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Chi vince e chi perde nella gara all’AI nel 2026



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Nel 2026 l’intelligenza artificiale entra nella sua fase più competitiva. Secondo PitchBook, la corsa agli investimenti si concentra su sanità, difesa, enterprise e infrastrutture, mentre molte startup rischiano di bruciare valore. Un’analisi dei settori vincenti, di quelli surriscaldati e degli incumbent destinati a soccombere

Pubblicato il 27 gen 2026



intelligenza artificiale 2026

Il 2026 segna un punto di non ritorno per l’intelligenza artificiale. Non siamo più nella fase sperimentale né nell’euforia iniziale del “tutto è possibile”. Siamo entrati nell’era della competizione strutturale, dove capitali, infrastrutture, dati e modelli determinano vincitori e vinti. È questa la tesi centrale dell’ultimo Artificial Intelligence Outlook di PitchBook: una mappa dettagliata delle battaglie in corso, dei settori destinati a crescere in modo esplosivo e di quelli che rischiano una rapida distruzione di valore.

Secondo gli analisti, ci troviamo all’inizio di una rivoluzione tecnologica destinata a durare oltre 50 anni, capace di generare migliaia di unicorni e trilioni di dollari di valore, ma anche di spazzare via interi comparti industriali. Il ritmo è accelerato da un dato chiave: costruire un prodotto AI oggi è più veloce ed economico che in qualsiasi altro momento della storia.


Un’infrastruttura da mille miliardi di dollari l’anno

Il cuore della nuova corsa all’oro è l’infrastruttura. Il mondo sta investendo quasi 1.000 miliardi di dollari all’anno in data center, energia e capacità di calcolo per addestrare e far girare modelli sempre più complessi. Un investimento paragonabile a quello delle grandi rivoluzioni industriali del passato: ferrovie, elettricità, microprocessori.

La differenza, però, è che sopra questa infrastruttura chiunque può costruire. Con strumenti di sviluppo assistiti dall’AI, un’applicazione potenzialmente da miliardi può nascere con costi mensili inferiori a quelli di un abbonamento streaming. Questo ha un effetto collaterale devastante: gli incumbent non sono mai stati così esposti.


Come si riconosce un vincitore dell’AI

PitchBook individua otto caratteristiche chiave delle aziende destinate a emergere:

  1. Effetti di rete reali, non simulati
  2. Dati proprietari difficili da replicare
  3. Design e usabilità superiori
  4. Mercati grandi ma ancora poco compresi
  5. Strategie land-and-expand per diventare system of record
  6. Competenze verticali profonde e tempi di sviluppo lunghi
  7. Compliance normativa nativa
  8. Distribuzione creativa, spesso non convenzionale

Chi non costruisce almeno due o tre di questi vantaggi è destinato a restare indietro, soprattutto nei settori più affollati.


Sanità: l’AI che può raddoppiare il successo clinico

Il settore healthcare è quello con il potenziale più trasformativo. La scommessa più forte riguarda l’AI per la scoperta di farmaci: secondo PitchBook, queste tecnologie potrebbero raddoppiare il tasso di successo dei trial clinici, passando dall’8% al 17%.

Se confermato, l’effetto sarebbe dirompente: più farmaci approvati, più trial, più investimenti in biotecnologie early-stage. Un cambio di paradigma in un settore che nel 2025 ha toccato minimi storici negli investimenti VC.

Accanto alla ricerca farmacologica, l’AI in radiologia si conferma uno dei segmenti più solidi: ha già rimborsabilità, modelli di business scalabili e un ritorno sull’investimento chiaro per gli ospedali.

Più controverso il caso degli ambient AI scribes: strumenti che automatizzano la documentazione clinica. Utilissimi, ma ormai sovraffollati. PitchBook prevede che solo una dozzina di player sopravviveranno, mentre gli altri verranno acquisiti a sconto.


Enterprise e SaaS: l’era degli agenti

Nel mondo enterprise, la parola chiave è agentic. L’AI non si limita più a suggerire: agisce. Nasce così l’agentic commerce, in cui software autonomi effettuano transazioni, gestiscono pagamenti, verificano identità e ottimizzano supply chain.

I segmenti più promettenti includono:

  • Customer service AI, capace di risolvere problemi end-to-end
  • Data management AI-native, indispensabile per evitare il classico “garbage in, garbage out”
  • Foundation model specializzati, più difendibili rispetto ai modelli generalisti

Qui l’AI non è un layer aggiuntivo: è la nuova infrastruttura operativa delle aziende.


Difesa e deep tech: l’autonomia come moltiplicatore di potenza

La guerra in Ucraina ha accelerato una tendenza già in atto: l’autonomia è diventata strategica. In particolare, PitchBook punta sugli sistemi marittimi autonomi, essenziali per la protezione di cavi sottomarini, infrastrutture energetiche e rotte commerciali.

Droni navali, sottomarini e flotte coordinate da AI rappresentano uno dei pochi settori dove la domanda è garantita dai governi e il time-to-market è relativamente breve.

Meno entusiasmo, invece, per i droni aerei: il settore è ipercompetitivo e rischia una rapida commoditizzazione.


Energia e clima: l’AI invisibile ma cruciale

L’esplosione dei data center ha un costo energetico enorme. Da qui l’interesse crescente per:

  • Decarbonizzazione dei data center
  • Gestione intelligente delle reti elettriche
  • Ottimizzazione di fonti rinnovabili e storage

Non è il settore più “sexy”, ma è uno dei più necessari. E proprio per questo potrebbe attirare capitali nei prossimi anni, anche in un contesto politico meno favorevole alla transizione verde.


Gaming: mondi generati dall’AI

Nel consumer tech, il vero colpo di scena arriva dal gaming. PitchBook individua nei world models il futuro dell’intrattenimento interattivo: mondi persistenti, dinamici, che reagiscono in tempo reale alle azioni dei giocatori.

È una scommessa di lungo periodo, ma con un potenziale enorme. Non a caso, i videogiochi sono da sempre il banco di prova delle tecnologie emergenti: lo sono stati per le GPU, e ora lo sono per l’AI multimodale.


I settori surriscaldati: dove il rischio è massimo

Non tutto cresce in modo sano. PitchBook segnala diversi ambiti a rischio:

  • AI scribe di seconda fascia
  • Genomica e precision medicine troppo affollate
  • Code generation generalista
  • AI marketing indistinto
  • App di produttività e assistenti personali
  • Cybersecurity AI “seconda ondata”

In tutti questi casi, il problema è lo stesso: troppa offerta, poca differenziazione.


Gli incumbent più esposti alla disruption

Se l’AI avanza, qualcuno arretra. Secondo il report, rischiano seriamente:

  • Piattaforme BI tradizionali
  • ERP legacy e software finanziari statici
  • Produzione di contenuti ad alto budget
  • Aziende di trucking non autonome
  • Amministrazione sanitaria tradizionale

Il messaggio è chiaro: non adottare l’AI non è più un’opzione.


Una guerra lunga decenni

Il 2026 non sarà l’anno della maturità dell’intelligenza artificiale, ma quello della selezione naturale. Le guerre dell’AI non si combatteranno solo a colpi di modelli più grandi, ma su dati, distribuzione, integrazione e fiducia.

Chi costruisce fondamenta solide oggi potrà dominare per anni. Gli altri rischiano di diventare una nota a piè di pagina nella storia della più grande trasformazione tecnologica del secolo.


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