Nel secondo trimestre del 2026 i fondi azionari statunitensi hanno registrato un rendimento medio del 14,8%, il migliore dal rimbalzo post-pandemico del 2020. Il dato, diffuso da Morningstar, fotografa un mercato in cui l'entusiasmo per l'intelligenza artificiale si è esteso ben oltre i titoli tecnologici: aziende come Caterpillar, produttrice di turbine per data center, o ExxonMobil, fornitrice di energia, hanno cavalcato un'ondata che ha coinvolto semiconduttori, utility e combustibili fossili. Eppure, proprio mentre i portafogli dei piccoli investitori toccavano massimi trimestrali, le grandi imprese cominciavano a fare i conti con una realtà meno euforica.

Il paradosso è emerso con chiarezza nei bilanci operativi. Uber, dopo aver distribuito l'assistente di programmazione Claude Code a circa cinquemila ingegneri, ha visto il budget annuale per strumenti di IA esaurirsi in soli quattro mesi. Il consumo di token – l'unità con cui fornitori come OpenAI e Anthropic fatturano ogni interrogazione – è cresciuto molto oltre le previsioni, senza che l'azienda riuscisse a stabilire un nesso chiaro tra l'aumento della spesa e un miglioramento misurabile per l'utente finale. Non si tratta di un caso isolato: Microsoft, che quest'anno investe circa centonovanta miliardi di dollari in infrastrutture per l'IA, ha appena tagliato 4.800 posti di lavoro, in prevalenza nelle divisioni commerciali e Xbox. La responsabile delle risorse umane ha precisato che i ruoli eliminati non sono stati sostituiti da macchine, ma ha aggiunto che l'IA sta cambiando il modo in cui il lavoro viene svolto, un messaggio che risuona anche in altre big tech come Meta e Amazon, alle prese con ristrutturazioni parallele.

La risposta a questa frizione sta prendendo forma lontano dai riflettori dei listini. Negli Stati Uniti, Microsoft, OpenAI e Amazon stanno investendo miliardi per creare squadre di ingegneri “schierati in prima linea” (Forward Deployed Engineers) che entrano nelle aziende clienti per ridisegnare processi, integrare modelli e formare il personale. È un'ammissione implicita: il collo di bottiglia non è la potenza dei modelli linguistici, ma la capacità delle organizzazioni di assorbirli. Secondo analisti di Washington, la Casa Bianca ha appena pubblicato un piano d'azione che punta a rafforzare proprio questa infrastruttura umana, mentre in Europa il dibattito si concentra sulla necessità di figure ibride, capaci di unire competenze settoriali e comprensione tecnologica, per evitare che gli investimenti in IA si traducano in costi senza ritorni.

Su scala globale, il Fondo Monetario Internazionale ha rivisto al rialzo le stime di crescita per le economie legate alla catena di fornitura dell'hardware per l'IA, ma nel suo World Economic Outlook di luglio avverte che la marea non solleverà tutte le barche. La crescita mondiale è prevista al 3% nel 2026 e al 3,4% nel 2027, in calo rispetto alla media del 3,5% del biennio precedente, con rischi di instabilità per i paesi che non partecipano alla bolla degli investimenti in infrastrutture digitali. Il prossimo banco di prova saranno le trimestrali delle grandi aziende tecnologiche, quando i mercati potranno misurare se la scommessa da centinaia di miliardi di dollari sta generando margini sufficienti a giustificare i tagli e la rincorsa dei titoli.