Rallenta il rally del mattone nelle capitali europee

L’ultimo bollettino economico della Bce contiene un lungo articolo dedicato alle vicissitudini del mattone europeo, reduce da un ventennio di saliscendi al termine dei quali il valore delle abitazione è comunque cresciuto parecchio, e quindi la ricchezza corrispondente da parte dei proprietari.

Come si vede dal grafico sopra, gli andamenti del mattone tendono a replicare quelli del pil, quasi sempre sovraperformandolo, per la semplice ragione che gli investimenti immobiliari, nell’ultimo ventennio, hanno potuto godere di condizioni particolarmente vantaggiose determinate dalla politica monetaria espansiva e da una crescita dei redditi tutto sommato robusta abbastanza da sostenere un indebitamento crescente. Parliamo, ovviamente, dell’Europa come un tutto.

Fra le varie informazioni contenute nell’articolo, che magari approfondiremo in altri post, una in particolare merita subito di essere messa in evidenza, perché ci racconta molto della nostra organizzazione socio-economica: il ruolo trainante delle capitali nel mercato immobiliare. Quasi sempre.

L’ultimo ciclo dei prezzi delle abitazioni, nota infatti la Bce, “ha evidenziato andamenti più bilanciati tra i prezzi nelle capitali e i prezzi medi nei rispettivi paesi”. L’andamento è visibile dal grafico che apre il post guardando la curva che mette in rapporto i prezzi nelle capitali con quelli del paese di riferimento. “Fino alla pandemia – scrive la Banca – i prezzi degli immobili residenziali nelle capitali avevano storicamente una crescita più marcata rispetto a quella registrata nell’insieme del territorio dei rispettivi paesi”. Tanto è vero che alla fine del 2019 i prezzi delle abitazioni nelle capitali superavano del 71% quelli del 2006, prima quindi della grande crisi finanziaria, a fronte del 28% di crescita dei prezzi registrato complessivamente nell’Eurozona nello stesso periodo.

Senonché, come dicevamo, con la pandemia questo squilibrio si è andato via via riducendo. Addirittura la crescita dei prezzi nelle capitali si sta rivelando più lenta di quella osservata nella media dei paesi dell’area. Da un parte questo potrebbe dipendere dal fatto che i prezzi nelle capitali hanno raggiunto un picco, ma “con maggiore probabilità anche l’impatto specifico e crescente della pandemia e le sue implicazioni per il lavoro a distanza, hanno permesso ai lavoratori di vivere più lontano dai propri
uffici e in posizioni meno costose”. Le capitali non sono così amate forse. Le persone vi cercano opportunità, ma quando possono, scappano.

Domanda debole e scarsa innovazione fanno crollare gli investimenti europei

Pure all’apice del successo, il flusso degli investimenti europei non ha superato una crescita dell’8% su base trimestrale, mentre se guardiamo il periodo fra il quarto trimestre del 2021 il quarto trimestre del 2024, arriviamo a una crescita complessiva del 6,8%, che si confronta con quello, più che doppio (15,4%) osservato negli Stati Uniti.

Si conferma, insomma, l’ampia divergenza fra le due economie, che poi si riflette anche sui tassi di crescita ben diversi. Ma non solo. Gli investimenti Usa non sono solo più abbondanti, hanno anche caratteristiche molto diverse da quelli europei. Gli Usa, infatti, primeggiano negli investimenti immateriali, quindi i prodotti di proprietà intellettuale, mentre gli investimenti europei della stessa categoria arrivano a stento alla metà.

L’Europa, quindi, ha un duplice problema sul lato degli investimenti: la loro quantità e la loro qualità. Quanto alla prima, la Bce, che al tema ha dedicato un approfondimento nel suo ultimo Bollettino economico, ipotizza che molto di questa lentezza, che la ripresa post Covid è riuscita solo in parte a contrastare, dipenda dalla debolezza della domanda europea. “Dall’inizio del 2022 la domanda interna di beni, una determinante fondamentale degli investimenti materiali in macchinari e attrezzature inclusi i trasporti, è stata notevolmente più modesta nell’area dell’euro”, scrive la Banca. Un problema annoso, che è alla base della lentezza della crescita economica nell’Europa mentre è la ragione della robustezza di quella statunitense, e, di conseguenza del suo deficit commerciale, che si riflette nel surplus europeo.

Domanda europea lenta, quindi, che ha fatto crollare l’utilizzo della capacità produttiva, peraltro carente nei settori più innovativi. A ciò si aggiunga che la fiducia nella regione europea non brilla anche a causa dell’incertezza crescente.

Dulcis in fundo, “un significativo differenziale di investimenti immateriali, relativo alla spesa per innovazione e per ricerca e sviluppo (R&S), che contribuisce ad ampliare il divario di produttività tra l’UE e gli Stati Uniti”. Negli Usa infatti, secondo un’analisi svolta dalla BEI “gli investimenti delle imprese statunitensi tendono inoltre a concentrarsi maggiormente sull’innovazione rispetto a quelli delle imprese dell’UE”, dove si investe per lo più in settori maturi (autoveicoli e attrezzatura) mentre negli Usa si punta su TLC, data center, IA.

Le imprese dal canto loro, oggetto di una survey specifica, lamentano difficoltà relativa al reperimento di personale qualificato, alti costi energetici, regolamentazione onerosa quali motivi di questa ritrosia a investire.

Ma probabilmente questo spiega solo una parte dei problemi. La Bce ha messo a confronto i 750 miliardi di euro messi a disposizione dal Next Generation Ue con gli 835 miliardi stazione dal governo Usa con l’Inflation Reduction Act (IRA) e il CHIPS and Science Act. Viene fuori che mentre in Europa i fondi, che pure dovevano essere usati per la transizione digitale e verde hanno avuto un “utilizzo molto graduale e ritardato”, negli Usa “tali programmi hanno già fornito una grande spinta agli investimenti privati”.

I problemi dell’Europa sono profondi, insomma. E chi pensa di risolverli iniettando soldi nel sistema dovrebbe ricordarlo. Specie adesso che si parla di investire massicciamente sulla difesa. Si rischia di fare tanto rumore per nulla.

Il costo energetico dell’intelligenza artificiale

La nostra breve ricognizione sul mondo dietro il mondo dell’IA, che abbiamo concluso la scorsa settimana, sarebbe incompleta se non ricordassimo che questa ennesima rivoluzione industriale richiede, come ogni rivoluzione, di essere alimentata con cospicuo dispendio di energia. Per giunta in un mondo che già deve alimentare a ritmi crescente le altre rivoluzioni che sono arrivate prima dell’IA.

Ad aiutarci ad avere un’idea informata di cosa stiamo parlando ci ha pensato la Bce, che nel suo ultimo bollettino economico ha proposto un breve approfondimento proprio sulla domanda crescente di energia che arriva dall’IA, osservando i consumi correnti e previsti dei data center, che come sappiamo sono il cuore dell’intelligenza artificiale.

Al momento questo consumo risulta alquanto limitato, scrive la Banca. Parliamo di circa 20TWh (Tera-watt/ora), pari allo 0,02% del consumo mondiale di energia. Ma siamo solo all’inizio, appunto. La fame di applicazioni IA sta letteralmente divorando la nostra immaginazione, e quelle cosiddette generative, la classica foto che chiedete di costruire a ChatGpt, consuma dieci volte l’energia che richiede una query sul vecchio motore di ricerca. E poiché amiamo tutti usare tempo (e quindi denaro) davanti a uno schermo, è facile immaginare che questo dispendio energetico crescerà esponenzialmente.

La prime avvisaglie di questa tendenza la Banca le ho trovate osservando i consumi energetici delle “magnifiche sette”, ossia le grandi aziende tecnologiche, fra le quali Alphabet, mamma di Google, e Microsoft, e quelli dei centri dati, che risultano essere cresciuti molto più rapidamente delle altre imprese inserite nello Standr&Poor’s 500. I dati dicono che mentre i consumi di queste ultime sono rimasti pressoché stabili, quelli delle Sette e dei centri dati sono cresciuti del 19 e del 7%.

Per il futuro l’Agenzia internazionale per l’energia (AIE) prevede che i centri dati, già l’anno prossimo, utilizzeranno l’80% di energia in più rispetto al 2022. L’IA dovrebbe generare consumi per altri 90 TWh, il 20% della crescita complessiva dei consumi energetici. Una quota che è pari al 4% dei consumi energetici dell’intera UE. Questa crescita si prevede sarà ancora più veloce in Cina e negli Usa.

Si pone perciò con decisione il problema di come alimentare queste applicazioni energivore. Le aziende stanno cercando soluzioni sostenibili, mentre i giganti del web starebbero anche esplorando l’opzione nucleare. Ma alla fine si dovrà per forza far ricorso al gas, meno inquinante di petrolio e carbone, per affiancare le fonti rinnovabili.

La buona notizia è che, secondo la Bce, l’impatto sui prezzi delle materie prime di questa impennata di consumi, secondo uno degli scenari elaborati, sarà limitato. I prezzi del gas potrebbero aumentare del 9% in Asia e in Europa e del 7% negli Usa.

Nel secondo scenario, che prevede che tale domanda sia coperta interamente da fonti rinnovabili, si stima aumenterà la domanda di minerali essenziali “ma è improbabile che i loro prezzi ne risentano in maniera significativa”, scrive la Banca, ricordando però che “la loro estrazione è fortemente
concentrata in specifici paesi, il che li rende particolarmente vulnerabili alle interruzioni delle catene di approvvigionamento e alle tensioni geopolitiche”.

Problemi potrebbero sorgere, semmai, nei prezzi interni dell’elettricità in alcuni paesi. La Bce fa l’esempio dell’Irlanda, che è un paese che ospita molti centri dati, che è uno di quei paesi che “potrebbero incontrare notevoli difficoltà nel soddisfare, a livello locale, la crescente domanda di intelligenza artificiale”. Bisognerà cercare di capire come risolvere il problema. Ma basta chiedere a ChatGpt.

Cartolina. I casalinghi

Degli italiani si conosce la passione per il mattone, che oggi ci colloca in cima alla classifica europea delle persone che vivono in casa di proprietà, mentre gareggiamo con Grecia, Spagna e Portogallo per la percentuale di persone che vivono in abitazioni concesse a titolo gratuito. Quindi comunque, tiro a indovinare ma non dovrei sbagliare troppo, case di famiglia. Gli inquilini, ossia coloro che devono pagare un affitto per abitare da qualche parte, da noi sono un minoranza, e infatti siamo in coda nella classifica di chi vive in affitto. Questo duplice primato, maggior numero di proprietari e minor numero di inquilini, unito a un probabile ex aequo su chi abita gratuitamente, non è solo un fatto economico, pure se ha rilevanti conseguenze economiche. E’ un fatto dello spirito. Racconta del nostro carattere e di una nostra tendenza che nel tempo si è sviluppata enormemente: siamo diventati tutti casalinghi.

Cartolina. La difesa del debito

Dei debiti che i governi devono fare per pagare gli interessi sui debiti sembra non importi a nessuno. Perciò questo costo, subdolamente, cresce di anno in anno, e crescerà ancora di più nei prossimi, visto che a meno di sorprese che sarebbe meglio non avere, perché di solito sono brutte, le banche centrali sembrano intenzionate a far salire ancora i tassi di interesse. Sicché, malgrado sia segnalato in rosso in tutti i rapporti degli organismi internazionali, il costo degli interessi sul debito viene sostanzialmente ignorato. E tuttavia non è meno che rilevante. In rapporto al pil, e in media Ocse, supera di gran lunga non dico la protezione ambientale, della quale in fondo ci importa solo a danno conclamato, ma anche la mitica spesa per la difesa, che ormai occupa tutti i nostri pensieri. Spendiamo più per difenderci dai creditori reali che per difenderci dagli aggressori potenziali. Questo ci aiuta a capire cosa ci spaventi di più.

I giganti di mercato che animano l’intelligenza artificiale

Adesso che abbiamo più chiaro come sia organizzata la filiera che produce i servizi di intelligenza artificiale, dobbiamo guardare dentro i vari livelli che abbiamo esplorato nel post precedente e vedere chi ci abita. Chi sono, insomma, i campioni di mercato che rendono possibile questa innovazione.

Al primo livello, l’hardware, troviamo il gigante dei microprocessori Nvidia, leader nella produzione di GPUs e di software che servono i programmatori di IA. Per uno di quegli incredibili eterogenesi dei fini, Nvidia una volta era famosa perché i suoi chip facevano alimentavano il mercato dei videogiochi. Adesso, dopo alcune intelligenti acquisizioni e un evidente vantaggio competitivo nei confronti dei concorrenti, la società ha una quota di mercato sulle GPUs superiore al 90%, che le ha permesso di vedere crescere i propri ricavi del 405% fra il 2023 e il 2024.

Questa primazia non ha scoraggiato i competitor. I grandi giganti di internet, americani e cinesi, sono impegnati nella progettazione di processori per l’IA, ma per il momento le possibilità che insidino il dominio di Nvidia sono scarse. Per la cronaca, vale la pena ricordare che Nvidia produce i suoi processori presso la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), che origina più del 60% di tutti i semiconduttori a livello globale e oltre il 90% dei semiconduttori più avanzati. Ciò significa, in pratica che l’hardware che fa girare l’IA si regge su una gamba sola, per giunta allocata in un posto abbastanza complicato.

Il panorama dei servizi di cloud, il secondo livello dell’IA, è più composito. Qui la concentrazione si distribuisce fra tre grandi giganti del web: Amazon Web Services (AWS), che controlla il 31% del mercato, Microsoft Azure con il 24% e Google Cloud Platform con l’11%. Nell’Ue la quota di mercato di AWS e Azure, nel 2020, arrivava all’80%, con buona pace per chi pensa che l’Europa abbia un futuro di hi tech proprietario.

Se puntiamo l’attenzione sul segmento IaaS dei servizi cloud, ossia quello più strategico per l’IA, il mercato è ancora più concentrato: nel 2023, AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform
insieme rappresentavano quasi il 74% del mercato globale in Europa. In India arrivano addirittura all’87%.

I giganti del web hanno potuto godere di un notevole vantaggio anche nel settore del training data, ossia dell’addestramento dei modelli IA, in ragione del fatto che hanno enormi quantità di dati proprietari originati dai servizi che offrono in rete. Si pensi solo ai social network.

Se saliamo ancora di livello, e guardiamo ai modelli di intelligenza artificiale (foundation model), il mercato è assai più popolato. Sono stati censiti 300 modelli forniti da 14 diverse aziende, e poi ci sono modelli alternativi costruiti da aziende che hanno realizzato versioni proprietarie, come OpenAI e Google DeepMind. Altri, come Facebook, si sono orientati su modelli aperti – Meta, con Llama e la cinese DeepSeek – ma in ogni caso il mercato appare chiaramente dominato da pochi soggetti. Nel 2023 ChatGpt pesava il 69% nel mercato dell’IA generativa, in termini di ricavi. Può essere un risultato molto precario, viste le caratteristiche di questo mercato. Ma intanto è un fatto che conferma la vocazione dei mercato IA, a tutti i livelli, alla concentrazione.

Proprio questa caratteristica dà l’ennesimo enorme vantaggio ai giganti del web, che di concentrazione se ne intendono. Quindi parliamo delle grandi aziende americane e cinesi che, di fatto, primeggiano – con la notevole eccezione dell’hardware – in tutta la filiera dell’IA. E non a caso. Le Big Tech stanno investendo pesantemente nell’IA: nel 2023 questi investimenti pesavano il 33% del totale. E poi generano molte partnership con start up: si pensi solo ai 10 miliardi di dollari investiti da Microsoft in OpenAI.

E’ chiaro a tutti che un concentrazione così elevata di potere porta con sé molti rischi, oltre a quelli che derivano normalmente da un modello di oligopolio monopolistico, intanto in termini di possibilità di scelta per i consumatori. Quando parliamo di Big Tech dobbiamo pensare anche ai cyber rischi, e visto che balla una tecnologia dagli esiti imprevedibili come l’IA dobbiamo mettere nel conto anche rischi impliciti per adesso neanche troppo chiari. E poi ci sono anche rischi finanziari globali, visto che questa concentrazione di potere corrisponde a notevoli capitalizzazioni di borsa.

Insomma, c’è molto lavoro per i regolatori, a tutti i livelli. Per giunta in un contesto che è transfrontaliero per vocazione, in un tempo in cui sembrano rinascere le cortine di ferro. In queste condizioni servirà molta intelligenza per evitare che dall’innovazione scaturiscano dei danni. E non solo artificiale.

(2/fine)

Puntata precedente

Il mondo dietro il mondo dell’intelligenza artificiale

Sarà capitato anche a voi di chiedervi quali misteriosi sentieri percorra il vostro smartphone o il vostro pc quando scodella bella e pronta sui vostri schermi la risposta alla domanda che avete posto al vostro assistente digitale, più o meno intelligente. Se non vi è capitato, allora appartenete a quella ampia categorie di persone che se ne infischiano, e che quindi sono i candidati ideali per quel brave new world che si sta organizzando per noi.

Se invece ve lo siete chiesto, appartenete alla categoria dei problematici che sono la croce e la delizia della nostra società, perché sono quelli che si interrogano, che indagano, che studiano, che ricostruiscono: i cercatori.

In questo caso accoglierete con curiosità un bel paper, che peraltro ha il pregio di essere anche breve, pubblicato nei giorni scorsi dalla Bis di Basilea che compie una interessante ricognizione sulla supply chain che anima l’intelligenza artificiale. Ci illustra, per ferla semplice, il mondo che abita dietro il mondo che appare sul vostro schermo.

Lettura consigliatissima, dunque, perché finalmente si mette a fuoco in maniera organica la filiera di produzione, e quindi di interessi, che sta animando questa ennesima rivoluzione industriale, purtroppo ancora troppo poco compresa.

Il grafico sopra schematizza i diversi livelli attraverso i quali viene costruita la risposta alla domanda che voi ponete all’assistente IA. Che possono sembrare ovvi, ma non lo sono affatto.

Il primo, ovviamente, è quello hardware. Per far funzionare questa applicazioni servono chip speciali, come i field-programmable gate arrays (FPGAs), le application-specific integrated circuits (ASICs) e le GPUs. Si tratta di strumenti che consentono l’elaborazione dei dati in parallelo, che in qualche modo simula quello che si pensa faccia il nostro cervello. Fra questi componenti, quelli più usati sono le GPUs. Addestrare un modello IA, tipo un large language models (LLMs) capace di generare testi, richiede centinaia se non migliaia di questi chip. Per dare un’ordine di grandezza, si stima che il motore di ricerca Bing di Microsoft abbia bisogno di otto GPUs per rispondere in meno di un secondo a una singola domanda. Se considerate quante domande riceve un motore di ricerca potrete farvi un’idea dello sforzo hardware (e quindi energetico) che nutre la nostra curiosità.

Il secondo livello è il cloud computing. Ossia, in sostanza, l’ambiente digitale dove risiedono le informazioni, sia organizzate come servizi (modelli) che come contenuti (dati). La “nuvola” informatica consente di fatto a tutti di potersi connettere e utilizzare le funzionalità messe a disposizione dai produttori. Ci sono tre grandi modelli: (1) software as a service (SaaS); (2) platform as a service (PaaS); (3) infrastructure as a service (IaaS). Il primo mette a disposizione degli utenti un servizio specifico, ad esempio di streaming video. Il secondo mette a disposizione una piattaforma di servizi, ad esempio la suite di applicazioni di Google. Il terzo mette a disposizione una intera infrastruttura, ossia i computer e i dati dell’infrastruttura. L’IA ha bisogno di una cloud di questo tipo per poter essere diffusa.

Dentro la cloud, lo abbiamo detto, è necessario ci siano dei dati che l’IA deve elaborare per costruire le sue risposte. Entriamo così nel terzo livello della supply chain, quello dei training data. In pratica tutti ciò che il modello può digerire: video, foto, testi, suoni. Il grande brodo di coltura digitale dal quale si crede si possa estrarre una nuova vita, nel senso di pensiero originale.

Ed è in questa “estrazione” che interviene il quarto livello: quello dei foundations models. Si tratta di modelli di intelligenza artificiale che sono il cuore del prodotto finale. Avere dati di qualità e quantità sufficiente non basta a generar risposte valide se il modelli di fondazione hanno architetture inefficienti.

Infine, l’ultimo livello è quello a cui abbiamo accesso comune noi poveri mortali: il livello dell’applicazione. Quindi l’interfaccia attraverso la quale interagiamo con la macchina intelligente. I vari ChatGpt, Gemini, Claude, FInGPT, DALL-E, AlphaFold, Perplexity or GitHub Copilot.

Una volta che abbiamo compreso la filiera, si tratta adesso di vedere cosa incorpora. Ossia che realtà economiche si agitano dietro questa catena di montaggio. Ma ne parliamo alla prossima puntata.

(1/segue)

La persistenza dell’inflazione che turba le banche centrali

Prima la Fed, poi la Bce, per bocca dei loro presidenti e governatori, hanno fatto capire che il futuro dei tassi di interesse, che sembrava decisamente orientato al ribasso, non è più così deciso. Anzi. Powell ha detto a chiare lettere che i dazi “stanno facendo salire le attese di inflazione” e Lagarde, poche ore dopo, gli ha fatto eco, sottolineando che “non ci stiamo impegnando in anticipo su un particolare percorso di tasso”. Insomma, i banchieri centrali stanno lanciando segnali abbastanza chiari, a volerli leggere, sulla circostanza che il ribasso di tassi, che tutti davano per scontato, non lo è più. Per nulla.

L’aria è cambiata insomma. E non tanto (o non solo) perché l’elezione di Trump ha aggiunto una variabile non prevista, ossia i dazi, nei modelli di banca centrale che stimavano un graduale riassorbimento dell’ondata inflazionistica, ma perché l’inflazione globale si è dimostrata assai più resiliente di quanto non si pensasse.

Ocse, nel suo ultimo outlook sull’economia internazionale lo scrive a chiare lettere: “Le pressioni inflazionistiche persistono in molte economie”, e i dati raccolti dall’istituto, riepilogati dal grafico che apre questo post, lo evidenziano con chiarezza. Col passare del tempo aumentano i paesi che mostrano segnali di inflazione crescente.

A ciò si aggiunga un’altra caratterista di questa ondata inflazionistica che è sempre bene ricordare: i prezzi salgono molto più nel settore dei servizi che in quello dei beni, con l’aggravante che negli ultimi mesi si è vista la risalita dei prezzi anche per questi ultimi in alcune economie.

Se dai dati passiamo alle aspettative, il cerchio si chiude. “Anche le aspettative aggregate di inflazione delle famiglie sono aumentate in alcune economie negli ultimi mesi, tra cui Stati Uniti e Regno Unito”, scrive Ocse.

E se le famiglie credono che i prezzi aumenteranno, difficilmente le aziende lavoreranno per deluderle. Toccherà ai banchieri centrali spiegare al mondo che i tassi per adesso rimarranno fermi. E che questo adesso rischia di durare a lungo.

Cartolina. La moltiplicazione del debito

In meno di vent’anni il debito globale dei paesi Ocse visto come un tutto, quindi con grandi differenze fra i singoli paesi, si è moltiplicato quasi per tre, sfiorando i 60 trilioni previsti alla fine di quest’anno, che si confronta con i 20 trilioni del 2007, mentre la sua quota sul pil ormai veleggia verso il 100 per cento, a fronte di meno del 40 per cento, sempre del 2007. Chi si allarma per questa crescita esuberante, diciamo così, trascura di osservare che questo è l’ennesimo miracolo del capitalismo, che non moltiplica solo la ricchezza, quindi i creditori, ma anche le preoccupazioni, stavolta dei debitori. Che poi questi debitori siano dei governi è la ciliegina sulla torta. Perché sarà pure vero che lo stato siamo noi, come diceva qualcuno. Ma in fondo non ci credeva neanche lui.

Cartolina. La moltiplicazione del credito

Chi crede nei miracoli dovrebbe credere nel capitalismo, visto che sembra sia l’unico strumento provato capace di moltiplicare pani e pesci seppure nel loro comune denominatore, ossia il denaro che oggi è l’autentica misura di tutte le cose. Chi crede nel capitalismo osserverà ammirato la moltiplicazione del credito privato, una delle tante declinazioni del credito, ossia l’altra faccia del debito, senza più neanche chiedersi come sia possibile, perché sennò non sarebbe un credente autentico. Di fronte ai prodigi del capitalismo, che cresce su se stesso, si rimane attoniti. Ma in questo modo sfugge un dettaglio, la cui inosservanza mina alle fondamenta la straordinaria costruzione capitalistica. Ossia il fatto che il capitalismo, per funzionare, non può solo moltiplicare: deve anche dividere. Perché se si cumula senza decumulare prima o poi si crolla rimanendo schiacciati dal proprio peso. Questo, purtroppo, il credente nel capitalismo ancora non lo crede abbastanza.