Come la corsa ai guadagni facili sta chiudendo le porte dei negozi: elettronica di consumo in controtendenza delle piattaforme
C’è una storia che il 2026 sta raccontando a puntate, con la coerenza narrativa di un romanzo distopico scritto da un economista in vena di paradossi. Ogni notizia sembra avere vita propria, ogni titolo il suo protagonista e la sua crisi particolare. Eppure basta fare un passo indietro — non troppo, giusto quanto serve per smettere di essere travolti dall’attualità — per accorgersi che si tratta di un unico meccanismo, di un solo ingranaggio che gira su se stesso con la precisione implacabile di una macchina che nessuno ha progettato ma tutti stanno alimentando.
L’intelligenza artificiale non è più una promessa. È una bocca aperta. E sta mangiando tutto.
Il chip è il nuovo petrolio. E scarseggia già
Partiamo dall’hardware, perché è lì che la metafora diventa concreta, pesante, fisicamente tangibile come un modulo DRAM tra le dita. Nel maggio 2026 le vendite globali di smartphone hanno toccato i livelli più bassi dal maggio 2020 — l’apice del lockdown planetario, per intenderci. Non per mancanza di acquirenti, non per saturazione del mercato, non per qualche capriccio della domanda. Ma perché i chip di memoria — quei componenti che fino a ieri sembravano abbondanti come sabbia — sono improvvisamente diventati una risorsa contesa.
La ragione è insieme semplice e sconcertante: Meta, Alphabet, Microsoft e gli altri giganti del cloud stanno assorbendo quantità industriali di DRAM e NAND per i loro data center. La domanda di infrastrutture AI ha letteralmente sottratto memoria all’elettronica di consumo. Secondo Counterpoint Research, le vendite di aprile 2026 sono calate di circa il 10% su base annua. IDC è ancora più pessimista: le spedizioni di smartphone potrebbero scendere di quasi il 13% nell’intero 2026.
Nanya Technology, produttore taiwanese di DRAM, ha messo le mani avanti con una chiarezza brutale: la carenza durerà almeno fino alla fine del 2027. Nel frattempo i clienti si affannano a concludere contratti pluriennali per assicurarsi forniture future. I data center per l’IA assorbiranno, secondo le stime, il 70% dei chip di memoria prodotti nel 2026, mentre la crescita dell’offerta è in ritardo sulla domanda di circa cinque punti percentuali. Cinque punti che nessuno recupererà in fretta.
Chi pagherà questo ritardo? Allison Kirkby, CEO di BT Group, non ha usato giri di parole parlando al Financial Times: Apple e Samsung hanno “alte probabilità” di trasferire l’aumento dei costi sui consumatori. Traduzione: lo smartphone che compreremo nel 2027 costerà di più non perché sia migliore, ma perché l’IA ha mangiato il chip che avrebbe dovuto stare nel nostro schermo.
Nvidia cede la Cina. E la Cina ringrazia
In questo quadro di scarsità globale, c’è un paradosso geopolitico che merita attenzione particolare. Jensen Huang, CEO di Nvidia — l’azienda che più di ogni altra ha beneficiato della corsa all’IA, con ricavi record nel primo trimestre fiscale di 81,6 miliardi di dollari — ha ammesso con un’onestà rara tra i vertici della Silicon Valley che la sua azienda ha “sostanzialmente ceduto” il mercato cinese dei chip AI ad Huawei.
La causa sono le restrizioni statunitensi sulle esportazioni, pensate per tenere la tecnologia avanzata lontana da Pechino. Il risultato pratico è stato l’opposto di quello sperato: invece di rallentare lo sviluppo tecnologico cinese, le restrizioni hanno accelerato la costruzione di una filiera domestica. Huawei è diventata, nelle parole dello stesso Huang, “molto, molto forte”. Pechino non ha aspettato che Washington cambiasse idea: ha semplicemente indirizzato i propri acquirenti verso alternative nazionali. Anche quando Washington ha autorizzato circa dieci aziende cinesi ad acquistare i chip H200 di Nvidia, nessuna consegna è avvenuta. Il mercato si era già mosso altrove.
È la fotografia perfetta di una politica tecnologica che ha raggiunto l’obiettivo sbagliato: ha fatto crescere Huawei invece di fermarla, e ha lasciato Nvidia fuori da uno dei mercati più grandi del mondo mentre riportava utili da capogiro vendendo al resto del pianeta.
Zuckerberg, i tasti premuti e l’ironia della storia
Ma la notizia più rivelatrice di questo periodo non viene dai chip né dalle borse. Viene da un audio trapelato — presumibilmente da un’assemblea generale del 30 aprile — in cui Mark Zuckerberg avrebbe spiegato ai propri manager che Meta monitorava l’attività informatica dei dipendenti per addestrare modelli di intelligenza artificiale. Il programma, denominato Model Capability Initiative, registrava tasti premuti, movimenti del mouse e screenshot sui laptop aziendali, senza possibilità di disattivazione, secondo quanto riportato da Reuters. La tesi di Zuckerberg era semplice: i propri ingegneri generano dati di addestramento più preziosi di quelli prodotti da contractor esterni.
La notizia è esplosa mentre Meta avviava il licenziamento di circa 8.000 dipendenti.
L’ironia è quasi troppo densa per essere accidentale. I dipendenti vengono prima sorvegliati per addestrare l’IA che li sostituirà, e poi licenziati da quella stessa IA — o almeno dai processi che l’IA ha reso possibili. Hanno contribuito, keystroke dopo keystroke, screenshot dopo screenshot, a costruire il sistema che ha reso la loro presenza meno necessaria. È il sogno taylorista portato alla sua conclusione logica: l’operaio che affila il coltello con cui viene licenziato, ma con una componente kafkiana che Taylor non avrebbe saputo nemmeno immaginare.
Jones, i colli di bottiglia e la crescita che non arriva
In tutto questo, c’è chi prova a mettere ordine con gli strumenti dell’economia. Il professor Chad Jones di Stanford sostiene che l’IA produrrà alla fine una crescita economica esplosiva — ma non prima che i “punti deboli” del sistema, ovvero i compiti che le macchine non sanno ancora svolgere, vengano risolti. E questo richiederà decenni.
Il suo modello prevede che entro il 2040 i guadagni di produzione trainati dall’IA raggiungeranno solo il 4% al di sopra del livello base. Il motivo è tecnico ma intuitivo: automatizzare il 90% di un processo non elimina i colli di bottiglia — li sposta. Se una catena produttiva ha dieci anelli e nove vengono automatizzati, l’anello umano rimasto diventa il vincolo di tutta la catena. E il vincolo non scala.
Jones aggiunge un’osservazione che dovrebbe far riflettere chiunque investa in narrativa tecnologica: la quota dei computer nel PIL è in realtà diminuita dal 2000, nonostante una crescita dei transistor di cento milioni di volte. L’abbondanza di un fattore produttivo non genera automaticamente ricchezza — sposta la scarsità altrove. Esattamente come sta accadendo adesso con la memoria: abbiamo più potenza computazionale che mai, e meno chip per gli smartphone.
Il conto, alla fine, è sempre lo stesso
Esiste un filo che attraversa tutte queste storie: la redistribuzione invisibile dei costi. L’IA che addestra l’IA sui dati dei lavoratori che poi vengono licenziati. I chip che vanno ai data center invece che ai telefoni, e il prezzo che sale per chi il telefono lo compra. Le restrizioni tecnologiche pensate per rallentare un avversario che invece accelerano la sua autonomia. La promessa di crescita economica esplosiva che arriverà — forse — ma non prima che siano trascorsi decenni.
Chi paga, in tutto questo? Non i CEO che annunciano ricavi record. Non i modelli linguistici che si addestrano sui nostri movimenti del mouse. Non le aziende che firmano contratti DRAM triennali mentre i consumatori aspettano in coda davanti agli Apple Store.
Paga chi compra lo smartphone, e lo troverà più caro. Paga chi lavora in un’azienda tecnologica, e scopre di essere stato anche archivio di addestramento. Paga chi vive in un paese che sperava di fermare la corsa tecnologica altrui, e ha finanziato invece la sua autonomia.
L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il mondo. Ma il disegno, a guardarlo bene, assomiglia molto a quello vecchio: c’è chi accumula e chi paga il conto. Con la differenza che adesso il conto arriva anche in formato keystroke.
Fonti: Counterpoint Research, Reuters, Financial Times, IDC, Nanya Technology, CNBC, investor.nvidia.com, NBER/Stanford (Chad Jones)
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