L’Era degli Agenti Autonomi: Goldman Sachs prevede un’esplosione dei Token. Ma i conti torneranno davvero?

Goldman Sachs ci riprova. Dopo mesi in cui i mercati si sono interrogati con crescente nervosismo sull’immensa mole di capitali bruciati (i famosi CapEx) dalle aziende tecnologiche per sviluppare l’Intelligenza Artificiale senza ritorni immediati, la grande banca d’affari americana scombina le carte in tavola. In un recente report, Goldman ribalta la narrazione pessimista: l’industria dell’AI non è un buco nero per gli investimenti, ma sta per raggiungere il punto di svolta della redditività.

Il segreto? La fine dell’era dei semplici “chatbot” e l’alba degli “Agenti Autonomi”. Una transizione che, sul piano industriale ed economico, promette di sconvolgere le regole del gioco.

Dai Chatbot agli Agenti: Una Fame Inesauribile di Token

Per comprendere il ragionamento della banca d’affari, bisogna guardare ai volumi di calcolo, misurati in “token” (le unità di testo o dati elaborate dall’AI). Fino ad oggi, il mercato si è basato sull’interazione umana: l’utente fa una domanda, la macchina risponde e si spegne. È il modello di ChatGPT.

Gli agenti autonomi, al contrario, sono progettati per essere “sempre accesi”. Leggono continuamente il contesto aziendale, richiamano software esterni, verificano i propri errori e correggono la rotta senza bisogno del nostro intervento. Questo passaggio dal modello “uomo-macchina” a quello “macchina-macchina” comporta un consumo di risorse che Goldman Sachs definisce letteralmente esplosivo.

Le stime parlano chiaro:

• Aumento del consumo: I token consumati a livello globale cresceranno di 24 volte entro il 2030, raggiungendo l’incredibile cifra di 120 biliardi (quadrilioni) al mese.

• Il traino aziendale: Mentre gli agenti per i consumatori finali assorbiranno circa 60 biliardi di token, la vera spinta arriverà dal settore Enterprise (56 biliardi), dove l’AI smetterà di scrivere semplici riassunti per iniziare a sostituire interi flussi di lavoro logistici, legali e di programmazione.

Il Punto di Svolta: Ricavi Contro Costi

Ciò che scombina davvero le aspettative del mercato è la tempistica della redditività. Goldman Sachs prevede che proprio in questi mesi, nella prima metà del 2026, i colossi del cloud e i fornitori di modelli AI inizieranno a vedere margini lordi positivi.

Come è possibile se l’uso dei server esplode? La risposta sta nella compressione dei costi dell’hardware.

Grazie ai nuovi chip di aziende come Nvidia, AMD e ai processori proprietari di Google e Amazon, il costo per elaborare un singolo token sta crollando del 60-70% ogni anno. Nel frattempo, i prezzi che le aziende pagano per usare l’AI si sono stabilizzati, e in alcuni settori ad alto valore aggiunto stanno persino salendo. Quando i costi scendono più velocemente dei prezzi, e i volumi si moltiplicano per 24, l’esplosione dei profitti diventa un’equazione matematica inevitabile.

L’Impatto sul Settore Software: Nessuna Apocalisse

C’era chi temeva che un’AI capace di fare tutto avrebbe distrutto il settore dei software aziendali (SaaS). Goldman Sachs smentisce questa tesi. L’AI non distruggerà il software, ma ne cambierà il modello di fatturazione. Non si pagherà più “per postazione” (dato che ci saranno meno impiegati umani), ma in base alla produttività e ai risultati ottenuti. Gli agenti autonomi espanderanno il mercato totale, diventando di fatto i nuovi “dipendenti digitali” per cui le aziende pagheranno volentieri le licenze.

Oggi un agente per la programmazione consuma 7 milioni di token al giorno, ma costa solo 13 dollari: un affare che le aziende stanno già cogliendo. Al contrario, un agente per il servizio clienti telefonico in tempo reale costa ancora quasi 93 dollari al giorno, risultando economicamente svantaggioso. Ma con il calo progressivo dei costi di calcolo, questa barriera è destinata a crollare a breve.

I Rischi di un Eccessivo Ottimismo

Tuttavia, lo stile di Scenarieconomici ci impone di guardare oltre i facili entusiasmi di Wall Street. L’ottimismo di Goldman Sachs nasconde delle insidie reali:

1. Guerra dei prezzi: Se i modelli AI diventeranno tutti uguali (omologazione), la concorrenza tornerà a tagliare i prezzi, distruggendo i margini appena conquistati.

2. Rischio Governance: L’autonomia degli agenti fa paura. Un’AI che opera da sola e sbaglia può propagare errori in pochi secondi a tutto il sistema informatico aziendale, creando danni incalcolabili per la sicurezza.

3. Dati scadenti: Un agente intelligente alimentato dai dati disorganizzati tipici di molte aziende produce solo confusione ad altissima velocità, consumando risorse informatiche senza generare alcun ritorno reale.

In sintesi, la transizione verso gli Agenti Autonomi è tracciata. Ma prima di cantare vittoria sui margini di profitto, i colossi della tecnologia dovranno dimostrare che queste macchine, oltre a consumare miliardi di token, sanno anche come non mandare in tilt le aziende che le acquistano. Questo sarà più complesso.

Poi si aggiunge, alla fine, sempre il solito problema: se tutti questi agenti AI, tutti questi token, guideranno le aziende, chi lavorerà e guadagnerà i soldi necessari per comprare i prodotti delle aziende?

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