Esiste una bolla dell’intelligenza artificiale? Gli investitori sondano rischi e opportunità per le startup tecnologiche nel 2026

L’intelligenza artificiale ha attirato livelli di capitale e attenzione senza precedenti. E crescono le domande sulla cosiddetta bolla dell’intelligenza artificiale: troppe startup inseguono le stesse idee? Le valutazioni sono in anticipo rispetto all’adozione reale? E tutti questi investimenti ripagheranno – o risulteranno positivi?

GeekWire ha intervistato una manciata di enterprise capitalist dell’space di Seattle per sapere se pensano che esista una bolla dell’intelligenza artificiale e come le startup dovrebbero prepararsi per pianificare il 2026.

Nel loro insieme, gli investitori dipingono il quadro di un mercato in alcuni punti surriscaldato, ma lungi dall’essere rotto. Vedono chiari segnali di eccesso nell’intelligenza artificiale, soprattutto nelle società personal in fase iniziale, dove le valutazioni spesso superano la trazione reale. Ma in gran parte respingono l’thought di una bolla catastrofica e la maggior parte sostiene che la tecnologia stessa sta già offrendo un valore reale.

Differiscono nei dettagli: alcuni vedono il maggiore eccesso nella costruzione di knowledge middle. Altri puntano a startup guidate dalla narrativa che ottengono valutazioni enormi senza una reale trazione da parte dei clienti. Un investitore stima il pieno impatto dell’intelligenza artificiale tra 10 e 20 anni. Un altro vede un’opportunità immediata nel momento in cui le aziende riconsiderano la propria spesa in software program, rendendo vulnerabili i fornitori di lunga knowledge.

Il loro consiglio ai fondatori di startup: ignorare l’hype, concentrarsi sui problemi reali dei clienti, creare entrate durevoli e attività efficienti ed essere pronti per un raffreddamento del mercato.

Leggi le loro risposte full di seguito.

Sabrina Albert (Wu)socio di Madrona

“C’è una chiara schiuma in alcune parti del mercato dell’intelligenza artificiale, soprattutto nelle valutazioni personal in fase iniziale in cui le società hanno prezzi ben al di sopra dei fondamentali, il che rientra nella classica definizione di ‘bolla’. Nei mercati pubblici, le società di intelligenza artificiale più forti sostengono le valutazioni con utili e crescita fuori misura, quindi non sembra una bolla tradizionale.

L’esuberanza più pronunciata si registra nei mercati privati, in particolare nei settori seed e Serie A, dove molti investitori stanno cercando di entrare prima con l’esposizione all’IA. Di conseguenza, il capitale sta inseguendo startup con una trazione limitata e valutazioni che scontano risultati che potrebbero richiedere anni di esecuzione per essere giustificati.

Le startup dovrebbero concentrarsi sin dall’inizio su fondamentali aziendali durevoli. Costruisci ricavi ripetibili attraverso contratti annuali o pluriennali, risolvi i problemi reali dei clienti e differenziati integrando profondamente nello stack tecnologico del cliente per creare prodotti reali e volani aziendali. Il successo a lungo termine deriva dalla capacità di fornire valore misurabile e una crescita difendibile nel tempo”.

Cameron Borumandsocio accomandatario presso Fusibile

“Sono molti i fattori in gioco. Nell’intelligenza artificiale c’è una tecnologia nuova e realmente trasformativa. A lungo termine, rimodellerà radicalmente il modo in cui operano quasi tutti i settori. Allo stesso tempo, la storia ci cube che le nuove tecnologie tendono a essere sopravvalutate nel breve termine e sottovalutate nel lungo termine. Gli impatti più profondi e pienamente realizzati dell’intelligenza artificiale potrebbero essere ancora lontani 10-20 anni.

Nel breve termine (i prossimi anni), mi aspetto una certa flessione dei mercati pubblici man mano che gli investitori faranno i conti con il fatto che la vera “preparazione delle imprese” per l’intelligenza artificiale richiederà tempo. Ciò non suggerisce nulla di catastrofico: solo che la crescita di circa il 21% anno su anno che abbiamo visto nel Nasdaq difficilmente sarà sostenibile e potrebbe avvicinarsi alla media trentennale di circa il 10%. Dopo alcuni significativi tiri indietro, gli esperti inevitabilmente affermeranno che l’intelligenza artificiale è sopravvalutata. In realtà, ciò rappresenterebbe semplicemente una normalizzazione dopo una straordinaria corsa sui mercati pubblici alimentata dall’intelligenza artificiale.

I mercati privati ​​in fase avanzata vedranno alcune aziende eccessivamente pubblicizzate: questo accade in ogni ciclo di growth. I vincitori saranno più grandi che mai, ma anche le perdite saranno più grandi che mai. Quando si hanno aziende come Anthropic che crescono da 1 miliardo di dollari a 9 miliardi di dollari di fatturato previsto nel 2025, è chiaro che l’intelligenza artificiale sta già producendo un impatto reale e materiale nel mondo.

Per le startup, non c’è momento migliore per costruire di adesso. I mercati M&A sono tornati, i clienti hanno price range e i talenti vogliono lavorare su progetti interessanti. Detto questo, c’è molto rumore, quindi è meglio andare in profondità e concentrarsi davvero su un problema fondamentale del cliente. La maggior parte della crescita che abbiamo visto finora riguarda il livello infrastrutturale: i prossimi anni riguarderanno la prossima generazione di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale”.

Chris DeVoresocio fondatore e amministratore presso Cooperativa dei Fondatori

“Sì, una quantità significativa di capitale impiegato a livello globale nell’intelligenza artificiale (e in particolare nella costruzione dei knowledge middle) viene quasi certamente allocato in modo errato. Nello specifico nelle startup, al di fuori di alcuni presunti vincitori (OpenAI, Anthropic, Cursor), la preoccupazione è meno sovracapitalizzazione e più i prezzi a cui vengono effettuati i finanziamenti rispetto ai flussi di cassa effettivi e al potenziale di margine delle società finanziate.

Detto questo, a differenza di alcune bolle recenti a cui riesco a pensare (cripto, metaverso, ecc.), questa volta ci sono bambini veri nell’acqua sporca. Gli LLM sono strumenti straordinariamente capaci anche al loro attuale stato di sviluppo e rimarranno fondamentali per molte attività di sviluppo software program e di lavoro della conoscenza molto tempo dopo che la razionalità sarà tornata nel panorama finanziario.

La sfida del fondatore e dell’investitore in momenti come quello attuale è come prendere decisioni che sembreranno intelligenti tra dieci anni, non solo nel momento attuale. Esistono modi per applicare gli LLM per creare valore aziendale duraturo in segmenti dell’economia che non saranno probabilmente sovracapitalizzati o competiti fino a zero dall’ondata di dollari a breve termine? L’unica strategia alternativa è cercare di scegliere i vincitori nelle guerre dei capitali e pagare qualunque cosa il mercato richieda per tali asset, ma la storia suggerisce che si tratta di una proposta con quote molto basse anche per i migliori giocatori.

La ricetta per il successo in tempi come questo non è così diversa da qualsiasi altro momento: scegli un segmento di clienti che capisci meglio di chiunque altro, interagisci profondamente con quei clienti per capire quali problemi puoi risolvere in modo univoco con LLM che erano troppo difficili o costosi da risolvere in precedenza, costruisci in modo rapido e iterativo per mostrare valore a quei clienti e mantieni quel ritmo di spedizione e apprendimento il più a lungo possibile.

Può sembrare semplice, ma è straordinario come pochi workforce fondatori siano in grado di farcela, ed è per questo che le startup sono così difficili e così divertenti.

Sheila Gulatiamministratore delegato presso Tola Capitale

“In generale, non penso che ci troviamo in una bolla dell’intelligenza artificiale in questo momento. Preoccupazioni simili esistevano quando abbiamo lanciato la piattaforma Azure circa quindici anni fa. Allora, le persone inizialmente erano preoccupate di correre verso un enterprise a margine zero.

Le imponenti infrastrutture di intelligenza artificiale di oggi daranno forma ai livelli di software program operativo che guidano le prestazioni del mondo reale: orchestrazione del calcolo, pipeline di dati, sistemi di memoria ed efficienza di inferenza su larga scala. Il valore si sta spostando verso il confezionamento e l’implementazione dell’intelligenza nei flussi di lavoro aziendali.

Le startup di software program aziendale dovrebbero posizionarsi nel crescente TAM di fornire soluzioni full end-to-end e nuovi modi di fare le cose in cui gli esseri umani collaborano con gli agenti di intelligenza artificiale. Le startup vincitrici riguarderanno sia il crescente IT TAM che l’economia di una parte del mercato del lavoro.

Stiamo assistendo advert una malleabilità senza precedenti dei price range dei CIO. Lo stack di applicazioni profondamente radicato può ora passare a nuovi giocatori che sono costruiti con l’intelligenza artificiale da zero. Le opportunità di mercato sono enormi e le aziende dovrebbero concentrarsi sulla costruzione delle nuove megacap, non su società minori”.

Andy Liusocio cofondatore di Sblocca i partner di rischio

“Sì, siamo in una bolla dell’intelligenza artificiale, ma non nel modo in cui pensa la maggior parte delle persone.

Il capitale e le valutazioni sono ben al di sopra dei fondamentali, in particolare per le aziende senza una chiara attrazione dei clienti, una differenziazione duratura o percorsi credibili/ragionevoli verso la redditività. Stiamo assistendo a un divario crescente tra le aziende di intelligenza artificiale guidate dalla narrativa, dove l’intelligenza artificiale è in gran parte un esercizio di posizionamento, e le aziende di intelligenza artificiale orientate al valore che utilizzano la tecnologia per offrire valore misurabile e ripetibile ai clienti.

La bolla sembra più pronunciata nelle fasi iniziali e di crescita, in cui lo storytelling basato sull’intelligenza artificiale può temporaneamente sostituire la trazione e raccogliere capitali a valutazioni elevate. Alcune aziende forti emergeranno da questo ciclo, ma ci saranno cali, riepiloghi o chiusure significative poiché molte startup non riusciranno a crescere fino a raggiungere tali aspettative.

Guardando al 2026, il mio consiglio ai fondatori è semplice:

• Costruisci attività reali, non mazzi. Oggi i prodotti possono essere costruiti rapidamente con entrate reali prima di raccogliere capitali.
• Dai priorità all’efficienza, al ROI del cliente e all’economia dell’unità.
• Utilizzare l’intelligenza artificiale per creare una leva finanziaria reale, non scuse per bruciare capitali.

Il 2026 sarà un momento incredibile per costruire. Il costo della sperimentazione e della creazione di prodotti è crollato e i fondatori non hanno più bisogno di credenziali educative (lauree CS o MBA) per creare prodotti ed entrate reali. La prossima generazione di aziende di intelligenza artificiale durevoli sarà costruita da piccoli workforce che si concentreranno meno sull’hype e più sull’esecuzione efficiente. Siamo davvero entusiasti di vedere sempre più workforce realizzare prodotti incredibili quest’anno.”

Annie Luchsingersocio di Interruttori

“Dal mio punto di vista, quello che stiamo vedendo non è tanto una bolla dell’intelligenza artificiale quanto piuttosto un classico ciclo di enterprise capital che si svolge attorno a un cambiamento di piattaforma realmente trasformativo. Il enterprise capital si è sempre adattato alle nuove normalità insieme alle principali inflessioni tecnologiche (cloud, cellular, social) e l’intelligenza artificiale è quella in più rapida evoluzione che abbiamo visto fino advert oggi.

La differenza questa volta è la velocità, scala e disponibilità di capitale. L’adozione dell’intelligenza artificiale sta avvenendo a un ritmo più veloce e su una scala molto più ampia rispetto ai precedenti spostamenti della piattaforma, il tutto mentre il capitale del mercato privato ha raggiunto massimi storici. Man mano che queste forze si scontrano, i prezzi, le tempistiche e il comportamento degli investitori si evolvono.

Il capitale che avanza rispetto ai fondamentali non è una novità. Ci saranno alcuni scossoni, ma ciò non significa che non si stia verificando la creazione di valore sottostante. Le aziende con tecnologia reale, distribuzione reale e clienti reali resisteranno”.