OpenAI ha stanziato un milione per capire chi perderà il lavoro
OpenAI destina 600 miliardi di dollari a infrastrutture AI, ma solo un milione per studiare gli effetti sull'occupazione. La disparità è enorme.
Seicento miliardi per costruire l’infrastruttura dell’IA, un milione per studiarne l’impatto sul lavoro
Il copywriter che usa ChatGPT ogni mattina non lo sa, ma il suo destino è già in una tabella Excel. Da una parte c’è un foglio con 600 miliardi di dollari destinati al calcolo NVIDIA. Dall’altra, un foglio molto più sottile: un milione di dollari per capire se quel copywriter, e milioni come lui, avranno ancora un posto tra dieci anni.
La macchina parte prima delle domande
Il piano industriale non aspetta. Il dispiegamento iniziale presso il sito PORTS-Pike dovrebbe fornire 4,25 gigawatt di capacità AI factory. Ogni generazione di sistemi NVIDIA AI factory dispiegati lì potrebbe rappresentare circa 1,5 milioni di GPU NVIDIA, ovvero 150-200 miliardi di dollari di ricavi per NVIDIA. OpenAI ha già preso impegni per sostanziali dispiegamenti di infrastruttura AI NVIDIA fino al 2030. Gli impegni esistenti e pianificati rappresentano circa 12 gigawatt di calcolo NVIDIA, con un’opportunità di espandersi a circa 16 gigawatt se NVIDIA estende l’accordo PORTS-Pike oltre i 4,25 gigawatt iniziali.
L’opportunità complessiva? Circa 600 miliardi di dollari di calcolo NVIDIA fino al 2030.
Numeri che non stanno nella testa. Ma ora girate il foglio.
Dall’altra parte del tavolo, un milione
Per capire cosa succederà a chi quei sistemi li userà, OpenAI ha assegnato sovvenzioni a 14 progetti guidati da organizzazioni indipendenti. Le sovvenzioni seguono l’impegno preso con il documento Industrial Policy for the Intelligence Age pubblicato ad aprile 2026. Il budget totale: un milione di dollari in finanziamenti e fino a un milione in crediti API. Nel frattempo, ChatGPT è usato da un miliardo di persone in tutto il mondo, e OpenAI ha più utenti adulti sotto e sopra i 30 anni di qualsiasi altro laboratorio di frontiera.
Dentro quei 14 progetti ci sono pezzi che toccano la vita quotidiana: la commissione bipartisan di AEI e Urban Institute preparerà scenari di bassa, media e alta perturbazione per l’occupazione; l’analisi del CEPS sulla distribuzione dei guadagni in Europa; il confronto dell’Abundance Institute sull’energia negli stati americani; il sistema di benefici portabile del PPI; lo studio della Tax Foundation sul gettito fiscale; la rete di gruppi di lavoro di Windfall Trust; e la struttura di misurazione dell’IST per l’IA auto-migliorante.
Seicento miliardi per costruire la macchina. Un milione per capire chi finirà sotto le ruote.
La differenza si sente ancora di più se guardate alla velocità. ChatGPT ha impiegato circa tre anni e mezzo dal lancio di novembre 2022 per raggiungere il traguardo del miliardo di utenti mensili dell’app. Tre anni e mezzo per cambiare le abitudini di un miliardo di persone. E il budget per capire gli effetti su quei miliardi è rimasto fermo a un livello che una piccola fondazione potrebbe coprire con un evento di gala.
E poi c’è il capitolo che nessuno di questi studi affronta davvero: la privacy. Un miliardo di persone usa ChatGPT, ma quanti sanno cosa succede ai loro input? La sicurezza dei dati resta una domanda aperta, mentre i seicento miliardi continuano a scorrere verso l’infrastruttura.
Il conto arriva dopo, ma arriva
Nei prossimi mesi, tenete d’occhio i primi rapporti di questi studi: la distribuzione dei guadagni di produttività, il gettito fiscale, la rete elettrica. Sono segnali deboli, ma dicono già se la corsa da 600 miliardi produrrà una società più larga o solo una macchina più veloce. Il copywriter di Bologna, nel frattempo, continua a incollare il brief. Forse è il momento di chiedersi se qualcuno ha davvero in mano le chiavi del futuro.
