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Mag 7 contro resto S&P 500: produttività e margini salgono solo per chi vende o costruisce l’AI
La produttività legata all'intelligenza artificiale cresce solo nelle Mag 7, mentre per le altre 493 aziende dell'S&P 500 ricavi per lavoratore e margini restano fermi. Il dato conta perché l'adozione resta bassa e le imprese più convinte tagliano la spesa. Il dubbio è che l'investimento si ripaghi solo se le aziende comuni vedranno crescere i conti.
Da una parte sette aziende con ricavi per lavoratore e margini in crescita. Dall’altra 493 aziende con gli stessi indicatori fermi. È la fotografia scattata da la nota Daily Spark pubblicata da Apollo lo scorso 24 ottobre. Il confronto è tra le Mag 7, i sette colossi tecnologici che trainano la borsa americana, e il resto dell’S&P 500, chiamato per comodità S&P 493. La conclusione di Apollo è netta: per ora non ci sono segnali che l’intelligenza artificiale stia facendo crescere la produttività. La domanda viene da sé: se l’AI funziona davvero, perché il guadagno resta chiuso dentro sette aziende?
Sette aziende corrono, le altre 493 stanno ferme
Il dato va letto per quello che è. Il ricavo per lavoratore misura quanto fattura un’azienda per ogni persona che impiega. Se l’AI rendesse davvero più produttivi i dipendenti, questo numero dovrebbe salire ovunque l’AI viene usata. Invece sale solo per le Mag 7, cioè per chi l’AI la vende, la costruisce o la ospita nei propri data center. Lo stesso vale per i margini di profitto: crescono per i sette giganti e restano piatti per tutti gli altri.
Non è il primo campanello d’allarme che arriva da Apollo. Già a luglio 2025 Torsten Slok, in un’altra nota della stessa serie, sosteneva che il trade sull’AI fosse più tirato della bolla IT degli anni Novanta. Secondo Slok, le prime dieci aziende dell’S&P 500 erano più sopravvalutate di quanto lo fossero allora. Quindici mesi dopo, il quadro sui conti delle aziende comuni non sembra cambiato. Resta da capire cosa succede dentro le imprese normali: quanto usano l’AI e quanto ci spendono davvero?
Il freno tirato dentro le aziende
I numeri sull’adozione raccontano una storia meno entusiasta di quella delle presentazioni commerciali. Secondo le rilevazioni dello U.S. Census Bureau, tra dicembre 2025 e maggio 2026 l’uso complessivo dell’AI nelle imprese statunitensi è rimasto inchiodato tra il 17% e il 20%. Tradotto: in sei mesi meno di un’impresa americana su cinque ha dichiarato di usare l’AI in qualunque forma. Non parliamo di uso avanzato o di agenti autonomi. Parliamo di usarla e basta.
E chi la usa molto comincia a frenare. Stando all’indice sull’AI di Ramp, la società che gestisce carte e spese aziendali, ad agosto 2026 la spesa mensile per dipendente nelle aziende che usano di più l’AI, il top 1%, è scesa di quasi il 10%. Sono proprio le imprese più convinte, quelle che dovrebbero tirare la volata, a stringere i cordoni.
Poi ci sono i casi concreti, e qui il racconto si fa più interessante. Come riportato da un’analisi di Quartz sulla sbornia da token, Uber ha bruciato in tre mesi l’intero budget annuale destinato all’AI agentica, cioè agli strumenti che svolgono compiti in autonomia, come scrivere e correggere codice. La risposta, arrivata a giugno, è stata un tetto: 1.500 dollari al mese per sviluppatore. Microsoft, che di AI vive e vende, ha invece revocato ai propri dipendenti l’accesso a Claude Code, lo strumento di programmazione di Anthropic. Se perfino un gigante della tecnologia decide di togliere uno strumento così diffuso ai suoi tecnici, il segnale è chiaro.
Il meccanismo dietro questi tagli è semplice. Gli strumenti di AI si pagano a consumo, in token, le unità di testo che il modello legge e produce. Più li usi, più paghi, e la bolletta può crescere molto in fretta. Secondo Apollo, a spendere sempre di più in token sono le aziende sostenute da venture capital, cioè startup finanziate da investitori che puntano sulla crescita prima che sul profitto. Le grandi organizzazioni, quelle con un bilancio da far quadrare, cominciano invece a contare. E allora chi continua a spendere a ritmi crescenti, e con quali soldi?
Il conto degli hyperscaler e la partita delle 493
La risposta più evidente sta nei costruttori dell’infrastruttura. Gli hyperscaler sono i grandi fornitori di cloud e data center, quelli che affittano la potenza di calcolo su cui girano i modelli. Secondo l’outlook di J.P. Morgan Asset Management, la loro spesa in investimenti per l’AI è passata dal 33% del cash flow operativo nel 2023 a una stima del 93% nel 2026. In tre anni, quasi tutta la liquidità generata dall’attività ordinaria finisce in server, chip e centri dati.
Qui il cerchio si chiude, e non in modo rassicurante. Chi costruisce la capacità spende quasi tutto quello che incassa. Chi dovrebbe comprarla e usarla, le aziende comuni, adotta poco e in parte taglia. Per Apollo la storia dell’AI si deciderà nell’S&P 493, non nelle Mag 7. Ha senso: un investimento di queste dimensioni si ripaga solo se a un certo punto le aziende normali vedono crescere ricavi e margini grazie a questi strumenti. Finora, quei numeri restano piatti.
Nelle prossime settimane gli indicatori da tenere d’occhio sono due: la quota di imprese che dichiarano di usare l’AI e la spesa per dipendente nelle aziende che la usano di più. Se ripartono, il quadro cambia. Se restano fermi, la distanza tra chi vende la capacità e chi dovrebbe comprarla diventa più difficile da giustificare.
Per chi fa impresa online il punto non è stabilire se l’AI sia una bolla. Il punto è che i costi veri di questi strumenti stanno emergendo, e anche i grandi mettono tetti di spesa. Quello che conta è misurare il ritorno sul proprio lavoro, euro per euro. Perché è lì, nelle aziende normali, che si capirà se tutto questo investimento produce valore.
