costava trenta dollari. Oggi, con GPT-4.1 Nano, si scende a dieci centesimi. Un crollo del 99% in due anni che ha reso l’AI accessibile a chiunque, ma ha anche eroso la marginalità dei modelli più avanzati. DeepSeek ha accelerato questa dinamica: il suo modello R1, addestrato con una frazione del budget di OpenAI, ha dimostrato che non servono data center da cento miliardi per competere. La guerra dei prezzi è partita da lì, e non si è fermata.
Sul fronte delle imprese, il quadro è altrettanto complicato. Secondo il McKinsey State of AI 2025, solo il 5,5% delle organizzazioni ha attribuito più del 5% del proprio EBIT all’intelligenza artificiale. Circa due terzi non hanno ancora scalato l’AI a livello aziendale. I CFO chiedono ritorni misurabili, gli investitori attendono profitti reali. La narrazione del settore — che i chatbot e gli agenti AI siano il futuro inevitabile — regge ancora, ma la pazienza dei mercati ha una scadenza. Se i risultati finanziari del 2026 mostrano spese di capitale massicce senza una crescita corrispondente dei ricavi, la reazione potrebbe essere brusca.
Quello che si delinea non è necessariamente un crollo improvviso, ma una pressione crescente che costringerà i grandi player a scegliere: alzare i prezzi, tagliare i costi di infrastruttura o trovare modelli di monetizzazione completamente diversi da quelli attuali. Le aziende che non risolveranno l’equazione economica prima che i mercati perdano fiducia rischiano di sparire, indipendentemente dalla qualità tecnica dei loro modelli. Il valore di un chatbot che nessuno può permettersi di sostenere, alla fine, è zero.
