“Il miglior risultato si ottiene quando ciascuno fa ciò che è meglio per se stesso e per il gruppo”. Questa frase, pronunciata da John Forbes Nash Jr., matematico e premio Nobel per l’Economia, rappresenta forse la sintesi più efficace del funzionamento dei mercati finanziari. Nash, uno dei più brillanti pensatori del Novecento, elaborò numerosi modelli teorici, ma nessuno è diventato celebre quanto il suo Dilemma del Prigioniero.
Il celebre esempio racconta di due sospettati arrestati e interrogati separatamente. “Se entrambi mantengono il silenzio, il risultato è relativamente favorevole. Se uno tradisce mentre l’altro continua a cooperare, il traditore ottiene il massimo vantaggio. Se invece entrambi si tradiscono, il risultato finale è peggiore per tutti”, spiega il modello. La genialità di questa costruzione teorica risiede proprio nel paradosso per cui “il comportamento migliore per il gruppo non coincide necessariamente con quello che ciascun individuo considera ottimale per sé stesso”.
La corsa all’AI come gioco strategico
Secondo Daniel Zanin, senior analyst di Invesco, la narrativa dominante racconta l’intelligenza artificiale come una corsa tecnologica. “In realtà potrebbe essere più corretto definirla un gigantesco gioco strategico”, afferma l’esperto. Da una parte troviamo le grandi società tecnologiche, dall’altra gli investitori. Le prime stanno sostenendo uno dei più grandi cicli di investimenti privati della storia recente.
I numeri parlano chiaro: “Secondo le stime, gli hyperscaler dell’intelligenza artificiale dovrebbero passare da circa 164 miliardi di dollari di investimenti nel 2023 a oltre 368 miliardi nel 2025 e circa 422 miliardi nel 2026”. Diverse analisi di mercato stimano che Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta “possano arrivare a investire complessivamente tra i 600 e i 700 miliardi di dollari all’anno per sostenere l’espansione dell’infrastruttura AI”. Il finanziamento della futura capacità computazionale è ormai considerato uno dei temi centrali dei prossimi anni, con alcune analisi che ipotizzano “la necessità di colmare un gap di finanziamento nell’ordine di 1.500 miliardi di dollari per sostenere la crescita globale dei data center”.
Quando il dilemma torna attuale
Ed è qui che il Dilemma del Prigioniero torna incredibilmente attuale. “L’intero ecosistema AI funziona soltanto se entrambe le parti continuano a credere nella stessa storia”, osserva Zanin. “Le aziende investono perché ritengono che la domanda futura sarà sufficientemente elevata da generare ritorni straordinari. Gli investitori finanziano questi investimenti perché credono che la crescita degli utili riuscirà, nel tempo, a giustificare le valutazioni attuali”. Finché la cooperazione rimane intatta, il sistema si autoalimenta: le imprese investono, l’innovazione accelera, i prodotti migliorano, i ricavi crescono e i mercati premiano chi ha avuto il coraggio di investire.
“La vera domanda che oggi si pone il mercato è: quando arriveranno i ritorni economici?”, si chiede l’analista. Ogni trimestre gli investitori osservano indicatori fondamentali come la crescita dei ricavi legati all’AI, la monetizzazione dei modelli, il ritorno sugli investimenti nei data center, la produttività generata dall’adozione dell’intelligenza artificiale e la capacità delle imprese di trasformare la spesa in flussi di cassa. “Perché il numero realmente importante non è il Capex. È il ROI (ritorno sull’investimento) del Capex”, sottolinea Zanin.
Il punto di rottura della fiducia
Il problema è che le aspettative potrebbero iniziare a correre più velocemente della realtà. “Non serve che gli utili diminuiscano. È sufficiente che crescano meno di quanto il mercato si aspetta. Non serve che i modelli smettano di migliorare. È sufficiente che il ritorno sugli investimenti richieda più tempo del previsto”, avverte l’esperto.
A quel punto, gli investitori potrebbero iniziare a ridurre la fiducia, comprimere i multipli e chiedere maggiore disciplina finanziaria. Le aziende, dal canto loro, potrebbero trovarsi di fronte a un bivio: continuare a investire per non perdere terreno nella corsa all’AI oppure rallentare la spesa per preservare redditività e generazione di cassa. “Entrambi gli attori inizierebbero a interrogarsi sulle intenzioni dell’altro. Ed è precisamente questo il cuore del Dilemma del Prigioniero: la paura che l’altro smetta di cooperare può spingere a smettere di cooperare per primi”, spiega Zanin.
Lezioni dalla storia
La storia dei mercati è ricca di esempi simili. “È accaduto durante la bolla Internet. È accaduto nelle telecomunicazioni”, ricorda l’analista. Esiste tuttavia una differenza fondamentale rispetto al passato: “Oggi l’intelligenza artificiale non è più soltanto una promessa. È già presente nei software aziendali, nei motori di ricerca, nell’automazione industriale, nella ricerca farmaceutica, nei sistemi di cybersecurity e nei processi di investimento”.
“Nash ci ha insegnato che gli equilibri più stabili non sono quelli in cui qualcuno vince a discapito degli altri. Sono quelli in cui nessuno ha convenienza a cambiare strategia unilateralmente”, conclude Zanin. “Oggi il mercato dell’AI sembra trovarsi esattamente in questo punto. Le aziende continuano a investire perché temono di restare indietro. Gli investitori continuano a finanziare perché temono di perdere la prossima rivoluzione tecnologica”.
La lezione finale
Forse la vera lezione della teoria dei giochi, nell’era dell’intelligenza artificiale, è proprio questa: “Le grandi rivoluzioni economiche non vengono sostenute soltanto dall’innovazione. Vengono sostenute dalla fiducia reciproca che quell’innovazione, prima o poi, riuscirà a trasformarsi in profitti. E finché questa fiducia rimarrà intatta, il gioco potrà continuare”, afferma Zanin. “Quando uno dei due giocatori inizierà a dubitare dell’altro, allora osserveremo il punto di rottura del gioco del prigioniero dell’intelligenza artificiale”.