Le 5 Lezioni di Alan Greenspan sull’Intelligenza Artificiale

Oggi il mondo ha perso uno dei più influenti responsabili delle politiche economiche dell’era moderna. Alan Greenspan è venuto a mancare all’età di 100 anni, dopo una carriera che ha plasmato i mercati finanziari globali per quasi due decenni. Ha guidato la Federal Reserve dal 1987 al 2006, affrontando il crollo del 1987, la crisi finanziaria asiatica, il default russo, il crollo del Long-Term Capital Management, il boom delle dot-com e le conseguenze dell’11 settembre. Per gran parte di quel periodo era conosciuto semplicemente come Il maestro. La storia, tuttavia, raramente emette verdetti semplici. Greenspan lascia dietro di sé un’eredità al tempo stesso straordinaria e controversa.

Ed è proprio per questo che oggi gli investitori dovrebbero studiarlo attentamente. Perché il mondo sta vivendo ancora una volta una rivoluzione tecnologica di portata simile a quella che ha caratterizzato gran parte del suo mandato.

Il superciclo dell’intelligenza artificiale

La domanda non è se Greenspan avesse ragione o torto. La domanda è: cosa ci insegnerebbe Greenspan riguardo al boom dell’Intelligenza Artificiale che si sta verificando oggi?

Lezione n. 1: la produttività conta più delle mode del momento

Greenspan aveva compreso un aspetto che molti investitori spesso trascurano. La tecnologia ha importanza solo quando migliora la produttività. Durante gli anni ’90, mentre molti economisti dubitavano che i computer potessero migliorare in modo significativo i risultati economici, Greenspan riconobbe i primi segnali che le tecnologie digitali stavano trasformando la crescita della produttività in tutta l’economia americana. Fu tra i primi responsabili politici a comprendere che un vero e proprio boom della produttività avrebbe potuto consentire una crescita più rapida senza generare inflazione.

Quella intuizione si rivelò in gran parte corretta. La rivoluzione di Internet finì per trasformare il commercio al dettaglio, la logistica, la finanza, le comunicazioni, l’industria manifatturiera e quasi tutti i principali settori industriali. La stessa domanda vale anche oggi.

Non “Quanto è potente l’intelligenza artificiale?”, ma Ma “quanta produttività può effettivamente generare l’Intelligenza Artificiale?” Questa distinzione è di enorme importanza. I vincitori del prossimo decennio potrebbero non essere le aziende che sviluppano l’Intelligenza Artificiale. Potrebbero essere le aziende che la utilizzano. È proprio per questo che i settori della mobilità, dell’industria manifatturiera, della sanità, dell’energia, della logistica e delle infrastrutture potrebbero, in ultima analisi, generare più valore rispetto a molte aziende che si occupano esclusivamente di software. La lezione è semplice: la tecnologia acquista rilevanza economica solo quando entra nell’economia reale.

Lezione numero due: ogni bolla contiene una verità

Greenspan lanciò il suo famoso monito sull’esuberanza irrazionale nel 1996. Eppure i mercati continuarono a crescere per anni dopo quella data. Molti investitori lo derisero. Altri lo consideravano un profeta. Entrambe le parti non hanno colto il punto. La bolla delle dot-com era allo stesso tempo:

Una vera e propria mania speculativa. Una vera e propria rivoluzione tecnologica. La bolla è scoppiata. La rivoluzione no. La maggior parte delle aziende di Internet è scomparsa. Internet però ha trasformato il mondo. Il boom dell’intelligenza artificiale potrebbe seguire un andamento straordinariamente simile. Molte aziende di IA scompariranno. Molte valutazioni subiranno una contrazione. Alcuni modelli di business si riveleranno insostenibili. Eppure l’IA stessa potrebbe diventare ancora più importante di quanto gli investitori immaginino attualmente. La lezione: una bolla può sbagliare sui tempi ma avere ragione sulla direzione.

Lezione numero tre: sono le infrastrutture a creare le fortune più grandi

Questa potrebbe essere la lezione più importante per gli investitori di oggi. Le più grandi fortune dell’era di Internet non sono state necessariamente create dai contenuti. Sono state create dalle infrastrutture. Microsoft. Amazon. Google. Nvidia. Ciascuna di esse è diventata dominante perché controllava livelli critici dell’infrastruttura. Lo stesso schema sta emergendo oggi. La prima fase dell’IA riguardava la creazione dell’Intelligenza. La seconda fase sta diventando quella del possesso dell’infrastruttura che distribuisce, alimenta e implementa l’Intelligenza.

Energia, calcolo accelerato, data center, fibra ottica. Fabbriche di IA. Reti di mobilità. Questo cambiamento potrebbe diventare il tema di investimento determinante del prossimo decennio.

Lezione n. 4: I mercati sottovalutano gli effetti di secondo ordine

Uno dei maggiori punti di forza di Greenspan era la sua capacità di identificare cambiamenti che avvengono al di là dei dati economici di primo piano. Oggi è richiesta la stessa disciplina. La maggior parte degli investitori si concentra sui modelli di IA.

Pochi si concentrano su ciò di cui i modelli di IA hanno bisogno. Elettricità, raffreddamento, semiconduttori, reti di trasmissione, piattaforme di implementazione fisica. Gli effetti di secondo ordine potrebbero, in ultima analisi, diventare più rilevanti di quelli di primo ordine. Questo fenomeno è sempre più evidente in tutta Europa. Il dibattito non riguarda più solo l’IA. Riguarda la sovranità energetica. La sovranità infrastrutturale. La sovranità industriale. E, in ultima analisi, la sovranità dell’Intelligenza Artificiale.

Lezione numero cinque: la stabilità crea le condizioni per l’innovazione

Forse il contributo più duraturo di Greenspan non è stata una singola decisione sui tassi di interesse. È stata la sua convinzione che la stabilità economica crei l’ambiente in cui l’innovazione può prosperare. La straordinaria ondata di innovazione degli anni ’90 non è emersa dal caos. È emersa in un contesto caratterizzato da inflazione in calo, mercati dei capitali in espansione, ottimismo tecnologico e istituzioni relativamente stabili. L’era dell’IA richiede fondamenta simili. Senza energia. Senza formazione di capitale. Senza infrastrutture. Senza investimenti a lungo termine. Non c’è rivoluzione dell’IA. Solo speculazione sull’IA.

La grande differenza tra allora e oggi

Eppure c’è una differenza fondamentale tra il mondo di Greenspan e il nostro. Internet ha trasformato principalmente l’informazione. L’Intelligenza Artificiale sta trasformando il processo decisionale stesso. Internet ha messo in comunicazione gli esseri umani. L’Intelligenza Artificiale potenzia sempre più la cognizione umana. Internet ha ridotto i costi di transazione. L’IA potrebbe ridurre i costi cognitivi. Questa distinzione è profonda. Suggerisce che l’impatto economico dell’IA potrebbe, in ultima analisi, superare quello della rivoluzione di Internet che Greenspan ha contribuito a guidare. Ma suggerisce anche che gli errori politici potrebbero avere conseguenze più gravi. La posta in gioco è più alta. I requisiti di capitale sono maggiori. Le implicazioni geopolitiche sono più ampie. La velocità è esponenzialmente più elevata.

Conclusioni finali

La carriera di Alan Greenspan non dovrebbe essere ricordata esclusivamente attraverso la lente della crisi del 2008. Né esclusivamente attraverso la lente della grande moderazione. Il suo contributo più grande è stato di natura intellettuale. Egli aveva compreso che le rivoluzioni tecnologiche generano sia una prosperità straordinaria sia un’incertezza straordinaria. Che i mercati spesso confondono la speculazione con la trasformazione. E che i cambiamenti più importanti sono solitamente invisibili finché non diventano evidenti.

Mentre il Superciclo dell’IA accelera, la domanda che gli investitori si trovano ad affrontare è straordinariamente simile a quella che Greenspan dovette affrontare durante l’ascesa di Internet: Stiamo assistendo a un’altra bolla o alla nascita di una nuova architettura economica? La storia suggerisce che la risposta potrebbe essere entrambe le cose. Appartiene a chi lo riconosce con sufficiente anticipo per costruirci attorno il proprio futuro. Il Supercycle dell’IA è ancora alle prime battute. La prossima generazione di vincitori non è ancora stata definita del tutto. Ed è proprio per questo che questo momento è così importante. Le opportunità più grandi raramente si presentano quando il futuro è ormai evidente.