Il primo modello bottom-up e de-duplicato della domanda AI — non dell’offerta, che è già documentata dalle trimestrali dei grandi hardware supplier. Azeem Azhar e il team di Exponential View hanno ricostruito voce per voce il P&L dell’intera filiera (consumer, enterprise, hyperscaler) rimuovendo i double-counting: se un dollaro speso con Anthropic implica 50 cent pagati ad Amazon, si conta un dollaro, non uno e mezzo. Il risultato: 110 miliardi di ricavi negli ultimi 12 mesi, run rate annualizzato di 175 miliardi, crescita tre volte più rapida dell’onda mobile e di Internet. La notizia meno celebrata è la più importante: i ricavi coprono appena l’ammortamento delle infrastrutture. Non male, ma il margine è sottile e dipende da un’assunzione di vita utile dei GPU di sei anni — difendibile, non scontata. La parte metodologicamente più interessante riguarda l’elasticità della domanda: ogni riduzione del 10% del prezzo dei token genera un aumento del 12-18% nell’utilizzo, così la spesa totale cresce anche quando il prezzo cala. Il che sposta la domanda dall’economics al problema della qualità: il token non è ancora un’unità di misura del valore dell’intelligenza. Il report introduce il concetto di «quality-adjusted output token» — che combina quantità, visibilità dell’output e capacità del modello sottostante — come tentativo di dare una metrica più onesta all’economia dell’AI. Entra nel sito come documento di riferimento empirico sull’economia reale, da contrapporre al rumore narrativo dominante.