In una settimana i ricavi di OpenAI sono stati stimati in 70 miliardi di dollari da Axios e in 50 dal Financial Times, e i titoli tecnologici sono saliti e scesi a ogni versione. La colonna Schumpeter dell’Economist ne fa il sintomo di un problema più largo. I «ricavi» dei laboratori sono in realtà ARR, ricavi ricorrenti annualizzati: le vendite di un mese moltiplicate per dodici, ricorrenti solo nel senso che si spera continuino, e calcolati in modi diversi, perché Anthropic conta le vendite fatte attraverso i fornitori cloud e OpenAI solo dopo aver tolto la loro quota. Coatue propone di valutare i laboratori sull’EBITDA prima dei costi di addestramento, cioè prima della spesa più grande, e la colonna ricorda l’«EBITDA rettificato per la comunità» di WeWork. Il boom dell’AI si misura con numeri che non si possono confrontare, e un mercato che non sa con che cosa confrontarli reagisce a ogni indiscrezione.
Le aziende quotate non fanno molto meglio. Amazon, Google, Meta e Microsoft hanno 2.400 miliardi di dollari di impegni fuori bilancio, più di quanto abbiano preso a prestito sul mercato obbligazionario, e misurano il ritorno dell’AI con tassi di ricavo annualizzati che restano scatole nere. Secondo Goldman Sachs servirebbe un trilione di dollari di ricavi annui per remunerare gli investimenti nei data center. Intanto la spesa per i data center gonfia gli utili aggregati dell’S&P 500, gli enti statistici americani perdono fondi e competenze, e l’autorità di vigilanza sui revisori creata dopo Enron ha visto tagliare il bilancio. È una colonna d’opinione, con numeri presi da altri, ma la diagnosi regge: quando la misura è opaca, il prezzo segue la voce.