L'intelligenza artificiale genera opinioni contrastanti: c'è chi la vede come una rivoluzione inarrestabile e chi la considera una bolla pronta a scoppiare. Ben Thompson, analista riconosciuto, era solito essere tra gli scettici, difendendo l'idea di una "bolla buona" che, sebbene esplodesse, avrebbe lasciato progressi positivi. Tuttavia, dopo l'ultima conferenza annuale di NVIDIA, Thompson ha cambiato posizione: per lui, l'IA non è una bolla. Il suo ragionamento si basa su tre grandi traguardi. Il primo traguardo è stato il lancio di ChatGPT nel novembre 2022, che ha mostrato il potenziale dell'IA generativa. Nonostante il suo impatto, il modello presentava due grandi limitazioni: commetteva errori frequentemente e, quando non sapeva una risposta, la inventava con totale sicurezza. Questo lo rendeva affascinante ma poco affidabile, più un esperimento che uno strumento professionale. Il secondo salto è arrivato quasi due anni dopo, nel settembre 2024, quando OpenAI ha presentato il suo modello o1. Questo modello ha introdotto una capacità di ragionamento senza precedenti: prima di rispondere, valutava la validità delle sue risposte e considerava alternative. Il risultato è stata un'IA molto più precisa e utile, sebbene con un costo: richiedeva molta più capacità di calcolo, il che ha fatto aumentare la domanda di centri dati. Il terzo progresso è quello degli agenti di IA. Alla fine del 2025, strumenti come Claude Code e Codex hanno dimostrato che gli agenti potevano eseguire compiti complessi in modo autonomo, correggendo i propri errori senza intervento umano. Questo ha segnato una differenza radicale rispetto ai modelli precedenti e, secondo Thompson, smonta l'idea della bolla. Thompson sostiene che, in una bolla, l'investimento supera la domanda reale. Nel caso dell'IA, accade il contrario: la domanda di calcolo supera l'offerta, e giganti come Microsoft, Google, Amazon e Meta stanno investendo somme record in infrastrutture per rispondere a questa necessità. Questi investimenti non sono speculativi, ma una risposta a una domanda in continua crescita. Un altro punto chiave è che, a differenza dei chatbot, gli agenti di IA non richiedono un'adozione massiccia per avere un impatto economico. Una sola persona può gestire migliaia di agenti, moltiplicando la produttività senza la necessità di milioni di utenti. Questo apre la porta a "aziende unipersonali" dove un individuo può coordinare il lavoro di migliaia di agenti di IA. Per quanto riguarda il modello di business, Thompson sottolinea che i consumatori non sono disposti a pagare per l'IA, ma le aziende sì, poiché cercano produttività ed efficienza. Gli agenti consentono a piccoli team di ottenere risultati che prima richiedevano grandi organici e strutture di gestione complesse, eliminando strati gerarchici e riducendo i costi. Tuttavia, Thompson avverte che l'automazione porterà a licenziamenti, anche se molti dei tagli attuali rispondono a un eccesso di assunzioni durante la pandemia. La vera sfida sarà adattarsi al mondo "post-IA", dove le aziende che non ottimizzano le loro strutture competerebbero in svantaggio rispetto a nuovi attori più agili ed efficienti grazie all'IA. In conclusione, per Thompson la domanda di calcolo continuerà a crescere e la presunta bolla dell'IA, se esiste, non è vicina a scoppiare.