Cofondatore di Hut 8 lancia l’allarme sui rischi dell’intelligenza artificiale e reinveste i profitti in Bitcoin (btc)

Van der Chijs ha espresso preoccupazioni riguardo al settore bancario, sostenendo che l’AI potrebbe mettere in luce vulnerabilità nei software bancari legacy, minacciando la fiducia nelle istituzioni finanziarie che si reggono su sistemi interconnessi.

Secondo la sua analisi, all’interno dell’ecosistema crypto le entità più esposte sarebbero gli exchange e le attività commerciali costruite attorno al bitcoin, mentre la rete sottostante del bitcoin risulterebbe relativamente più resiliente.

Prospettive occupazionali ed effetti sui prezzi

Van der Chijs descrive un quadro economico radicale in cui l’AI e la robotica potrebbero arrivare a svolgere tra il 90% e il 95% delle attività lavorative oggi esistenti, con una conseguente diminuzione significativa del costo di beni e servizi.

In uno scenario del genere, i governi dovrebbero trovare nuove fonti di entrate fiscali per compensare la trasformazione del mercato del lavoro; tra le soluzioni proposte figurano imposte sui robot o tassazioni legate all’uso di token legati all’AI, pur riconoscendo le difficoltà applicative determinate dalla diffusione di modelli eseguiti localmente.

Scelte personali e movimenti di mercato

Van der Chijs ha dichiarato:

«Ho venduto gran parte dei miei bitcoin. Sono passato all’AI.»

Racconta che il suo portafoglio ha già seguito l’ascesa della tecnologia, con spostamenti di capitale verso settori legati all’AI. Ritiene inoltre che il flusso di investimenti verso l’AI abbia contribuito a mantenere il prezzo del bitcoin al di sotto dei livelli di 200.000-250.000 dollari che alcuni avevano ipotizzato.

Attualmente sta reinvestendo parte dei profitti ottenuti dall’AI nel settore crypto, prevalentemente attraverso ETF, come modo per bilanciare l’esposizione e sfruttare la liquidità dei mercati regolamentati.

Infrastrutture AI versus mining di criptovalute

Dal punto di vista imprenditoriale, Van der Chijs ritiene che l’argomentazione commerciale per le infrastrutture dedicate all’AI sia più solida rispetto a quella per il mining di bitcoin. In merito a una scelta aziendale recente, ha commentato in veste personale:

«È stata la mossa migliore di sempre»

Ha aggiunto che, se gestisse oggi l’impresa in questione, preferirebbe destinare tutte le risorse ai centri dati per l’AI, ritenendo più redditizio e strategico puntare sull’elaborazione di modelli e servizi di intelligenza artificiale piuttosto che sull’attività di mining.

Implicazioni per il sistema finanziario e le politiche pubbliche

Le osservazioni su vulnerabilità nei sistemi legacy sollevano questioni normative e di vigilanza: le autorità di supervisione dovranno valutare rischi sistemici legati all’integrazione di tecnologie avanzate e definire standard per la resilienza dei sistemi informativi bancari.

Per il legislatore italiano ed europeo ciò si traduce nella necessità di aggiornare regole su sicurezza informatica, interoperabilità e trasparenza degli algoritmi, oltre a considerare misure fiscali e di welfare per gestire l’impatto occupazionale della diffusione dell’AI.

Dal lato degli investitori, il passaggio di capitali verso infrastrutture per l’AI può generare nuove opportunità nei settori dei data center, delle soluzioni cloud e delle aziende specializzate in chip e servizi di machine learning, mentre potrebbe comprimere i rendimenti di attività più esposte al rischio tecnologico tradizionale.

Considerazioni per il mercato italiano

Per gli operatori italiani, la trasformazione implica la valutazione della dipendenza da fornitori esteri di infrastrutture AI e la necessità di sviluppare competenze locali. Le banche italiane dovrebbero accelerare i piani di aggiornamento tecnologico e rafforzare i piani di continuità operativa.

Gli investitori retail e istituzionali potrebbero prendere in considerazione una diversificazione che includa esposizioni a infrastrutture digitali e ETF tematici sull’AI, bilanciando però il profilo di rischio con asset più tradizionali e strumenti di copertura.

In sintesi

• L’adozione rapida dell’AI solleva rischi operativi per le banche con sistemi legacy: ciò richiederà investimenti in cybersecurity e aggiornamenti normativi mirati.
• La migrazione di capitale verso infrastrutture AI può favorire settori come data center e semiconduttori; gli investitori italiani dovrebbero valutare allocation tematiche ma gestire la liquidità con strumenti liquidi come ETF.
• Imporre tasse su robot o token AI è complesso ma inevitabile nel dibattito sulle entrate pubbliche; la fattibilità tecnica e l’impatto distributivo richiedono studi approfonditi a livello europeo.
• L’opzione di puntare su infrastrutture AI anziché sul mining di bitcoin riflette una preferenza per attività con flussi di ricavi più prevedibili; gli investitori devono considerare rendimenti attesi e rischi tecnologici nel medio-lungo periodo.