Bolle speculative: da Tulipomania a dot-com a AI, pattern ricorrenti | Investire.biz

Bolle speculative: da Tulipomania a dot-com a AI, pattern ricorrenti

17 ago 2026 - 18:00

Dalla Tulipomania alle dot-com fino all’AI, la storia delle bolle speculative mostra pattern ricorrenti tra euforia, valutazioni elevate e innovazione reale

Le bolle speculative hanno accompagnato la storia dei mercati molto più spesso di quanto si possa pensare. Cambiano gli strumenti, le tecnologie e i protagonisti, ma alcuni comportamenti degli investitori sembrano ripetersi con una certa regolarità.

Dalla tulipomania olandese del Seicento alla bolla delle dot-com, fino all'attuale entusiasmo per l'intelligenza artificiale, ritorna infatti lo stesso meccanismo: una nuova opportunità appare capace di cambiare le regole del gioco, il capitale affluisce rapidamente, le aspettative crescono e il prezzo degli asset comincia a incorporare scenari sempre più ottimistici.

La vera difficoltà, però, sta nel distinguere una tecnologia realmente rivoluzionaria da una solo accompagnata da valutazioni eccessive.

 

Bolle speculative: quando l'entusiasmo prende il sopravvento

Uno degli esempi più famosi è la bolla dei tulipani del '600. Il tulipano era diventato un simbolo di prestigio e la domanda per alcune varietà particolarmente rare spinse i prezzi dei bulbi a livelli difficili da giustificare con il loro valore reale.

La speculazione arrivò al punto che venivano scambiati contratti su bulbi non ancora disponibili, in una dinamica che ricorda per certi aspetti gli strumenti derivati moderni. Quando nel 1637 la domanda improvvisamente venne meno, i prezzi crollarono e molti acquirenti si trovarono con attività che valevano una frazione di quanto avevano pagato.

Da allora la storia ha prodotto numerosi episodi simili: il boom delle ferrovie nell''800, quello di automobili e radio negli anni Venti'20, l'entusiasmo per i transistor negli anni Cinquanta'50 e, più avanti, quello per i personal computer e le biotecnologie.

Il caso più importante per capire quello che sta accadendo oggi è però la bolla delle dot-com. Alla fine degli anni '90 Internet rappresentava davvero una rivoluzione, ma il mercato arrivò a prezzare una crescita praticamente senza limiti.

Molte società venivano quotate pur avendo ricavi minimi, perdite consistenti e modelli di business ancora tutti da dimostrare. Pets.com è diventato il simbolo di quell'eccesso: raccolse ingenti capitali, ma non riuscì a trasformare la crescita delle vendite online in un'attività redditizia. Eppure l'idea di fondo era corretta.

Oggi una quota enorme delle vendite di prodotti per animali avviene online. Lo stesso vale per Amazon, il cui titolo perse circa il 94% tra la fine del 1999 e la fine del 2001, salvo poi trasformarsi in uno dei grandi vincitori dell'economia digitale. È questo il punto più importante: lo scoppio di una bolla non significa necessariamente che la tecnologia alla base fosse sbagliata.

Può semplicemente significare che gli investitori avevano anticipato troppo valore, troppo presto. Ciò mise in moto una follia collettiva, dove si comprava tutto ciò che appartenesse alla tecnologia senza curarsi della sostanza delle società dietro cui si conentrava la speculazione.

 

L'AI è una bolla? Il valore della tecnologia è reale

L'intelligenza artificiale presenta proprio questa caratteristica ambivalente. Da una parte ci sono valutazioni molto elevate, enormi flussi di capitale e aspettative di crescita che sembrano ricordare la fine degli anni '90. Dall'altra, però, esiste una differenza fondamentale: l'AI non è soltanto una promessa.

È già utilizzata concretamente dalle aziende e sta producendo risultati quantificabili, anche se non sempre nella misura che il mercato sembra aspettarsi. Alcune ricerche mostrano infatti che circa il 75% dei dirigenti intervistati ha già osservato miglioramenti nella produttività, nel processo decisionale o nell'efficienza grazie all'AI generativa. In alcuni esperimenti, l'utilizzo di modelli avanzati ha prodotto aumenti significativi delle prestazioni.

Il problema emerge quando si passa dal singolo progetto alla trasformazione dell'intera azienda. Una ricerca del MIT ha rilevato che soltanto una piccola percentuale delle imprese è riuscita finora a tradurre l'AI in un impatto concreto sul conto economico. Non c'è necessariamente una contraddizione: una tecnologia può essere utile oggi senza avere ancora trasformato radicalmente la redditività di un'intera organizzazione.

Ed è proprio qui che si trova la differenza tra l'AI e la tulipomania. I tulipani non stavano rivoluzionando l'economia; Internet e l'AI, invece, sì. La domanda corretta quindi non è se l'intelligenza artificiale abbia valore, perché le evidenze suggeriscono che ne abbia.

La domanda è quanto di questo valore sia già incorporato nei prezzi delle azioni e nelle valutazioni delle società private. Nvidia, Microsoft, Alphabet e gli altri grandi protagonisti dell'AI hanno ricavi e profitti reali, a differenza di molte delle società che alimentavano la bolla dot-com. Tuttavia, anche un'azienda eccellente può diventare un investimento rischioso se acquistata a un prezzo che presuppone una crescita quasi perfetta per molti anni.

 

I pattern da tenere d'occhio

La storia delle bolle diventa particolarmente utile osservando i pattern. Il primo elemento ricorrente è il comportamento imitativo. Quando una tecnologia sembra destinata a cambiare il mondo, gli investitori temono di rimanere esclusi e iniziano a comprare perché altri stanno comprando.

Il rialzo dei prezzi diventa a sua volta una conferma della bontà della storia, alimentando un nuovo afflusso di capitale. Si tratta di un meccanismo psicologico che può spingere i mercati molto oltre ciò che i fondamentali giustificherebbero. Nell'AI alcuni segnali meritano quindi attenzione.

Gli investimenti in startup del settore hanno raggiunto livelli enormi, mentre alcune società private vengono valutate fino a oltre 1.000 miliardi di dollari. Anche la concentrazione del mercato azionario è aumentata sensibilmente e una parte crescente della capitalizzazione degli indici è nelle mani di pochissime grandi aziende tecnologiche. 

Un altro elemento da osservare è il rapporto tra investimento e ritorno economico. Se le aziende continuano ad aumentare il capex molto più rapidamente dei ricavi generati dall'AI, gli investitori si chiedono quando arriverà il ritorno economico. Anche una tecnologia straordinaria può attraversare una fase di eccesso. È successo con Internet e potrebbe accadere anche con l'AI.

La differenza, però, è che oggi esiste già un'enorme base di ricavi, utili e domanda reale che può fare da cuscinetto. Per questo è probabilmente più corretto parlare di possibile bolla selettiva che di replica della bolla dot-com. Alcune società, soprattutto quelle ancora prive di ricavi significativi, possono essere esposte a una forte revisione delle valutazioni. Altre, con business consolidati, forti flussi di cassa e una posizione competitiva difficile da replicare, potrebbero continuare a crescere anche dopo una correzione del mercato.

La lezione della storia, del resto, non è evitare ogni nuova tecnologia per paura delle bolle. È capire che una grande innovazione e una grande bolla possono esistere contemporaneamente. Internet era reale, ma molte società Internet erano sopravvalutate.

Lo stesso potrebbe accadere con l'intelligenza artificiale: la rivoluzione può essere autentica, mentre una parte dei prezzi pagati oggi potrebbe rivelarsi eccessiva. In definitiva, il vero rischio non è che l'AI si dimostri una tecnologia inutile. È quasi il contrario: potrebbe essere una tecnologia straordinaria, ma con aspettative finanziarie ancora più straordinarie. Tuttavia, se la discrepanza tra ciò che una tecnologia può fare e ciò che il mercato si aspetta diventa troppo ampia, le bolle possono diventare pericolose.

 

 

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