Dopo anni di rapide innovazioni, le grandi aziende tecnologiche si trovano a un bivio nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. OpenAI, Google e Anthropic stanno incontrando difficoltà nel portare i loro modelli a un livello superiore, sollevando dubbi sulla fattibilità dell’intelligenza artificiale generativa (AGI). Ma quali sono le sfide tecniche ed economiche che stanno rallentando il progresso del settore?

I limiti dell’innovazione dell’intelligenza artificiale

Nonostante gli straordinari progressi tecnologici, il settore dell’intelligenza artificiale sta iniziando a mostrare segnali di rallentamento. Modelli come Orion di OpenAI non hanno raggiunto i miglioramenti sperati, indicando che la crescita non è più automatica. Sono tanti i limiti da superare che stanno mettendo in difficoltà i giganti dell’IA. In particolare.

• Costo dell’addestramento. GPT-3 di OpenAI ha richiesto circa 12 milioni di dollari solo per il training iniziale. GPT-4, ancora più complesso, ha ulteriormente incrementato i costi. OpenAI, Google e Anthropic hanno investito oltre 10 miliardi di dollari nello sviluppo di IA nel solo 2023.
• Difficoltà dei nuovi programmi. In casa OpenAI, il modello Orion non è riuscito a superare le aspettative, in particolare nella capacità di rispondere a domande complesse non previste durante l’addestramento. Il fallimento pubblico di Google Bard ha fatto crollare le azioni di Alphabet del 7% in un solo giorno e il progetto Gemini sta incontrando ostacoli tecnici che ne rallentano l’implementazione. Non va meglio per Anthropic: i ritardi nel lancio di Claude 3.5 Opus riflettono le difficoltà nel gestire la crescente complessità dei modelli.

La crisi dei dati di alta qualità

L’addestramento delle intelligenze artificiali moderne dipende da enormi quantità di dati, ma le fonti di dati non utilizzati si stanno rapidamente esaurendo. Per anni, il progresso nell’intelligenza artificiale è stato associato all’idea che più dati e più potenza di calcolo portassero inevitabilmente a modelli migliori. Tuttavia, questa relazione sembra non funzionare più.

• Secondo un’analisi di Bloomberg, dal 2015 al 2022, i costi per la potenza di calcolo sono aumentati di 300 volte, ma i miglioramenti di performance sono rimasti sotto il 10% annuo per i modelli più avanzati.
• Il 70% dei dati online è già stato sfruttato per addestrare modelli esistenti.
• Le dispute legali su copyright e dati proprietari stanno spingendo verso dataset più specifici, aumentando i costi di sviluppo.
• OpenAI ha stretto accordi con editori e assunto esperti per etichettare dati di alta qualità, ma questi processi sono costosi e lenti.

L’impatto sul futuro dell’intelligenza artificiale

Le difficoltà delle aziende tecnologiche stanno generando scetticismo sull’obiettivo di raggiungere un’intelligenza artificiale generativa (AGI) completamente funzionante nel breve termine. Secondo la Stanford University, il 45% degli esperti di IA ritiene improbabile che un’AGI completa sia sviluppata entro i prossimi 20 anni. Anthropic prevede di raggiungere traguardi significativi nell’AGI entro il 2030, ma con una probabilità del 30% che il progresso possa rallentare ulteriormente.

IDEE DI INVESTIMENTO

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta affrontando sfide senza precedenti. I limiti tecnici, la crisi dei dati e i crescenti costi di sviluppo spingono le aziende a ripensare le loro strategie. Non c’è dubbio però che investire in intelligenza artificiale sia un affare di lungo termine. Secondo una stima di Bain & Company, il mercato dell’IA, compresi hardware e software, potrebbe raggiungere tra 780 e 990 miliardi di dollari entro il 2027, con una crescita annua prevista del 40-55%.

Le aziende leader nel settore cloud e i produttori di semiconduttori stanno guidando questa espansione, grazie al loro ruolo cruciale nello sviluppo di infrastrutture per modelli avanzati. Secondo l’analisi di Mercer, l’IA rappresenti è la tendenza di lungo termine su cui puntare con un approccio flessibile per capitalizzare l’adozione dell’IA che sta rivoluzionando settori come finanza, energia e produzione industriale.

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• DWS Invest Artificial Intelligence Classe NC EUR Acc è un fondo azionario tematico che investe a livello globale su società la cui attività trarrà vantaggio o è correlata all’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Lanciato nel 2018 rende a cinque anni il 16,27% (dati Morningstar aggiornati a novembre 2024). Tecnologia e servizi alla comunicazione sono i primi settori in portafoglio. Il mercato Usa vale il 66% dell’asset allocation, il 22% è investito in Asia emergente e sviluppata.

• Allianz GIF – Global Artificial Intelligence Classe AT Eur è un fondo azionario tematico che investe a livello globale con particolare attenzione all’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Lanciato nel 2017 rende a cinque anni il 15,91% (dati Morningstar aggiornati a novembre 2024). Tecnologia e beni di consumo sono i primi settori in portafoglio. Il mercato Usa vale l’83% dell’asset allocation.

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Note

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