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J.P. Morgan vede una pila di bandiere rosse nel mercato dell'AI

The Decoder (EN) 27 giugno 2026

J.P. Morgan vede una pila di bandiere rosse nel mercato dell'intelligenza artificiale e ha espresso preoccupazioni crescenti sull'esuberanza degli investitori e la concentrazione estrema del mercato. Secondo l'analisi della banca, da quando ChatGPT è stato lanciato nel 2022, solo 42 aziende di intelligenza artificiale incluse nell’S&P 500 hanno guidato da circa il 65 al 80 percento degli utili, delle entrate e degli investimenti dell’intero indice.

Il rialzo del settore degli semiconduttori mostra modelli tecnici che rassomigliano molto alla bolla speculativa del 2000. Gli hedge funds sono fortemente investiti in azioni di semiconduttori e infrastruttura hardware, il finanziamento a tasso ridotto su mercati come la Borsa di Seul sta crescendo rapidamente, e i trader retail continuano ad investire nei futures su semiconduttori.

Maggiore concentrazione in poche aziende

J.P. Morgan riconosce inoltre che i guadagni del mercato non sono distribuiti uniformemente. Le dieci aziende più grandi degli Stati Uniti rappresentano ora circa il 40 percento della capitalizzazione di mercato dell’S&P 500, una percentuale salita da soltanto il 17 percento nel 2015. La banca pone però questa concentrazione in un contesto globale, sottolineando che negli Stati Uniti il rischio di concentrazione rimane inferiore rispetto a mercati come India e Giappone.

Minacce alla leadership di Nvidia

Nvidia, la leader attuale nei chip dell’AI, mantiene una quota significativa del mercato, ma le sue prospettive di dominio stanno cominciando a cambiare. La sua quota del mercato per i chip di accelerazione AI stima un calo da un 85 percento nel 2023 a circa il 75 percento entro il 2026, con la concorrenza in aumento da parte di aziende come Google e Amazon.

I chip di progettazione avanzata delle principali piattaforme cloud, come i TPUs di Google e i Trainium di Amazon, riducono i costi operativi del 30 al 40 percento rispetto ai GPU di Nvidia. Ad esempio, Anthropic si è impegnato a utilizzare i Trainium di Amazon per supportare il suo modello di AI Claude nei prossimi anni.

Segnali di allarme per il mercato dell’AI

    • Le azioni di semiconduttori si stanno allontanando dai loro media mobili a 200 giorni in modo simile a quanto visto durante la bolla del 2000.
    • Gli hedge fund hanno aumentato notevolmente il peso delle loro posizioni sugli azioni correlate ai semiconduttori.
    • Il prestito a margine nella borsa di Seul è triplicato da quando è iniziata la pandemia nel 2020.
    • Il commercio di opzioni su azioni di semiconduttori è aumentato cinque volte rispetto al 2020.

Questi fattori combinati suggeriscono un aumento del rischio per gli investitori. J.P. Morgan li presenta come una serie di avvertimenti chiaramente definiti che segnalano una situazione simile a un'iper-bolla e il potenziale per un forte impatto negativo, soprattutto se c'è un crollo improvviso.

Influenza delle politiche estere

Inoltre, la banca mette in luce come la Cina stia esercitando pressione sulle economie occidentali, riducendo i margini di profitto e creando nuove opportunità di mercato. Secondo J.P. Morgan, le aziende di AI come OpenAI e Anthropic stanno crescendo rapidamente, ma i loro costi di calcolo sono elevati e la loro redditività futura non è garantita.

I prezzi crescenti per i token potrebbero portare a una riduzione delle spese con l’uso di modelli open source più economici. Alcuni esempi di questa tendenza sono già evidenti: le aziende stanno spostando compiti più economici, i prezzi medi dei token stanno scendendo, e i modelli open-source cinesi sono vicini al livello dei modelli di alto costo, ma a un prezzo notevolmente più basso.

Rischi sistemici

J.P. Morgan conclude sottolineando che l'AI sta generando rischi di concentrazione in diversi livelli — per il mercato finanziario, l'infrastruttura e l’economia stessa. Un collasso improvviso nel mercato dell'intelligenza artificiale potrebbe causare effetti devastanti, persino più gravi della bolla speculativa del 2000, come ha sostenuto l’economista Aswath Damodaran.

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