Il feticismo dell’IA /j.b.Foster MR-2026-mag

Monthley Review Vol. 78, n. 01 (maggio 2026)

SINTESI by CLAUDE

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Analisi per punti

1. La corsa ai data center come nuovo motore del capitalismo finanziario. L’80% della crescita della domanda interna USA nel 2025 è attribuibile agli investimenti in data center. Quattro hyperscaler (Microsoft, Amazon, Google, Meta) controllano il settore e prevedono 650 miliardi di spesa nel 2026, superando di gran lunga tutti gli altri settori industriali messi insieme.
2. Il feticismo dell’IA come ideologia. Foster introduce il concetto di “determinismo incantato” (elaborato da Crawford): l’IA viene presentata come forza eterea e inevitabile, sia in versione utopica che distopica. Entrambe le narrazioni distolgono dall’analisi dei rapporti sociali di produzione che la generano.
3. La base materiale estrattiva. L’IA non è immateriale: richiede litio, cobalto, terre rare estratte nel Sud del mondo in condizioni coloniali, enormi consumi di acqua ed energia. Ogni tonnellata di litio richiede l’evaporazione di circa 2 milioni di litri d’acqua.
4. Sfruttamento del lavoro su scala globale. Dietro l’apparente automazione si nasconde un vasto esercito di “lavoratori fantasma”: etichettatori di dati, moderatori di contenuti, istruttori di macchine pagati spesso meno di 2 dollari l’ora nel Sud del mondo. Bezos lo chiama cinicamente “intelligenza artificiale artificiale”.
5. Sorveglianza, controllo e militarizzazione. L’IA è strumento di controllo totale: dalle telecamere Ring integrate con polizia e ICE, a Palantir come piattaforma di sorveglianza di massa, fino all’uso militare diretto (Project Maven, utilizzo nei bombardamenti contro l’Iran nel 2026). Lo Stato capitalista e il capitale computazionale operano in sinergia, non in opposizione.
6. La frattura metabolica dell’IA. Riprendendo Marx e Liebig, Crawford applica il concetto di frattura metabolica all’IA: l’ingestione illimitata di dati, il consumo esponenziale di risorse e la produzione di “scarti di IA” (contenuti sintetici degradati) portano a un’autofagia del sistema, ovvero al collasso del modello. È una contraddizione strutturale insuperabile dentro i rapporti capitalistici.
7. La bolla finanziaria. Tra 2023 e 2025, i cinque maggiori hyperscaler hanno investito 561 miliardi in IA generando solo 35 miliardi di ricavi. Il sistema è sorretto da debito, non da profitti reali, con rischio di crollo sistemico che si aspetta di essere salvato dallo Stato.
8. Il nesso IA-neofascismo. I principali finanziatori del movimento MAGA (Musk, Thiel, Ellison, Altman) coincidono con i protagonisti della corsa all’IA. L’iniziativa Stargate da 500 miliardi è letta come emergenza di un cartello Stato-tecnologia orientato al controllo politico e mediatico.
9. L'”intelletto generale” e la prospettiva socialista. Per Marx, la conoscenza incorporata nelle macchine appartiene all'”individuo sociale”, non al capitale. La sua appropriazione monopolistica genera crisi su crisi. La risposta non è regolamentazione tecnica ma rivoluzione dei rapporti sociali, verso una “democrazia di processo integrale” di produttori associati.
10. Il modello cinese come termine di confronto. Pur con contraddizioni, la Cina orienta l’IA verso obiettivi produttivi e pubblici, regolamenta deepfake e modelli generativi, promuove governance globale “incentrata sulle persone”. Un confronto che illumina per differenza il carattere predatorio del modello USA.

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Concetti chiave

• Feticismo dell’IA
• Determinismo incantato (utopismo/distopia tecnologica)
• Capitalismo computazionale
• Hyperscaler / Grandi Case dell’IA
• Intelletto generale (Marx)
• Lavoratore collettivo
• Lavoro fantasma / crowdsourcing
• Frattura metabolica
• Autofagia dell’IA / collasso del modello
• Raubbau (economia del saccheggio, Liebig)
• Paradosso di Jevons
• Sorveglianza panoptica
• Sussunzione reale del lavoro
• Accumulazione per espropriazione
• Spiriti animali (Keynes)
• Capitale finanziario monopolistico
• Cartello Stato-tecnologia / neofascismo MAGA
• Governance globale dell’IA
• Controllo sociale (Mészáros)
• Democrazia di processo integrale

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Traduzione di The Fetishism of AI by John Bellamy Foster Monthley Review Vol. 78, n. 01 (maggio 2026)

Gli Stati Uniti stanno vivendo una nuova era di concentrazione e centralizzazione del capitale finanziario monopolistico, caratterizzata dal boom dell’intelligenza artificiale (IA). Gli economisti di S&P Global stimano che “l’80% dell’aumento della domanda interna privata finale” negli Stati Uniti nella prima metà del 2025 sia attribuibile alla spesa per “data center e relativi investimenti in capitale ad alta tecnologia”.¹ Questo massiccio investimento in data center è realizzato da gigantesche multinazionali del settore tecnologico, il cui numero si conta facilmente sulle dita di una mano. Queste aziende sono comunemente definite nel settore “hyperscaler”, acronimo delle mega-corporazioni che dominano il cloud computing. Classificate in base agli investimenti in data center all’inizio del 2026, includono Microsoft, Amazon Web Services, Google (Alphabet) e Meta, che costituiscono le “Grandi Case dell’IA”.² Queste gigantesche entità monopolistiche figurano anche tra le prime sei società statunitensi per capitalizzazione di mercato. (Nvidia, la più grande azienda per capitalizzazione di mercato all’inizio del 2026, non è di per sé leader nel cloud computing, ma detiene invece il monopolio dell’80-90% dei chip GPU per supercomputer.) Secondo Bloomberg, Microsoft, Amazon Web Services, Alphabet/Google e Meta hanno investito complessivamente 150 miliardi di dollari nel 2022 e 360 ​​miliardi di dollari nel 2025, mentre prevedono di spenderne 650 miliardi nel 2026. A titolo di confronto, “le maggiori case automobilistiche, i produttori di macchine edili, le ferrovie, gli appaltatori della difesa, gli operatori di telefonia mobile, le aziende di consegna pacchi con sede negli Stati Uniti, insieme a ExxonMobil Corp., Intel Corp., Walmart Inc. e le società scorporate da General Electric – 21 aziende – dovrebbero spendere complessivamente 180 miliardi di dollari nel 2026” ^.³

Gli investimenti nell’IA hanno raggiunto livelli tali da poter essere paragonati al boom ferroviario statunitense del XIX secolo.⁴ Come nel caso delle ferrovie, l’espansione dell’IA è oggi sostenuta da centri finanziari che manipolano il supporto governativo, svincolandola dalla dipendenza dai profitti effettivi e basandosi invece su ciò che John Maynard Keynes chiamava “spiriti animali”, ovvero i profitti attesi dai nuovi investimenti. Ci sarebbero voluti molti anni perché le aziende hyperscale aumentassero i loro investimenti nei data center al livello attuale basandosi semplicemente sull’accumulo di profitti effettivi, mentre la finanza monopolistica attraverso il sistema di credito e debito ha permesso che questa trasformazione avvenisse “in un batter d’occhio”.⁵ La ricchezza sociale, proveniente dall’intera popolazione, viene convogliata verso le Grandi Case dell’IA attraverso una varietà di meccanismi finanziari e politiche economiche neoliberiste, concentrando ulteriormente il surplus economico prodotto dalla società nelle mani di un numero infinitesimale di miliardari, situati nei settori dell’alta tecnologia, dell’energia e della finanza. Nove dei primi quindici miliardari della classifica Forbes del 2026 sono miliardari del settore tecnologico. ⁶

La corsa alla costruzione di enormi data center, i più grandi dei quali occupano milioni di metri quadrati e consumano quantità colossali di energia, acqua e risorse minerarie, è guidata dall’obiettivo di sviluppare forme avanzate di intelligenza artificiale generativa, un tipo di apprendimento automatico in grado di replicare l’intelligenza umana attingendo a dati apparentemente illimitati. Questo offre a coloro che possiedono, gestiscono e traggono profitto da tali immensi sistemi computazionali la prospettiva di una sorveglianza e di un controllo totali (nel senso foucaultiano) dell’intera popolazione, non solo nei luoghi di lavoro e nelle carceri, ma in tutte le attività della vita, in modo da estrarre quote sempre maggiori della torta economica. Qui il famoso aforisma comunemente attribuito a Francis Bacon, “la conoscenza è potere”, assume un nuovo significato. Come ha affermato l’amministratore delegato di Oracle, Larry Ellison, queste tecnologie consentono di tracciare e prendere di mira chiunque in ogni momento. “I cittadini si comporteranno al meglio, perché registriamo e segnaliamo costantemente tutto ciò che accade. Ed è inattaccabile… perché l’IA sta monitorando i video. ^“

L’intelligenza artificiale generativa non solo preannuncia un enorme aumento della sorveglianza delle attività umane in tutta la società, ma minaccia anche in modo massiccio l’occupazione, con decine di milioni di posti di lavoro potenzialmente persi solo negli Stati Uniti, secondo alcune stime. ⁸ Nel febbraio 2026, Mustafa Suleyman, CEO di Microsoft AI, dichiarò con entusiasmo al Financial Times : “Il lavoro d’ufficio, quello in cui si sta seduti davanti a un computer, che si tratti di un avvocato, un contabile, un project manager o un addetto al marketing, la maggior parte di queste mansioni sarà completamente automatizzata da un’IA entro i prossimi 12-18 mesi”. ⁹ Ciò che rende possibile tutto questo è ovviamente il furto, da parte dell’IA, di tutto il lavoro intellettuale del passato. Allo stesso tempo, la corsa all’IA presenta pericoli ambientali inimmaginabili a causa dell’iperespansione dei data center, che attingono a tassi di energia, acqua e altre risorse in aumento esponenziale, accantonando così la transizione dai combustibili fossili e minacciando una vasta accelerazione delle emissioni di carbonio e del danno ambientale globale. Ciò che fa apparire inarrestabile l’espansione dell’IA in questi termini estremi è un determinismo tecnologico radicato in un feticismo dell’IA, in cui essa viene vista come incarnazione di una pura logica computazionale, combinato con la naturalizzazione delle relazioni di mercato, che suggerisce che la nuova tecnologia sarà inevitabilmente subordinata agli interessi dell’accumulazione di capitale. ¹⁰  In effetti, è l’avvento dell’IA come nuovo regime di potere computazionale controllato dal capitale finanziario monopolistico a costituire la matrice emergente della lotta di classe (e imperiale) nel nostro tempo.

In realtà, le forze innovative della produzione, come l’apprendimento automatico/l’intelligenza artificiale, non vanno mai concepite in termini puramente tecnocratici, come nel caso del dominio assoluto delle “reti neurali” dell’IA, ma piuttosto vanno viste come articolate con i rapporti sociali di produzione. Per Karl Marx, fu la combinazione delle forze e dei rapporti sociali di produzione in un dato insieme di condizioni storiche a dare origine all'”individuo sociale”, mentre le macchine automatiche indicavano l'”intelletto generale” in cui la conoscenza umana si incarnava in artefatti meccanici, dando origine al “lavoratore collettivo”. ¹¹ Un approccio socialista all’IA si concentra quindi soprattutto sui rapporti storici e sociali che l’hanno generata in congiunzione con il capitalismo, demistificando così l’attuale feticismo dell’IA e chiarendo che il cammino che attende l’umanità è in definitiva nelle nostre mani , e richiede una lotta di portata e contenuto rivoluzionari. ¹²

Kate Crawford e la mappatura dell’IA

La figura di spicco nella mappatura sociale dell’IA è Kate Crawford, ricercatrice senior presso Microsoft Research e professoressa di ricerca presso l’Università della California del Sud ad Annenberg. Crawford adotta un approccio storico, materialista, ecologico e incentrato sulla mappatura dell’IA come regime di potere operante in congiunzione con l’egemonia aziendale, rappresentando un’era di “capitalismo computazionale”. ¹³ Il suo lavoro si basa su una vasta gamma di pensatori, tra cui figure come Charles Babbage, Marx, William Stanley Jevons, Max Weber, Lewis Mumford, Harry Braverman, E.P. Thompson, Stephen Jay Gould, Christian Fuchs e Vandana Shiva, insieme ad analisi contemporanee del capitale monopolistico, del capitalismo globale e della frattura metabolica. I principali lavori di Crawford sull’IA includono (1) la sua grafica interattiva “Anatomia di un sistema di IA: uno studio di caso anatomico di Amazon Echo come sistema di intelligenza artificiale realizzato con lavoro umano” (con Vladen Joler, 2018); (2) il suo libro, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (2021); (3) Calculating Empires — un affresco di 24 metri sull’IA (2023); (4) la sua conferenza alla Long Now Foundation, “Mapping Empires” (2025); e (5) il suo articolo, “Eating the Future: The Metabolic Logic of AI Slop” (2025). ¹⁴

Il feticismo dell’IA, oggi fortemente promosso dalle multinazionali e dal monopolio dei media, è un riflesso di ciò che Crawford definisce “determinismo incantato”, che ritrae l’IA come una tecnologia “cloud” che occupa una dimensione eterea, con connessioni solo secondarie al mondo materiale e al regno della produzione.¹⁵ Ella ribalta questa visione dominante e mistificante, adottando una prospettiva materialista critica. “L’IA”, scrive, “non è né artificiale né intelligente “. Piuttosto, è “un registro di potere”. Pur utilizzando il termine “IA”, la definisce come una “massiccia formazione industriale che include politica, lavoro, cultura e capitale”. ¹⁶ Come afferma Tung-Hui Hu in A Prehistory of the Cloud , “la metafora dominante odierna per lo spazio digitale, ‘il cloud’, è in realtà una metafora della proprietà privata” e dell’esclusione dell’accesso pubblico al materiale. ¹⁷ Nelle parole di Crawford, “L’intelligenza artificiale… è un’idea, un’infrastruttura, un’industria, una forma di esercizio del potere e un modo di vedere; è anche una manifestazione di un capitale altamente organizzato supportato da vasti sistemi di estrazione e logistica, con catene di approvvigionamento che avvolgono l’intero pianeta”. Aggiunge: “I sistemi di IA sono costruiti con le logiche del capitale, della politica e della militarizzazione e questa combinazione amplia ulteriormente le asimmetrie di potere esistenti”. ¹⁸

Il concetto di “determinismo incantato” viene utilizzato per affrontare il feticismo delle merci e le qualità mistiche e divine attribuite all’intelligenza artificiale. “I sistemi di IA”, spiega Crawford, “sono visti come incantati, al di là del mondo conosciuto, eppure deterministici in quanto scoprono schemi che possono essere applicati con certezza predittiva alla vita di tutti i giorni”. Questo determinismo incantato assume due forme principali, ciascuna delle quali è dialetticamente correlata all’altra. La prima è un “utopismo tecnologico”, mentre la seconda è una visione “distopica tecnologica”. “Questi discorsi distopici e utopici”, scrive, “sono gemelli metafisici: uno ripone la sua fiducia nell’IA come soluzione a ogni problema, mentre l’altro teme l’IA come il pericolo più grande”. La risposta a entrambi è una critica storica e materialista che svela le radici sociali dell’IA e spiega che in definitiva si tratta di una questione di relazioni sociali, non semplicemente di tecnologia. “La fantasia che i sistemi di intelligenza artificiale siano cervelli disincarnati che assorbono e producono conoscenza indipendentemente dai loro creatori, dalle infrastrutture e dal mondo in generale… distoglie l’attenzione da domande ben più rilevanti: a chi servono questi sistemi? Quali sono le implicazioni politiche della loro costruzione? E quali sono le conseguenze planetarie più ampie?” ¹⁹

Nell’esplorare le varie dimensioni dell’IA, Crawford inizia dalla base materiale, ovvero l’estrazione di litio, cobalto e metalli delle terre rare. Esamina la miniera di litio di Silver Peak in Nevada e le vicine fabbriche di batterie di Tesla. Tesla sta ora sfruttando una parte considerevole delle riserve di litio del pianeta. ²⁰ La produzione di ogni tonnellata metrica (2.205 libbre) di litio richiede l’evaporazione di circa 2 milioni di litri (528.000 galloni) di acqua, minacciando le falde acquifere e le risorse idriche. A livello di estrazione, il lavoro alla base dell’IA è radicato nella lunga storia del colonialismo e dell’imperialismo. La maggior parte dell’estrazione avviene nel Sud del mondo. Nelle miniere di cobalto in Congo, i lavoratori ricevono l’equivalente di uno o due dollari al giorno per lavorare in condizioni disumane, esposti al cobalto tossico estratto con picconi e pale in trincee e gallerie. I lavoratori non hanno alternative, poiché “le miniere hanno preso il sopravvento su tutto”. ²¹

In “Anatomia di un sistema di IA”, Crawford e Joler, seguendo Marx, presentano la produzione in ogni fase del processo complessivo come basata sull’appropriazione del “plusvalore” rispetto al costo del lavoro, da cui derivano i profitti del capitale. ²² L’IA capitalista mira alla sostituzione del lavoro altamente retribuito con una combinazione di automazione meccanica e manodopera più economica esternalizzata a livello globale. La natura globalizzata del sistema di IA, con le sue complesse catene di approvvigionamento, rende straordinariamente difficile accertare gli effetti transnazionali complessivi sull’occupazione. Sebbene miri a sostituire il lavoro negli attuali centri di produzione, la vera essenza dell’IA risiede nell’assunzione di masse di istruttori di macchine, addetti all’etichettatura di immagini e lavoratori dei servizi per piattaforme di IA a basso costo, la cui effettiva esistenza smentisce il mito dell’intelligenza artificiale. Pertanto, l’IA attualmente richiede un numero enorme di “lavoratori della folla” coinvolti nel “crowdsourcing”, ovvero lavoratori online, generalmente ventenni e sparsi in tutto il mondo, che svolgono una sorta di “lavoro fantasma”. Ad esempio, nel 2022 OpenAI si è affidata a lavoratori esterni in Kenya, pagati meno di 2 dollari l’ora, per esaminare ed etichettare decine di migliaia di immagini e passaggi tossici associati ad abusi sessuali su minori, bestialità, stupro, ecc., nell’ambito di un’operazione di “pulizia” di ChatGPT, mentre un lavoro simile veniva svolto da lavoratori esterni in Uganda e in India. ²³

Un gran numero di lavoratori viene impiegato per monitorare il contenuto dei chatbot basati sull’IA. Jeff Bezos si è criticamente riferito a questa realtà di lavoratori dietro paraventi come “intelligenza artificiale”. “Finché non ci sarà un altro modo per creare un’IA su larga scala che non implichi un esteso lavoro umano dietro le quinte”, ha osservato Crawford nel 2021, “questa è una logica fondamentale del funzionamento dell’IA“. Va ricordato che, tra il 2005 e il 2015, il 94% dei nuovi posti di lavoro negli Stati Uniti riguardava “lavori alternativi” piuttosto che impieghi tradizionali” <24>

Mentre le “macchine intelligenti” odierne richiedono il lavoro fantasma di lavoratori in massa, perlopiù residenti nel Sud del mondo, Crawford analizza anche il ruolo devastante dell’intelligenza artificiale e dei robot nell’industria tradizionale. Nei magazzini di Amazon, il processo lavorativo e l’orario di lavoro sono controllati gerarchicamente come mai prima d’ora. Il lavoratore non è solo un “accessorio della macchina”, come scriveva Marx, ma sempre più un accessorio dei robot “intelligenti”, sottoposto a costante sorveglianza e controllo.

In questo contesto, Crawford esplora le innovazioni di fine Settecento dell’ingegnere Samuel Bentham, che per primo concepì il sistema del panopticon per la sorveglianza e il controllo dei movimenti dei lavoratori (applicato in seguito alle prigioni dal fratello maggiore, Jeremy Bentham). ²⁵

Secondo Crawford, il capitalismo computazionale è profondamente radicato e si basa sullo sfruttamento dei corpi umani nel tempo e sull’imposizione della disciplina lavorativa. L’autrice analizza il lavoro di Thompson su come l’industrializzazione e il capitalismo abbiano modificato il concetto stesso di tempo nel lavoro nel XIX secolo, per poi passare alla critica di Braverman al taylorismo e alla degradazione del processo lavorativo sotto il capitalismo monopolistico. ²⁶ Gli algoritmi ora determinano sia i tempi che gli spazi dei lavoratori. Il nuovo mondo degli algoritmi di intelligenza artificiale rappresenta la realizzazione della “reale sussunzione del lavoro” al capitale, di cui parlava Marx, come nel dominio implacabile del “tasso”, che rappresenta il ritmo di lavoro nei magazzini di Amazon. A tal proposito, cita la critica di Marx al tempo del capitale rispetto al tempo della natura, tratta da Il Capitale : “Il tempo è tutto, l’uomo non è niente; al massimo, è la carcassa del tempo”. ²⁷

Dopo aver affrontato l’intelligenza artificiale dal punto di vista materiale, partendo dall’estrazione mineraria e dallo sfruttamento dei lavoratori sia nell’estrazione che nella produzione, Crawford passa a discutere il nuovo regime dei dati che è al centro di questo nuovo registro del potere. Il regime dell’IA si nutre dell’idea che assolutamente tutto sia dato, da raccogliere a prescindere dai costi sociali e ambientali. Il nuovo capitalismo computazionale promuove un’incessante accumulazione di dati sotto forma di testo, immagini, suoni e video, con l’intero mondo umano che funge da materia prima per i sistemi di IA. ²⁸ Le piattaforme dei social media sono canali per enormi quantità di dati che alimentano i sistemi di IA, i quali penetrano anche in quasi ogni sfera della vita comune e privata:

Esistono giganteschi set di dati pieni di selfie, tatuaggi, genitori che passeggiano con i figli, gesti delle mani, persone che guidano le proprie auto, persone che commettono crimini riprese dalle telecamere di sorveglianza e centinaia di azioni umane quotidiane come sedersi, salutare con la mano, alzare un bicchiere o piangere. Ogni forma di dato biologico, inclusi quelli forensi, biometrici, sociometrici e psicometrici, viene acquisita e registrata in database affinché i sistemi di intelligenza artificiale possano trovare modelli e fare valutazioni… I dati vocali vengono raccolti da dispositivi posizionati sui banconi della cucina o sui comodini delle camere da letto; i dati fisici provengono da orologi al polso e telefoni in tasca; i dati sui libri e i giornali letti provengono da tablet e laptop; gesti ed espressioni facciali vengono raccolti e valutati nei luoghi di lavoro e nelle aule scolastiche…

Fondamentalmente, le pratiche di accumulo dei dati nel corso degli anni hanno contribuito a una potente logica estrattiva, una logica che ora è una caratteristica fondamentale del funzionamento del campo dell’IA. Questa logica ha arricchito le aziende tecnologiche con le maggiori quantità di dati, mentre gli spazi liberi dalla raccolta di dati si sono drasticamente ridotti. ²⁹

I dati devono essere categorizzati. Le impressioni soggettive dei collaboratori esterni vengono utilizzate per stabilire classificazioni delle persone sulla base di razza, etnia e genere. ³⁰ Vengono incorporati indicatori razziali che sono il prodotto di sistemi di classificazione razzisti storici. Il genere è sempre considerato in modo restrittivo come binario. Come osserva Crawford, “i sistemi di apprendimento automatico, in un certo senso, costruiscono razza e genere: definiscono il mondo nei termini che hanno stabilito”. Le categorie utilizzate nell’addestramento e nella classificazione delle macchine basate sull’IA rafforzano i pregiudizi esistenti e perpetuano confronti odiosi, oltre a replicare l’ideologia politico-economica dominante. ³¹

Sebbene la promessa di una maggiore produttività attraverso uno sfruttamento più efficiente e totale del lavoro sia alla base delle affermazioni sulla futura redditività dei sistemi di intelligenza artificiale, essa si fonda anche sulla prospettiva di estrarre profitti da ogni forma di azione umana. L’obiettivo è universalizzare i sistemi di sfruttamento/espropriazione, promuovendo l’accumulo accelerato di capitale e la sua ulteriore concentrazione e centralizzazione nelle mani di poche aziende dominanti, ormai quasi sinonimo di “mercato”.

Al di sopra di tutto ciò si erge lo Stato capitalista, che monopolizza le leggi sulla proprietà e sulla violenza. Lo Stato è un importante accumulatore di dati e opera in sinergia, piuttosto che in opposizione, al capitale computazionale. Lo Stato capitalista monopolistico è fortemente organizzato attorno a funzioni militari e di polizia che crescono di pari passo con il capitalismo della sorveglianza nel settore privato. Per Peter Thiel, fondatore di Palantir e miliardario chiave sostenitore dell’amministrazione di Donald Trump, l’intelligenza artificiale è essenzialmente una tecnologia militare orientata alla sorveglianza e all’individuazione di obiettivi, applicabile sia alla guerra che alle operazioni di controllo interno. “Questi strumenti”, scrive, “sono… preziosi per qualsiasi esercito, ad esempio per ottenere un vantaggio in termini di intelligence”, mentre tali “strumenti di apprendimento automatico”, aggiunge, “hanno anche usi civili”. Durante la prima amministrazione Trump, i contratti di Palantir con le agenzie governative statunitensi ammontavano a oltre un miliardo di dollari. Palantir è diventata una delle principali società di sorveglianza in outsourcing per l’Immigration and Customs Enforcement (ICE), supportandola nella sua campagna di deportazioni a sfondo razziale. Secondo un rapporto di Bloomberg del 2018, Palantir “è una piattaforma di intelligence progettata per la guerra globale al terrorismo”, che viene principalmente “utilizzata come arma contro i normali cittadini americani in patria”, operando in collaborazione con le agenzie statali. ³²

Allo stesso modo, l’app Neighbors, che si basa sulle telecamere per campanelli Ring di Amazon, classifica i filmati in categorie come “Crimine”, “Sospetto” o “Sconosciuto”, e i video vengono condivisi tramite contratti con la polizia e l’ICE. Ring viene utilizzato anche per controllare i lavoratori che consegnano i pacchi. Come afferma Tung-Hui Hu, tali app sono diventate “freelance” per l’apparato militare e di sicurezza dello Stato. ³³

L’uso militare dell’intelligenza artificiale è ormai pervasivo, come dimostrano le applicazioni nella guerra con i droni e nella guerra cibernetica, ed è integrato in tutte le operazioni belliche. Nel 2017, il Dipartimento della Difesa statunitense ha lanciato il suo Algorithmic Warfare Cross-Functional Team, nome in codice Project Maven, con l’obiettivo di utilizzare l’IA come “motore di ricerca automatizzato di video di droni” per la sorveglianza e l’individuazione dei bersagli. L’assegnazione iniziale del contratto a Google ha portato oltre tremila dipendenti a firmare una lettera di protesta chiedendone la cancellazione. Google ha risposto spostando l’attenzione dal tema della protesta contro l’uso dell’IA in guerra, bensì sulla questione se la tecnologia venisse utilizzata “per uccidere persone in modo errato”, un problema che, secondo l’azienda, potrebbe essere evitato grazie alla stessa tecnologia di IA, che fornisce le basi per uccidere le persone in modo corretto . Gli Stati Uniti hanno utilizzato Claude, il modello di intelligenza artificiale di Anthropic, così come altri, nella loro guerra contro l’Iran, in alleanza con Israele, iniziata il 28 febbraio 2026. Nelle prime ventiquattro ore dell’attacco statunitense e israeliano contro l’Iran, Anthropic ha generato fino a mille obiettivi prioritari, sintetizzando immagini satellitari, flussi di sorveglianza e informazioni di intelligence sui segnali, fornendo coordinate GPS in tempo reale sia per obiettivi umani che strategici, automatizzando al contempo le giustificazioni legali relative a ciascun attacco. ³⁴

Eppure, il ruolo dello Stato rispetto all’IA va oltre l’esternalizzazione della sorveglianza interna, del controllo demografico e delle operazioni militari. Lo Stato capitalista ha dato il via libera a un sistema di capitale computazionale monopolistico volto all’accumulo illimitato di dati come base per un accumulo illimitato di capitale, con pochi, se non nulli, vincoli legali reali. Ciò riflette un governo delle imprese, dalle imprese e per le imprese. La mancanza di regolamentazione statale ha permesso alla corsa all’IA di procedere senza preoccuparsi delle conseguenze distruttive, dalla prospettiva di uno scoppio della bolla dell’IA a eventuali e diffuse implosioni sociali ed ecologiche.

Intelligenza artificiale e frattura metabolica

L’Atlante dell’IA di Crawford è stato pubblicato nel 2021, un anno prima dell’introduzione di ChatGPT, che ha accelerato la mania dell’IA e portato a un’enorme espansione degli investimenti nei data center. Sulla base di questi sviluppi, il lavoro più recente di Crawford si concentra sulle contraddizioni fondamentali dell’IA come registro del potere. Nella sua opera interattiva del 2023 “Calculating Empires”, individua il capitale monopolistico e il capitale globalizzato come elementi che definiscono il modello politico-economico in cui è emersa la tecnologia digitale dell’IA. Tuttavia, la sorprendente innovazione della sua conferenza del 2025 “Mapping Empires” consiste nel concentrarsi sulle contraddizioni interne ed esterne dell’IA. Qui trae la sua argomentazione principale dal concetto di frattura metabolica, sviluppato nel XIX secolo da Marx, basandosi in parte sul lavoro del chimico tedesco Justus von Liebig. Nella sua conferenza, Crawford offre una disamina dettagliata della rottura del ciclo dei nutrienti del suolo nell’Inghilterra del XIX secolo, dovuta all’invio di cibo e fibre contenenti nutrienti del suolo, come azoto, fosforo e potassio, verso le nuove città industriali densamente popolate, distanti centinaia o addirittura migliaia di chilometri, dove questi nutrienti finivano per inquinare, con le persone che gettavano “escrementi nelle strade e nei corsi d’acqua”. Di conseguenza, questi elementi essenziali non venivano restituiti alle aziende agricole per reintegrare il terreno. Come afferma la stessa Crawford, “l’Europa si stava letteralmente autodistruggendo mangiandosi”. Qui si rifà al concetto di Raubbau di Liebig , ovvero la cultura/economia del saccheggio.

Data la generale incapacità di produrre fertilizzanti sintetici all’epoca, in particolare quelli contenenti azoto, si scatenò la “mania del guano”, con i paesi europei e gli Stati Uniti in competizione per accaparrarsi il guano (escrementi di uccelli ricchi di azoto). Enormi quantità di guano venivano importate in Europa dalle isole Chincha, ricche di guano, al largo delle coste del Perù. Sebbene in seguito siano stati sviluppati i fertilizzanti sintetici, ciò ha semplicemente spostato la contraddizione, portando alle attuali fratture nei cicli dell’azoto e del fosforo, con il risultato che la frattura metabolica generale associata a una disgiunzione tra lo sfruttamento umano delle risorse e le condizioni di sostenibilità ecologica si è solo aggravata. Oggi, l’avvento dell’Antropocene è visto come una “frattura antropogenica” nei cicli biogeofisici del sistema Terra. ³⁵

Riconoscendo che l’IA è un sistema materiale emerso storicamente come risultato dell’azione umano-sociale e che incarna le relazioni naturali e umane, Crawford sostiene che è necessario considerarla come un sistema metabolico che segue “modelli metabolici” o cicli. Le contraddizioni, sotto forma di fratture metaboliche, sorgono necessariamente tra le condizioni di esistenza e riproduzione materiale e gli imperativi interni del capitale dell’IA. Pertanto, l’estrazione di materiali e risorse essenziali, l’ingestione illimitata di dati e il contenuto finale sotto forma di “scarti di IA” possono essere visti come fasi di un ciclo metabolico. Questo è guidato dagli imperativi del capitalismo computazionale, che a un certo punto, essendo insostenibile, porta al “collasso del modello”. ³⁶

Nella concezione di Crawford, l’ingestione distruttiva di dati da parte dell’IA è equivalente a Raubbau . L’estrattivismo minerario e l’uso di energia e acqua stanno aumentando esponenzialmente le richieste sull’ambiente naturale, sconvolgendo il rapporto umano con la natura su scala accelerata, in linea con la classica nozione marxiana di frattura metabolica. Inoltre, è ormai riconosciuto che esiste una frattura autogenerante all’interno dell’IA, nota nella letteratura scientifica come “autofagia dell’IA” (dal termine “autofagia metabolica disfunzionale”, ovvero autodigestione nelle cellule). In questo caso, l’IA, facendo sempre più affidamento sui propri dati sintetici, o scarti dell’IA, essenzialmente si autodistrugge, portando al “collasso del modello”, con conseguenze disastrose per l’intero mondo alienato dall’IA. ³⁷

L’ingestione di dati da parte dell’IA è oggi immensa, al di là di ogni misura, già pari a quella che si può estrarre dal web, e comprende innumerevoli terabyte di dati, con l’obiettivo di inglobare l’intero mondo dell’informazione in tutte le sue forme. L’intera creatività umana, accumulata nel corso di millenni, e ogni comportamento ed espressione umana costituiscono la materia prima per il suo processo di elaborazione, il tutto da incorporare nell’apprendimento automatico controllato da un sistema di potere politico-economico. Tutto ciò, tuttavia, è materialmente incarnato, il che pone dei limiti al funzionamento del sistema.

“Le esigenze di minerali dell’IA”, ci dice Crawford, “stanno creando un’altra frattura metabolica, estraendo minerali che hanno impiegato miliardi di anni per formarsi nella crosta terrestre, in epoche remote, per produrre chip per l’IA che vengono generalmente utilizzati per uno o due anni”. I maggiori costi ambientali associati alla nuova rivoluzione dell’IA , tuttavia, sono il consumo di energia e acqua, che già ora raggiungono livelli paragonabili a quelli dei paesi più ricchi. Le stime dell’Agenzia Internazionale dell’Energia e di Bloomberg prevedono che entro il 2030 la quantità di elettricità necessaria per l’IA sarà equivalente a quella di paesi come il Giappone e l’India, o addirittura al 25% dell’elettricità statunitense.38 I data center hyperscale richiedono sistemi di raffreddamento che consumano milioni di litri d’acqua al giorno, con una domanda in costante aumento. Nulla di tutto ciò è sostenibile. Sebbene alcuni sostengano che una maggiore efficienza possa risolvere il problema, Crawford si rifà qui al famoso paradosso di Jevons, basato sull’opera di William Stanley Jevons The Coal Question (1865), in cui si sosteneva che una maggiore efficienza nell’uso del carbone non riduceva mai la quantità di carbone utilizzata, poiché l’aumento dell’efficienza portava sempre ad espansioni del livello di produzione, un fenomeno inerente al sistema di accumulazione del capitale. ³⁹

Ciò che Crawford definisce una frattura metabolica emergente, radicata nelle relazioni sociali capitalistiche, ha a che fare con l’insaziabile appetito dell’IA, che ingerisce, digerisce ed espelle dati in modi che portano alla sua stessa cannibalizzazione. Come nel mito greco del re Erisittone narrato nelle Metamorfosi di Ovidio — in cui Erisittone, consumato dal desiderio di ricchezza e consumo, vendette la propria figlia e poi si divorò — i sistemi di IA odierni, guidati dall’accumulazione di capitale e dalla propria logica tecnologica interna, finiranno per consumarsi da soli. ⁴⁰ Ingerendo sempre più i propri output sintetici, pieni di fantasmagorie e allucinazioni, insieme al generale appiattimento della conoscenza, il risultato sarà una sorta di degrado strutturale. “L’ultima frattura metabolica tra IA e umani”, scrive Crawford, “minaccia molteplici forme di fallimento a cascata: collasso morale, collasso finanziario, collasso ecologico e, a seconda di chi si crede, collasso cognitivo”. ⁴¹

Le fratture nel rapporto tra l’uomo e la natura nella società moderna sono manifestazioni della logica alienante e distruttiva dell’accumulazione di capitale e della crisi. Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) e Tesla hanno speso insieme 561 miliardi di dollari in investimenti di capitale nell’intelligenza artificiale tra il 2023 e il 2025, generando al contempo un reddito, non profitti, di 35 miliardi di dollari da questi investimenti. La bolla dell’IA è alimentata dal debito e dall’incessante aumento delle quotazioni degli asset di queste aziende, poiché gli investitori cercano di partecipare a questa moderna corsa all’oro, sebbene recentemente il valore di mercato di tutte queste società sia in calo. Riferendosi al debito contratto dai colossi del settore dei data center nella loro corsa alla costruzione di infrastrutture, Bloomberg afferma che questo si manifesta sotto forma di “obbligazioni blue-chip, debito spazzatura, credito privato e complessi portafogli di prestiti garantiti da asset”, per un importo pari o superiore a 200 miliardi di dollari. L’accelerazione dell’IA è parte integrante del capitale finanziario monopolistico stesso, che si aspetta, in caso di crollo, di essere salvato da Washington su una scala tale da eclissare tutti i salvataggi precedenti. Per risolvere il problema della mancanza di un mercato sufficiente per l’IA, il capitale computazionale intende imporre l’adozione dell’IA generativa integrandola in innumerevoli applicazioni. Si tratta di un modello di accumulazione irto di rischi. ⁴²

L’ascesa del movimento neofascista associato alla politica “Make America Great Again” (MAGA) di Trump è stata finanziata in larga misura da miliardari dell’alta tecnologia della Silicon Valley come Musk, Thiel ed Ellison, rappresentando una minaccia per l’intero sistema politico. L’annuncio dell’iniziativa Stargate dell’amministrazione Trump, avvenuto il suo primo giorno di mandato completo nel secondo mandato, che mira a investire 500 miliardi di dollari nei data center, è stato concepito per dare impulso a Oracle e OpenAI (lo sviluppatore di ChatGPT), guidate rispettivamente da Ellison e Sam Altman, entrambi importanti finanziatori degli interessi politici MAGA di Trump. Alcuni commentatori hanno interpretato questi sviluppi come l’emergere di un cartello statale, che si estende dai media all’intelligenza artificiale fino alla tecnologia “cloud”, dominando sia le comunicazioni che l’economia, promuovendo al contempo un regime politico dittatoriale ^.

L’“Intelletto generale” di Marx e il socialismo

Se l’IA è più di una semplice tecnologia rivoluzionaria, ma va intesa, come afferma Crawford, come un “registro del potere”, allora l’unica risposta praticabile è esercitare un autentico potere sociale sul suo sviluppo, radicato in una democrazia sostanziale. Le potenziali ramificazioni dell’IA indicano ciò che István Mészáros ha definito “la necessità del controllo sociale”, un controllo sociale che deve essere esercitato se si vuole evitare una tendenza all’estremismo ecologico, militare e sociale. In questo caso non solo le forze produttive vanno messe in discussione, ma ancor più i rapporti sociali di produzione . ⁴⁴

Nel suo “Frammento sulle macchine” nei Grundrisse , Marx commentò come il trasferimento della conoscenza e delle attività umane – ovvero l’essenza del lavoro umano – alle macchine attraverso l’automazione avesse portato all’incarnazione nelle macchine dell’“intelletto generale” della società, che apparteneva propriamente all’“individuo sociale” e lo rappresentava, e, come spiegò nel Capitale , al “lavoratore collettivo” ^.45 L’appropriazione monopolistica di questo intelletto generale come proprietà del capitalista significava che sarebbe stato utilizzato per un solo fine: l’accumulazione di capitale, a beneficio di pochissimi. L’incorporazione dell’intelletto generale nel capitale era, per Marx, una contraddizione mortale per il capitale stesso. Qualsiasi tentativo da parte dei capitalisti di usare l’intelletto generale a favore dei propri ristretti fini accumulativi avrebbe generato crisi su crisi. Citando la scena intitolata “La cantina di Auerbach” nel Faust di Johann Wolfgang von Goethe (Parte 1, Scena 5), ​​Marx alludeva sottilmente a una macabra e licenziosa canzone sul veleno dato a un topo di cantina, che lo induceva ad agire “come se il suo corpo fosse posseduto dall’amore”, finendo per morire: a simboleggiare la trasformazione del lavoro vivo in lavoro morto, un mero “corpo animato”, incapace di creare direttamente valore lavorativo. Questo potrebbe essere visto come una rappresentazione, ai giorni nostri, dell’assorbimento da parte del capitale dell’IA di tutta la conoscenza generata dal lavoro creativo e dell’intero mondo digitalizzato, producendo un corpo robotico, che conduce all’autofagia dell’IA e al collasso del modello. ⁴⁶

Il potenziale stesso di espansione del tempo di lavoro disponibile (tempo libero) dovuto all’automazione, spiegava Marx ai suoi tempi, contraddice l’incessante bisogno del capitale di espandere il surplus di tempo di lavoro. Il sistema cerca quindi di promuovere, attraverso l’automazione – basata sulla leva fornita da un esercito di riserva industriale in espansione – la crescente degradazione e dipendenza materiale del lavoro, costringendo « il lavoro a lavorare più a lungo di quanto non faccia il selvaggio, o di quanto egli stesso facesse con gli strumenti più semplici e rozzi », ora come mera «appendice di una macchina» ^.47

Tuttavia, la realtà dell’intelletto generale incarnato nell’automazione rende al contempo possibile l’ascesa del “lavoratore collettivo come soggetto dominante” della produzione e il movimento decisivo verso una società di produttori associati. ⁴⁸ La necessità di controllo e pianificazione sociale significa affidare la gestione alle relazioni sociali generali, ponendo fine al regno del capitale monopolistico-finanziario.

Alcuni segnali di ciò che è possibile sono già presenti oggi in Cina. La Cina è in competizione con gli Stati Uniti nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Il modello di IA open-source DeepSeek cinese è più efficiente dal punto di vista energetico ed economico rispetto ai chatbot statunitensi. Mentre le grandi aziende di IA negli Stati Uniti sono impegnate in una corsa verso una sorta di “superintelligenza” divina attraverso modelli linguistici complessi, il “socialismo con caratteristiche cinesi” di Pechino ha concentrato la sua tecnologia di apprendimento automatico – non senza contraddizioni – più direttamente su produzione, logistica, energia, finanza pubblica e servizi pubblici. Le case automobilistiche utilizzano robot con un intervento umano minimo. Gli strumenti di IA sono ampiamente utilizzati negli ospedali, dove viene impiegata un’IA “più semplice e ristretta”, progettata per compiti specifici. In Cina, l’IA è integrata principalmente in un’economia manifatturiera piuttosto che in un’economia dei servizi sviluppata, come avviene oggi negli Stati Uniti. Naturalmente, l’ampio utilizzo di robot nella produzione manifatturiera cinese porta alla sostituzione della manodopera. Le banche dati in Cina, come negli Stati Uniti e altrove, utilizzano ingenti risorse e dipendono dall’estrazione di litio, cobalto e metalli delle terre rare. Come gli Stati Uniti, anche la modernizzazione militare cinese si basa sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, i controlli normativi sull’IA previsti dal “socialismo con caratteristiche cinesi” lasciano ben sperare in un approccio sociale più razionale all’intero fenomeno.

In effetti, la differenza principale tra la Cina, gli Stati Uniti e l’Occidente in materia di intelligenza artificiale risiede nella sua leadership in questo ambito, che pone l’accento sulla necessità di subordinare l’apprendimento automatico a un percorso di sviluppo “incentrato sulla persona” e al benessere della popolazione. Pechino ha introdotto normative specifiche per le tecnologie di sintesi profonda (note come deepfake) e per l’intelligenza artificiale generativa. Tutti i deepfake richiedono un’etichettatura o una filigrana ben visibili per garantirne la trasparenza, l’accuratezza e l’affidabilità. Qualsiasi azienda che desideri offrire servizi di intelligenza artificiale generativa deve registrare i propri algoritmi presso l’Amministrazione cinese per il cyberspazio, il principale organismo di regolamentazione. Ogni grande quantità di dati che gli sviluppatori intendono includere nei loro modelli di intelligenza artificiale deve essere campionata casualmente per individuare contenuti discriminatori o antisociali. Le normative sono espressamente concepite per proteggere gli individui che godono di precisi “diritti all’immagine, alla reputazione, all’onore, alla privacy e alle informazioni personali”. La maggior parte delle normative si applica ai modelli linguistici di grandi dimensioni offerti al pubblico, mentre per l’apprendimento automatico in ambito industriale le normative sono meno rigide, al fine di favorire l’innovazione. Tuttavia, il carattere sociale dell’approccio cinese, pur essendo chiaramente insufficiente e sollevando di per sé questioni complesse, si contrappone favorevolmente allo sviluppo più privatizzato e predatorio della tecnologia negli Stati Uniti, dove notoriamente mancano regolamentazioni federali significative. ⁴⁹

Non sorprende che la Cina sia anche leader nella promozione della governance globale dell’IA, con la sua Iniziativa globale sulla governance dell’IA, introdotta nell’ottobre 2023, e la sua Dichiarazione di Shanghai sulla governance globale dell’IA alla Conferenza mondiale sull’IA del 2024. In queste iniziative globali, Pechino insiste su un “approccio incentrato sulle persone” come “compito comune” per quanto riguarda la regolamentazione dell’IA, al fine di affrontare i “rischi imprevedibili e le complesse sfide” di queste tecnologie, che vengono spesso utilizzate “per manipolare l’opinione pubblica, diffondere disinformazione, intervenire negli affari interni, nei sistemi sociali e nell’ordine sociale di altri Paesi, nonché per mettere a repentaglio la sovranità di altri Stati”. Tra i pericoli specificati figurano “monopoli tecnologici e misure coercitive unilaterali”; pregiudizi legati alla discriminazione di “etnia, credo, nazionalità, genere, ecc.”; l’accelerazione del danno ambientale; e il blocco della diffusione della tecnologia di apprendimento automatico nel Sud del mondo, inibendo così lo sviluppo sostenibile globale. La Cina insiste sul fatto che l’obiettivo debba essere lo sviluppo umano e l’uso di queste tecnologie in settori quali “sanità, istruzione, trasporti, agricoltura, industria, cultura ed ecologia”. Gli effetti negativi dell’IA sull’occupazione devono essere attentamente monitorati e “mitigati”. Tutti i paesi sono invitati a partecipare, in base alle proprie esigenze nazionali, alla creazione di “un sistema di test e valutazione basato sui livelli di rischio dell’IA e un sistema di revisione etica scientifico-tecnologica”. Nelle parole di Xi Jinping, è necessario “assicurarsi che l’IA serva il bene comune e avvantaggi tutti, e che non sia un giocattolo dei paesi ricchi e dei benestanti” ^.50

In tutto il mondo stanno emergendo diverse controversie relative all’intelligenza artificiale (IA). Una richiesta importante che viene promossa è quella di “sospendere” lo sviluppo dell’IA fino a quando non saranno accertati i pericoli associati al suo ulteriore progresso, in modo che una regolamentazione razionale possa svolgere un ruolo nel suo sviluppo. ⁵¹ Tuttavia, il governo federale statunitense sotto l’amministrazione Trump non solo sta cercando di non regolamentare l’IA, ma sta anche combattendo attivamente quegli stati e quelle località in tutto il paese che stanno cercando di introdurre normative sull’IA. ⁵² Il cartello dell’IA, che ora può essere visto come comprendente gli hyperscaler nel settore dell’alta tecnologia, sostenuto dalla finanza monopolistica e dal settore energetico, nonché dallo stato, è attualmente completamente al comando. I tentativi di controllare socialmente l’IA all’interno del capitalismo monopolistico indicano quindi necessariamente la necessità di un movimento più rivoluzionario che si allontani dal capitalismo e si avvii verso il socialismo.

Le Grandi Case dell’IA sono divise al loro interno e non possono reggersi in piedi. La loro stessa esistenza si basa su un apparato statale (e culturale) capitalista di classe sempre più centralizzato, coercitivo e corrotto, che costituisce una logica complessiva che, se lasciata proseguire, non potrà che essere catastrofica. Se l’umanità vuole prosperare, le forze e i rapporti di produzione devono essere rivoluzionati insieme, unitamente allo sviluppo delle capacità umane, creando un mondo di sviluppo umano sostenibile. Ciò richiede la formazione, sotto il socialismo, di una vera “democrazia di processo integrale” informata dall’intelletto generale , in cui “i produttori associati governano il metabolismo umano con la natura in modo razionale… realizzandolo con il minimo dispendio di energia e nelle condizioni più appropriate alla loro natura umana” ^.53

Note

1. Paul Gruenwald e Satyam Panday, “Come i data center e l’IA stanno diventando un nuovo motore di crescita”, World Economic Forum, 17 dicembre 2025. Vedi anche Nick Licthenberg, “Senza data center la crescita del PIL è stata dello 0,1% nella prima metà del 2025, afferma un economista di Harvard”, Fortune , 7 ottobre 2025.
2. Kate Crawford, Mappare gli imperi: potere, politica e costi planetari dell’intelligenza artificiale (New Haven: Yale University Press, 2021), 20.
3. Matt Day e Annie Bang, “Le grandi aziende tecnologiche spenderanno 650 miliardi di dollari quest’anno con l’intensificarsi della corsa all’IA”, Bloomberg, 5 febbraio 2026; Marty Hart-Landsberg, “IA e l’economia: una scommessa perdente per i lavoratori”, Reports from the Economic Front, 16 febbraio 2026.
4. Paul A. Baran e Paul M. Sweezy, Capitale monopolistico (New York: Monthly Review Press, 1966), 220–21.
5. John Maynard Keynes, La teoria generale dell’occupazione, dell’interesse e della moneta (Londra: Macmillan, 1936), 161-62; Karl Marx, Il Capitale , vol. 1 (Londra: Penguin, 1976), 780.
6. Paul Krugman, “L’economia del cambiamento tecnologico”, Substack, 1 marzo 2026, paulkrugman.substack.com; Forbes World Billionaire’s List, 2026, forbes.com/billionaires .
7. Matt Seybold, “Gli Ellison stanno testando la versione beta del Grande Fratello”, American Vandal, 10 ottobre 2025.
8. Bernie Sanders, La guerra degli oligarchi della grande tecnologia contro i lavoratori: l’intelligenza artificiale e l’automazione potrebbero distruggere quasi 100 milioni di posti di lavoro negli Stati Uniti in un decennio , Rapporto dello staff del membro di minoranza di rango, Commissione Salute, Istruzione, Lavoro e Pensioni, 6 ottobre 2025.
9. Melissa Heikkilä, “Mustafa Syleyman pianifica l’autosufficienza dell’IA mentre Microsoft allenta i legami con OpenAI”, Financial Times , 12 febbraio 2026.
10. Per un’analisi critica del determinismo tecnologico, si veda Merritt Roe Smith e Leo Marx (a cura di), Does Technology Drive History?: The Dilemma of Technological Materialism (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1994).
11. Karl Marx, Grundrisse (Londra: Penguin, 1983), 706; Marx, Il Capitale , vol. 1, 279–80; John Bellamy Foster, “ Braverman, Capitale Monopolistico e IA: Il Lavoratore Collettivo e la Riunificazione del Lavoro ”, Monthly Review 76, n. 7 (dicembre 2024): 1–13; Matteo Pasquinelli, L’occhio del padrone: Una storia sociale dell’intelligenza artificiale (Londra: Verso, 2023).
12. John Bellamy Foster, Breaking the Bonds of Fate: Epicurus and Marx (New York: Monthly Review Press, 2025), 17. Sebbene “dipende da noi”, la lotta sociale, pur richiedendo un’azione, non può essere presentata in termini volontaristici. Piuttosto, deve essere concepita in termini di ciò che Roy Bhaskar ha chiamato “il modello trasformativo dell’attività sociale”, che racchiude l’essenza del concetto marxiano di cambiamento storico. Roy Bhaskar, Reclaiming Reality (Londra: Routledge, 2011), 74–81; Karl Marx, Il diciottesimo Brumaio di Luigi Bonaparte (New York: International Publishers, 1963), 15.
13. Kate Crawford, “ Mangiare il futuro: la logica metabolica degli scarti dell’IA ”, e-flux Architecture, settembre 2025, e-flux.com.
14. Kate Crawford, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (New Haven: Yale University Press, 2021); Kate Crawford e Vladen Joler, “Anatomy of an AI System,” 2018, anatomyof.ai ; Kate Crawford, “ Calculating Empires ,” Knowing Machines, 23 novembre 2023, knowingmachines.org; Kate Crawford, “ Long Now Talks: Mapping Empires ,” registrato il 12 novembre 2025; Crawford, “Eating the Future”.
15. Il termine “feticismo” è qui usato nel senso della teoria marxiana del feticismo delle merci. Si veda Marx, Il Capitale , vol. 1, pp. 163-177. Sul determinismo incantato, si veda Crawford, Atlante dell’IA , pp. 213-215.
16. Crawford, Atlante dell’IA , 8.
17. Tung-Hui Hu, Una preistoria della nuvola (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2015), 147.
18. Crawford, Atlas of AI , 18–19. Sulla frattura metabolica, vedi John Bellamy Foster, Marx’s Ecology (New York: Monthly Review Press , 2000), 141–77; John Bellamy Foster e Brett Clark, The Robbery of Nature (New York: Monthly Review Press, 2020), 12–34.
19. Crawford, Atlas of AI , 213–15; Alexander Campolo e Kate Crawford, “Determinismo incantato: potere con responsabilità nell’intelligenza artificiale”, Engaging Science, Technology, and Society 6 (2020): 2.
20. Crawford, “Long Now Talks: Mappare gli imperi”, 27:07.
21. “ Giornata mondiale dell’acqua: l’impatto dell’estrazione del litio sulle risorse idriche ”, Wetlands International Europe, 22 marzo 2023, europe.wetlands.org; Terry Gross, “Come la ‘schiavitù moderna’ in Congo alimenta l’economia delle batterie ricaricabili”, NPR, 1 febbraio 2023.
22. Crawford e Joler, “Anatomia di un sistema di intelligenza artificiale”, Sezione XI.
23. Billy Perrigo, “Esclusiva: OpenAI ha impiegato lavoratori kenioti con una paga inferiore a 2 dollari l’ora per rendere ChatGPT meno tossico”, Time , 18 gennaio 2023; Chinmayi Arun, “IA transnazionale e imperialismo aziendale”, Carnegie Endowment of International Peace, 8 ottobre 2024.
24. Crawford, Atlas of AI , 64–68; Lawrence F. Katz e Alan B. Krueger, “The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States 1995–2015”, NBER Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, Washington DC, settembre 2016: 7; Hu, Prehistory of the Cloud , 89; Martin Gonzalez-Cabello, Auyon Siddiq, Charles J. Corbett e Catherine Hu, “Fairness in Crowdwork: Making the Human Supply-Chain More Humane”, Business Horizons 68, n. 5 (settembre–ottobre 2025): 645–57.
25. «Fin dai tempi di “Sorvegliare e punire” di Michel Foucault , è diventato comune considerare la prigione come il punto di origine dell’odierna società della sorveglianza, con Bentham padre come suo progenitore. In realtà, la prigione panottica deve le sue origini al lavoro di Bentham figlio nel contesto dei primi impianti di produzione. Il panopticon nacque come meccanismo di sorveglianza sul posto di lavoro ben prima di essere concettualizzato per le prigioni» (Crawford, Atlas of AI , 61).
26. Crawford, Atlas of AI , 59–62, 72; EP Thompson, “Time, Work-Discipline, and Industrial Capitalism,” Past and Present , n. 38 (dicembre 1967): 56–97; Harry Braverman, Labor and Monopoly Capital (New York: Monthly Review Press, 1998).
27. Crawford, Atlas of AI , 74; Karl Marx e Friedrich Engels, Opere complete (New York: International Publishers, 1975), vol. 6, 127; Marx, Il Capitale , vol. 1, 1034–38; István Mészáros, La sfida e il peso del tempo storico (New York: Monthly Review Press, 2008), 43–49; Ian Angus, Affrontare l’Antropocene (New York: Monthly Review Press, 2016), 111–25.
28. Crawford, “Mangiare il futuro”; Crawford, Atlante dell’IA , 95.
29. Crawford, Atlante dell’IA , 119.
30. Per quanto riguarda i lavoratori in crowdsourcing, si veda Crawford, Atlas of AI , pp. 63-64.
31. Crawford, Atlante dell’IA , 123–36, 145–46.
32. Crawford, Atlas of AI , 193–99; Peter Waldman, Lizette Chapman e Jordan Robertson, “Palantir sa tutto di te”, Bloomberg, 19 aprile 2018.
33. Hu, Preistoria della nuvola , 115; Crawford, Atlante dell’IA , 202.
34. Crawford, Atlas of AI , 189–92; Ed Pilkington, “L’esercito statunitense avrebbe utilizzato Claude negli attacchi contro l’Iran nonostante il divieto di Trump”, Guardian , 1 marzo 2026; Gary Wilson, “ Anthropic è già in guerra ”, Struggle La Lucha, 5 marzo 2026, struggle-la-lucha.org.
35. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire,” 5:40–18:17; Crawford “Eating the Future”; Clive Hamilton e Jacques Grinevald, “Was the Anthropocene Anticipated?”, Anthropocene Review 2, n. 1 (2015): 67.
36. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire,” 13:18, Crawford, “Eating the Future”.
37. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 37:40–39:46; Crawford, “Eating the Future”.
38. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires,” 28:08–29:20; Peter Landers, “Il fabbisogno energetico ‘insaziabile’ dell’intelligenza artificiale non è sostenibile, afferma l’amministratore delegato di Arm,” Wall Street Journal , 9 aprile 2024.
39. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires,” 31:16–32:37; John Bellamy Foster, Brett Clark e Richard York, The Ecological Rift (New York: Monthly Review Press, 2010), 169–82; William Stanley Jevons, The Coal Question (Londra: Macmillan, 1865), 102–16.
40. Ovidio, Metamorfosi , trad. Charles Martin (New York: Norton, 2004), 298; Richard Seaford, Grecia antica e riscaldamento globale , Discorso presidenziale della Classical Association (Londra: Classical Association, 2009), 6; John Bellamy Foster, Prefazione in Fred Magdoff e Chris Williams, Creare una società ecologica (New York: Monthly Review Press, 2017), 7–9.
41. Crawford, “Long Now Talks: Mappare gli imperi”, 40:11.
42. Matt Day e Amy Bang, “Le grandi aziende tecnologiche spenderanno 650 miliardi di dollari quest’anno con l’intensificarsi della corsa all’IA”, Bloomberg, 6 febbraio 2026; Hart-Landsberg, “IA e l’economia”.
43. Frank Vogl, “ Il ritorno di Trump all’era dei baroni predoni ”, Globalist, 13 ottobre 2025.
44. István Mészáros, La necessità del controllo sociale (New York: Monthly Review Press, 2015), 23–51.
45. Marx, Grundrisse , 706; Marx, Il Capitale , vol. 1, 464–69, 544–45; Michael Heinrich, “Il ‘Frammento sulle macchine’: un’errata concezione marxiana nei Grundrisse e il suo superamento nel Capitale ”, in Il laboratorio di Marx: interpretazioni critiche dei ‘Grundrisse ‘ , Riccardo Bellofiore, Guido Starosta e Peter D. Thomas, a cura di (Chicago: Haymarket, 2013), 197–212; John Bellamy Foster, “Braverman, capitale monopolistico e IA”, Monthly Review 76, n. 7 (dicembre 2024): 1–13. Vedi anche Te Li, “Dal lavoro classico al lavoro dell”intelletto generale’: l’impatto dell’era dell’intelligenza digitale sulla teoria del lavoro socialista”, Monthly Review 77, n. 11 (aprile 2026): 46–62.
46. Marx, Grundrisse , 704; Marx, Il Capitale , vol. 1, 302; Johann Wolfgang von Goethe, Opere complete , vol. 2, Faust , parti I e II, a cura e trad. di Stuart Atkins (Princeton: Princeton University Press), 54; Sami Khatib, “The Drive of Capital: Of Monsters, Vampires, and Zombies”, Coils of the Serpent 8 (2021): 101–13.
47. Marx, Grundrisse , 708–9; Marx, Il Capitale , vol. 1, 799.
48. Marx, Il Capitale , vol. 1, 544–45.
49. Vanessa Bates Ramirez, “Gli Stati Uniti e la Cina perseguono futuri diversi per l’IA”, IEEE Spectrum, 19 febbraio 2026; “AI Watch: Monitoraggio normativo globale – Cina”, White and Case, 22 settembre 2025.
50. Ministero degli Affari Esteri, Repubblica Popolare Cinese, “Iniziativa globale sulla governance dell’IA”, 20 ottobre 2023; Ministero degli Affari Esteri, Repubblica Popolare Cinese, “Testo integrale: Dichiarazione di Shanghai sulla governance globale dell’IA”, 4 luglio 2024; Xi Jinping, La governance della Cina , vol. 5 (Pechino: Foreign Languages ​​Press, 2025), 553.
51. Darko Suvin, “ Ho paura dell’IA: un’esasperazione politico-epistemologica ”, Historical Materialism (blog), 2026, historicalmaterialism.org; Anna Gordon, “ Perché i manifestanti di tutto il mondo chiedono una pausa nello sviluppo dell’IA ”, Time , 13 maggio 2024; Anthony Elmo, “I progetti di legge sulla moratoria dei data center si stanno diffondendo nel 2026”, Good Jobs First, 19 febbraio 2026.
52. Casa Bianca, “ Garantire un quadro politico nazionale per l’intelligenza artificiale ”, Decreto esecutivo, 11 dicembre 2025.
53. Karl Marx, Il Capitale , vol. 3 (Londra: Penguin, 1981), 959.

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FONTE

The Fetishism of AI by John Bellamy Foster