Caffè lungo – Negli Stati Uniti l’intelligenza artificiale è diventata una variabile macroeconomica, non più circoscritta al perimetro della Silicon Valley. Gli investimenti in software, semiconduttori e data center alimentano crescita e produttività, ma aumentano la dipendenza da capitale, energia e infrastrutture. Il punto non è quanto valore produca l’IA, ma come stia modificando la struttura dell’economia americana.
DALLA RIVOLUZIONE TECNOLOGICA AGLI INVESTIMENTI
L’impatto dell’intelligenza artificiale sull’economia statunitense si riscontra in particolare nel settore degli investimenti. Secondo il Fondo Monetario Internazionale, la spesa USA in tecnologie digitali ha contribuito per circa 0,5 punti percentuali alla crescita del PIL nel 2025, un segnale di come l’IA stia già orientando una parte rilevante delle decisioni di investimento delle imprese. Questa dinamica passa soprattutto dal software: il Bureau of Labor Statistics rileva che tra il 2019 e il 2024 gli investimenti statunitensi in software sono cresciuti a un ritmo medio annuo dell’11,1%, contro il 7,9% registrato nel ciclo 2007-2019. Anche l’intero comparto dei prodotti di proprietà intellettuale ha accelerato, passando da una crescita media del 5,1% al 7,6%. Nel 2026 il fenomeno si è concretizzato ulteriormente attraverso la domanda di beni strumentali: a luglio le importazioni americane di capital goods hanno raggiunto il record di 140,3 miliardi di dollari, anche grazie agli acquisti di computer e semiconduttori, fondamentali per espandere le infrastrutture IA. Questi processi modificano la natura stessa della crescita statunitense: il vantaggio degli USA non deriva unicamente dal fatto che nel Paese si trovino i principali sviluppatori di modelli di IA, ma riposa soprattutto sull’esistenza di un ecosistema capace di far muovere insieme capitale, semiconduttori, cloud computing, software e infrastrutture energetiche a un livello che non trova facilmente riscontro altrove.
Fig. 1 – Il CEO di OpenAI Sam Altman interviene a una riunione del Consiglio di Sicurezza delle Nazioni Unite sull’intelligenza artificiale, nel quadro della 81ª Assemblea Generale dell’ONU, New York, 23 settembre 2026
PIÙ PRODUTTIVITÀ, MENO LAVORO? NON ANCORA
Il nodo principale dell’IA, ad ogni modo, è quello connesso alla questione della produttività. Se la medesima quantità di lavoro è in grado di generare più output attraverso automazione e assistenza algoritmica, l’economia può crescere senza un aumento proporzionale dei costi – una promessa però ancora non del tutto mantenuta. I primi segnali si sono fatti vedere, ma impongono cautela: alcune stime sperimentali pubblicate dal Bureau of Economic Analysis associano una diffusione più elevata dell’intelligenza artificiale a una maggiore produttività e a un impiego minore di alcuni input, pur avvertendo che i risultati cambiano in base alle ipotesi adottate e che la misurazione dell’impatto dell’IA è ancora in una fase iniziale. La correlazione positiva tra esposizione all’IA e aumento della produttività trova conferma anche in altri studi, nei quali si osserva che le industrie più esposte tendono a diventare più intensive in capitale. La produttività del lavoro nel settore non agricolo, nel secondo trimestre del 2026, ha visto un aumento dell’1,4% su base annualizzata e del 2,2% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente, quantunque tali cifre non possano essere attribuite in modo diretto all’IA. Quello che però è ancora più incerto è l’effetto sul piano occupazionale: secondo la Federal Reserve, nel 2025 circa un lavoratore su quattro negli USA affermava di essersi affidato a strumenti di IA generativa sul lavoro. Finora, però, la domanda di lavoro non si è tradotta in una contrazione significativa: non sono state trovate prove di una diminuzione delle offerte di lavoro nei settori più esposti all’IA, sebbene l’effetto possa risultare molto diverso a seconda delle professioni analizzate, in un mercato ancora in una fase iniziale di adozione. Il rischio reale dell’IA è dunque connesso soprattutto alla trasformazione della composizione dell’occupazione, più che a una sostituzione generalizzata e immediata della forza lavoro, con una domanda maggiore di competenze complementari all’IA e una pressione più forte sui lavori più facilmente automatizzabili.
Fig. 2 – Un avatar di Muse, l’agente IA di Meta, proiettato su uno schermo durante l’evento Meta Connect, Menlo Park, California, 23 settembre 2026
UNA CRESCITA SEMPRE PIÙ DIPENDENTE DAL CAPITALE
Quello che ha prodotto l’esplosione dell’IA è stato però per molti versi un paradosso: una tecnologia che promette di rendere l’economia più efficiente sta oggi richiedendo investimenti fisici e finanziari progressivamente più ingenti. Le infrastrutture necessarie al suo funzionamento – semiconduttori avanzati, reti elettriche, sistemi di raffreddamento, data center – hanno bisogno di enormi quantità di capitale. Non stupisce quindi che, all’inizio di agosto 2026, le emissioni legate all’IA abbiano quasi raggiunto i 500 miliardi di dollari, ovvero circa un quinto del debito investment grade emesso negli USA – una dinamica che il Caffè ha già raccontato a proposito della bolla dell’intelligenza artificiale. Una parte cospicua dell’economia statunitense sta quindi scommettendo sulla capacità futura dell’IA di generare ritorni che giustifichino investimenti di proporzioni enormi: se questi guadagni si materializzassero nel breve periodo, gli USA consoliderebbero un vantaggio strutturale difficile da colmare per gli altri concorrenti; se fossero invece più lenti, si assisterebbe a un accumulo di capacità, debito e valutazioni finanziarie eccessive. Non va poi dimenticato il vincolo energetico: l’espansione dei data center richiede infrastrutture di rete e nuova capacità elettrica, a fronte di ritardi burocratici nelle autorizzazioni, criticità negli approvvigionamenti e contrasti a livello locale, tutti elementi che aumentano i costi dei progetti. Ecco perché l’impatto economico dell’IA sul sistema statunitense va letto attraverso due movimenti opposti: da una parte la tecnologia aumenta produttività, profitti e competitività; dall’altra rende la crescita sempre più dipendente da grandi investimenti, dalla capacità dei mercati di sostenerne sul medio periodo i costi elevati, e dalla disponibilità di energia. Quello che resta da capire è quanto di questa crescita sarà strutturale e quanto dipenderà invece dalla capacità statunitense di convertire l’attuale esplosione degli investimenti in produttività diffusa.
IL CASO ITALIANO
Se si guarda al contesto italiano e lo si raffronta con quello statunitense, a saltare all’occhio è principalmente la differenza di scala. Gli USA hanno dalla loro grandi piattaforme digitali, mercati finanziari profondi, produttori di semiconduttori e operatori cloud che permettono di mobilitare capitali enormi in tempi molto rapidi. Quello italiano è invece un sistema che dispone di un tessuto produttivo molto più frammentato, caratterizzato specialmente da piccole e medie imprese. Questo determina una doppia conseguenza: da una parte l’IA può rivelarsi rilevante per la produttività, mentre dall’altra l’esposizione all’IA stessa determina un futuro sempre più dipendente da tecnologie, infrastrutture e piattaforme sviluppate all’estero. Va da sé come l’impatto economico dell’IA negli USA rappresenti contemporaneamente un problema di dipendenza non solo per l’Italia, ma per tutta l’Europa: più aumenta il vantaggio infrastrutturale degli Stati Uniti, più rischia di aumentare il divario tra chi controlla effettivamente modelli, capacità di calcolo e cloud, e chi impiega queste tecnologie come cliente.
Fabio Di Matteo – Master in Intelligence UNICAL
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