Per due anni l’intelligenza artificiale è stata raccontata come una rivoluzione totale, capace di rifondare ogni settore. Nel 2026 il tono è cambiato. Non un crollo improvviso, ma una sgonfiatura lenta che separa le promesse dai bilanci e costringe il mercato a distinguere ciò che funziona da ciò che è stato venduto come tale.
I numeri che hanno innescato il ripensamento
Il primo segnale arriva dalle valutazioni. A fine 2025 i primi dieci titoli statunitensi rappresentavano circa il 40% della capitalizzazione dell’S&P 500 e quasi un quarto dell’intero mercato azionario globale, un livello di concentrazione paragonabile al picco della bolla dot-com. Lo Shiller PE statunitense ha superato quota 40 per la prima volta dal 2000.
Sul lato dei flussi di capitale il quadro è ancora più nitido. Su circa 425 miliardi di dollari investiti dal venture capital globale nel 2025, 211 miliardi sono finiti in società legate all’AI, con cinque sole aziende che hanno raccolto 84 miliardi. Goldman Sachs e Citigroup indicano che la spesa in conto capitale degli hyperscaler potrebbe sfiorare i 490 miliardi entro il 2026, mentre OpenAI prevede perdite operative crescenti fino al 2028.
Una parte di questo edificio finanziario poggia su un punto fragile: le emissioni di debito legate ai data center sono passate da 166 miliardi nel 2023 a 625 miliardi nel 2025. La differenza con il 1999 è proprio questa: oggi la costruzione non è azionaria, è creditizia.
Cosa ha rotto l’incanto
L’evento che ha sgonfiato la prima narrazione è arrivato in gennaio 2025, quando il modello cinese DeepSeek ha mostrato che si potevano ottenere prestazioni comparabili a quelle dei leader occidentali con costi molto inferiori. In pochi giorni il mercato tech ha bruciato circa mille miliardi di dollari, e Nvidia ha perso il 17% in una sola seduta.
Da quel momento le domande sono diventate più scomode. Il dibattito si è spostato dalla potenza dei modelli al loro impatto economico, in particolare nelle applicazioni consumer dove l’AI lavora dietro le quinte: motori di raccomandazione, sistemi antifrode, personalizzazione dei contenuti. Sono le funzioni che ormai animano l’esperienza utente su portali di e-commerce, servizi di streaming e piattaforme di gaming online, dal grande marketplace internazionale fino al sito di settore italiano casinò winnita. Senza ricavi ricorrenti, però, i multipli non reggono. Capital Economics ha rilevato a marzo 2026 che il rapporto prezzo/utili del comparto tech statunitense è sceso ai minimi dalla pandemia, e diversi software vendor hanno perso circa il 30% del valore nei primi mesi dell’anno.
In parallelo, alcuni segnali interni al business hanno alimentato il ripensamento:
- Studi del NBER hanno rilevato che il 90% delle aziende intervistate non registra ancora impatti misurabili dell’AI sulla produttività.
- Pur con un’adozione dichiarata dell’88% nella ricerca di McKinsey, molte implementazioni restano sperimentali.
- L’aumento del “debito tecnico” generato dal codice AI è ormai citato da Forrester e Accenture come uno dei principali costi nascosti dei progetti aziendali.
- I tempi di ammortamento dei data center superano di gran lunga quelli del debito che li finanzia.
La fotografia europea e italiana
Il quadro europeo è meno surriscaldato di quello statunitense. Eurostat indica che nel 2025 il 19,95% delle imprese dell’Unione utilizzava almeno una tecnologia AI, con un divario marcato tra grandi aziende (55%) e piccole (17%). Secondo i dati ECB SAFE del quarto trimestre 2025, in media le imprese dell’area euro destinano il 9% degli investimenti totali all’AI.
L’Italia ha chiuso il 2024 con un mercato AI superiore a 1,2 miliardi di euro, trainato da manifattura, sanità e servizi finanziari. L’OECD stima guadagni di produttività compresi tra 0,2 e 0,8 punti percentuali annui nel prossimo decennio: una forchetta più contenuta rispetto a Stati Uniti e Regno Unito ma significativa per un sistema produttivo dominato da PMI.
| Indicatore | Valore | Periodo |
| Imprese UE che usano AI | 19,95% | 2025 |
| Quota investimenti dedicata all’AI (area euro) | 9% | Q4 2025 |
| Mercato AI in Italia | >1,2 miliardi di euro | 2024 |
| Produttività attesa da AI in Italia | +0,2-0,8 p.p./anno | 2025-2035 |
L’iniziativa InvestAI dell’Unione Europea punta a mobilitare circa 200 miliardi di euro, di cui 20 miliardi riservati alle “AI gigafactory”, segnalando una scelta strategica diversa rispetto al modello americano basato su hyperscaler privati.
Cosa resta dopo l’iperbole
Lo sgonfiamento non equivale a una fine. Le correzioni storiche delle bolle tecnologiche, dalla ferrovia al dot-com, hanno sempre eliminato le sovrapprezzature lasciando in piedi l’infrastruttura. Molte aziende AI di oggi generano ricavi reali, anche se ancora insufficienti rispetto ai capitali bruciati. Bezos lo ha chiamato “bolla industriale”: parte degli investimenti andrà sprecata, ma la base tecnologica resterà.
Una nuova fase, meno teatrale
La seconda metà del 2026 non somiglierà al biennio precedente. I capitali si concentreranno meno su modelli di linguaggio generalisti e più su applicazioni verticali, infrastrutture energetiche, sicurezza e robotica. Per chi guarda al mercato italiano, il rallentamento globale rappresenta paradossalmente un’opportunità: meno pressione sulle valutazioni, più spazio per progetti di lungo periodo radicati nei distretti industriali. L’iperbole si sgonfia, ma le tubature restano, e proprio adesso si capirà chi sa farle funzionare.
