Se, in un futuro plausibile, verrà girato un film su "come è scoppiata la bolla dell'IA", Ed Zitron sarà senza dubbio un personaggio centrale. Incarna perfettamente l'archetipo dell'outsider: l'eccentrico solitario che aveva previsto tutto, lanciando avvertimenti dalla linea laterale che nessuno ascoltava. Proprio come Christian Bale interpretò Michael Burry, l'investitore che predisse il crollo finanziario del 2008 in *The Big Short*, si può facilmente immaginare, ad esempio, Robert Pattinson e Paul Mescal contendersi il ruolo di Zitron: il vivace, coloratamente abrasivo ma tenacemente orientato ai dettagli britannico che è diventato uno dei critici più vocali del big tech.
Questo non significa che la bolla dell'IA scoppierà necessariamente, ma in mezzo a un'ondata di esaltazione per l'IA, lo scetticismo schietto e sfacciato di Zitron lo ha trasformato in una sorta di figura di culto. La sua newsletter tecnologica, *Where’s Your Ed At*, vanta ora oltre 80.000 abbonati; il suo podcast settimanale, *Better Offline*, è costantemente nella Top 20 delle classifiche tech; è una voce dissenziente regolare nei media; e il suo subreddit è diventato un rifugio sicuro per gli scettici dell'IA, inclusi quelli all'interno dell'industria tecnologica stessa — un utente lo descrive come "un faro in una tempesta di insane stronzate ipercapitaliste".
Zitron ha iniziato a esaminare l'IA generativa nel 2023, un anno dopo il lancio di ChatGPT da parte di OpenAI che ha scosso il settore. "Più guardavo, più mi confondevo", dice. "Non solo i grandi modelli linguistici (LLM) chiaramente non riuscivano a fare ciò che entusiasmava la gente, ma non avevano nemmeno una strada per riuscirci. Niente di ciò che ho trovato suggeriva che questo fosse un vero business, figuriamoci qualcosa che avrebbe presumibilmente cambiato il mondo".
Parla via videochiamata dal suo ufficio di Las Vegas, indossa una felpa rossa, circondato da stampe incorniciate di cultura pop e memorabilia sportive americane. E, ragazzi, Zitron sa parlare. Come sanno gli ascoltatori di *Better Offline*, il 39enne è un oratore prodigioso — abile in monologhi prolungati, nel presentare il suo punto di vista in un linguaggio accessibile, spesso sfacciato, condito con fatti, statistiche, analogie e una buona dose di imprecazioni. Il suo accento londinese accentua solo il suo ruolo di anticonformista della Silicon Valley — uno che non pronuncia le T quando dice "datacentres".
Spiegare la tesi di Zitron sul perché l'IA generativa è destinata a fallire non è semplice: l'anno scorso l'ha esposta in un saggio di 19.000 parole. Ma può essere scomposta in due parti interconnesse: l'efficacia reale della tecnologia e l'architettura finanziaria del boom dell'IA. Secondo Zitron, entrambe le fondamenta sono traballanti.
Prima, c'è la questione dell'IA generativa che mantiene le sue promesse. Negli ultimi anni, abbiamo visto profezie crescenti su come questa tecnologia sconvolgerà il lavoro come lo conosciamo. Ad esempio, Dario Amodei, CEO di Anthropic — il rivale più vicino a OpenAI — lo scorso maggio ha avvertito che l'IA potrebbe eliminare metà di tutti i lavori da colletti bianchi entry-level entro cinque anni. "L'attuale generazione di grandi modelli linguistici di IA non farà questo", afferma Zitron con sicurezza. "La mia prova è che sono praticamente uguali a un anno fa. Hanno la stessa efficacia. E ogni tentativo di trasformarli in qualcosa che possa effettivamente fare cose in autonomia è fallito". Sostiene che gli LLM allucinano e forniscono risposte sbagliate, danno risposte diverse ogni volta, e non possono veramente imparare, creare o eseguire molti compiti complessi. Mette in dubbio persino l'etichetta di "intelligenza" per questa tecnologia.
"È intelligente nello stesso modo in cui un paio di dadi sono intelligenti", dice. "I grandi modelli linguistici sono architetture basate su transformer che usano la probabilità su larga scala per generare il token successivo. Lo fanno su larga scala, quindi potresti pensare: 'Oh, sta inventando cose'. No, ha un grande corpus di dati e così tanti parametri..." L'IA generativa opera attingendo da dati esistenti per produrre output, niente di più. Non considereremmo intelligente una formula di Excel, quindi non dovremmo etichettare come intelligente nemmeno l'IA generativa.
Molti non sono d'accordo con questa visione, in particolare riguardo all'impatto dell'IA sui posti di lavoro. In settori come cinema, servizio clienti, governo e tecnologia, i professionisti riferiscono che gli strumenti di IA consentono loro di svolgere gli stessi compiti con meno persone. Anche se non elimina metà di tutti i lavori, l'IA è destinata a trasformare il posto di lavoro. Un sondaggio dello scorso giugno indicava che le posizioni entry-level nel Regno Unito erano diminuite di quasi un terzo dal lancio di ChatGPT.
Zitron ribatte che "correlazione non equivale a causalità", citando rapporti che mettono in discussione o sminuiscono il ruolo dell'apprendimento automatico nella perdita di posti di lavoro. Ad esempio, un recente rapporto del MIT sullo "stato dell'IA nelle imprese nel 2025" ha rilevato che il 95% delle aziende che cercano di integrare l'IA ha visto "zero ritorno". Il rapporto notava che la maggior parte dei sistemi di IA generativa non riesce a conservare il feedback, adattarsi al contesto o migliorare nel tempo.
Questo porta alla seconda parte dell'argomentazione di Zitron: l'economia del boom dell'IA non torna. Il livello di investimento che affluisce nell'IA è senza precedenti. Le "Magnifiche Sette" — Alphabet (la controllante di Google), Amazon, Apple, Meta, Microsoft (che possiede il 27% di OpenAI), Nvidia e Tesla — rappresentano ora il 34% dell'S&P 500, un indice che rappresenta circa la metà del mercato globale. Come principale produttore di GPU, i chip potenti essenziali per l'IA, Nvidia sta essenzialmente "stampando denaro", secondo Zitron. Nel frattempo, altri stanno prendendo in prestito e spendendo miliardi che potrebbero non recuperare mai.
Mentre le startup della Silicon Valley hanno tradizionalmente operato in perdita per conquistare quote di mercato e ottenere profitti in seguito, l'attuale divario tra domanda e offerta è allarmantemente ampio. Costruire l'IA richiede investimenti massicci: un tipico data center necessita di decine di migliaia di GPU, ciascuna costa oltre 50.000 dollari (37.000 sterline), più software, networking, grandi strutture e quantità significative di elettricità e acqua. Il costo stimato per 1GW di capacità di data center per l'IA è di 35 miliardi di dollari (26 miliardi di sterline). Di conseguenza, solo "hyperscaler" con tasche profonde come Google, Meta, Amazon, Microsoft e Oracle possono competere su questa scala.
Dal lato della domanda, le prospettive sono meno chiare e tutt'altro che certe. Ad esempio, OpenAI prevede di spendere 1,4 trilioni di dollari (1 trilione di sterline) in infrastrutture per l'IA nei prossimi cinque anni, eppure i suoi ricavi previsti per il 2025 sono solo circa 20 miliardi di dollari (15,8 miliardi di sterline). Zitron fa notare che molti accordi tra aziende di IA coinvolgono essenzialmente pagamenti reciproci. Lo scorso settembre, Nvidia ha annunciato un investimento di 100 miliardi di dollari in OpenAI, che a sua volta userà i fondi per acquistare chip Nvidia. Accordi simili sono comuni nel settore. Persino aziende "neocloud" come CoreWeave, Lambda e Nebius, che costruiscono data center e affittano capacità GPU, fanno molto affidamento sugli affari con giganti come Google, Microsoft, Amazon e Nvidia. Zitron afferma che senza questi hyperscaler, il fatturato totale del calcolo per l'IA nel 2025 sarebbe inferiore a un miliardo di dollari.
Per quanto riguarda la redditività, ChatGPT ha ora circa 800 milioni di utenti stimati, ma la maggior parte non paga. Anche per gli abbonati paganti, i costi di connessione di un utente a... Per un modello di IA come GPT, il costo di ogni interazione con l'utente può variare notevolmente. Un utente potrebbe fare una domanda semplice, o potrebbe chiedere qualcosa che spinge il modello a generare una risposta complessa. Come sottolinea Zitron, non ci sono economie di scala qui — ogni query richiede "calcolo", o elaborazione informatica, a spese del fornitore. "Più qualcuno è un utente esperto di queste piattaforme, più ti costerà. Questo è quasi l'opposto di come funziona di solito la Silicon Valley". E se la risposta non è soddisfacente e deve essere rielaborata, cosa che accade spesso, "è altro calcolo bruciato, senza farti guadagnare soldi extra". Mentre i modelli di IA diventano costantemente più economici e avanzati, ciò si ottiene solo usando ancora più potenza di calcolo. "È come se il prezzo della benzina scendesse un po', ma devi guidare 250 miglia in più per arrivare da qualche parte. Quindi questo è davvero problematico — perché significa che non c'è un punto di redditività".
Un tipico data center richiede decine di migliaia di GPU.
Ancora una volta, nulla di tutto ciò garantisce che si verificherà un grande crollo dell'IA, ma "se sbaglio, non so come sbaglio", dice. "Ogni controargomentazione che ho letto al mio lavoro è per lo più solo wishful thinking che 'l'IA migliorerà'".
Molti hanno accusato Zitron di avere un risentimento contro il big tech, ma lui lo nega: "Ho un problema con quelli che non vogliono parlare della realtà". Certamente non evita l'attenzione, ma non è per questo che si è imbarcato in questa missione, spiega. "Mi piace scrivere. Mi piace smontare le cose. Mi piace risolvere enigmi. Credo mi piaccia essere in grado di capire le cose. Molto di questo sono solo io che cerco di spiegarlo a me stesso, piuttosto che a un pubblico". Non ha una formazione formale in economia o informatica e non ha mai lavorato nel tech. "Ho imparato praticamente tutto dalle basi".
Tuttavia, Zitron è sempre stato attratto dalla tecnologia. Dice di aver costruito 10 personal computer nella sua vita. È iniziato quando suo padre gli comprò un PC con una connessione dial-up quando aveva 10 anni. "Quindi ero online da un'età abbastanza precoce. Ho subito pensato: 'Questo è il futuro. Lo adoro. Amo il fatto che posso parlare con le persone e giocare con le persone'. Ero un bambino piuttosto solitario. Non avevo molti amici, ma ne ho fatti molti online".
Crescendo a Hammersmith, nella Londra ovest, Zitron descrive i suoi genitori come amorevoli e di supporto. Suo padre era un consulente manageriale; sua madre ha cresciuto lui e i suoi tre fratelli maggiori. Ma "la scuola secondaria è stata molto brutta per me, e questo è quanto dirò". Ha la disprassia, un disturbo della coordinazione, e gli è stata diagnosticata l'ADHD a vent'anni. "Credo di essere stato bocciato in ogni lingua e in ogni scienza, e non sono stato brillante in matematica", dice. "Ma sono sempre stato ossessionato dai dettagli".
Dopo aver studiato media e comunicazioni all'Università di Aberystwyth, ha iniziato a scrivere per riviste di videogiochi, ma "sono arrivato a un punto in cui ero infelice a Londra". Così si è trasferito a New York nel 2008 e ha iniziato a lavorare nelle pubbliche relazioni tecnologiche. Dice di non poter immaginare di tornare nel Regno Unito. Non parla della sua vita personale oltre a menzionare di avere un figlio, motivo per cui vive a Las Vegas. Non gli dispiace stare lì: "Tutti sono strani, quindi nessuno è strano". È stato riferito che è stato sposato e divorziato due volte.
Zitron continua a lavorare nelle pubbliche relazioni tecnologiche, il che sembra in contrasto con il suo ruolo di critico del tech — come mordere la mano che lo nutre o un conflitto di interessi. Lui non la vede così. Dice di non avere clienti di IA o di lavorare con il big tech, e ora ha solo pochi clienti. Il lavoro gli ha dato una rete di contatti nel settore e forse lo ha aiutato a promuovere se stesso. Nel 2013 ha pubblicato un libro intitolato *This Is How You Pitch: How To Kick Ass in Your First Years of PR*. Tuttavia, potrebbe non lavorare più a lungo nelle PR. "Il lato media delle cose sta costituendo una parte maggiore del mio reddito in questi giorni di quanto mi sarei mai aspettato", dice. Sta attualmente scrivendo un nuovo libro, in uscita il prossimo anno, intitolato *Why Everything Stopped Working*. "È una sorta di approfondimento su come il mondo sia diventato così e su come la tecnologia sia tutto ora", spiega, aggiungendo che solo un capitolo riguarda l'IA.
Se Zitron ha un'ascia da seppellire, è contro il capitalismo neoliberale in generale. "Non credo che le persone abbiano preso abbastanza sul serio quanto fosse grave la deregolamentazione dei mercati finanziari da parte di Thatcher e Reagan. Non credo che le persone prendano abbastanza sul serio quanto fosse grave non mettere le persone in prigione per la grande crisi finanziaria... Non credo che le persone abbiano preso sul serio la minaccia del capitalismo focalizzato sulla crescita e della crescita a tutti i costi".
Piuttosto che condurci a un futuro utopico, Zitron vede l'IA come la conclusione logica del neoliberismo. "La cosa più grande che abbiamo imparato dalla generazione dei grandi modelli linguistici è quante persone sono entusiaste di sostituire gli esseri umani, e quante persone semplicemente non capiscono il lavoro di alcun tipo", dice.
Zitron non è più così solo nelle sue opinioni. Si allinea con figure come Cory Doctorow, che è apparso nel suo podcast e la cui tesi della "enshittification" sostiene similmente che le aziende tecnologiche sono ora più spinte dal profitto che dal creare prodotti utili. Nel frattempo, altri scettici dell'IA, come lo scienziato cognitivo Gary Marcus, notano che hanno fatto argomentazioni simili a quelle di Zitron, ma si sentono trascurati nella sua narrazione. Indipendentemente da ciò, la reazione contro l'IA sta crescendo: gruppi locali si oppongono alla costruzione di data center ambientalmente distruttivi; i consumatori resistono all'inserimento dell'IA in ogni prodotto possibile; i creatori stanno intraprendendo azioni legali contro l'uso non autorizzato del loro lavoro da parte del settore; e c'è indignazione pubblica per i danni dei social media, evidenziati da incidenti come Grok di Elon Musk che crea pornografia non consensuale, borderline deepfake.
Allo stesso tempo, le speculazioni su una bolla dell'IA stanno aumentando. Gli avvertimenti arrivano ora da tutti, dalla Banca d'Inghilterra al CEO di Microsoft Satya Nadella. L'investitore Michael "Big Short" Burry dice di scommettere contro Nvidia, e un recente editoriale del New York Times ha speculato che OpenAI potrebbe esaurire i soldi entro 18 mesi. Zitron pensa che potrebbe accadere anche prima. Fa notare che le grandi aziende tecnologiche stanno per pubblicare i loro guadagni annuali per il 2025 e sono state vaghe sui loro ricavi specifici per l'IA. "Perché lo farebbero? Beh, perché non sono molto grandi. Quindi tutta questa faccenda è — per usare una frase che odio — è una vibrazione". Se accade qualcosa di significativo, come Nvidia che manca i suoi obiettivi
