Citrini Research è stata fondata da James Van Geelen, che Fortune descrive come il principale “scrittore finanziario” su Substack. La sua newsletter si concentra su investimenti azionari tematici e global macro trading, con un approccio cross-asset e di “pensiero laterale”. Il suo motto è “you’ll never have to ask ‘what’s the trade?‘” (non dovrete mai chiedere “quale è il trade?”)
Il metodo di Citrini si basa sull’identificazione di megatrend narrativi che definiscono la distribuzione dei rendimenti per anni: incorpora macroeconomia, analisi settoriale top-down e approccio laterale ai mercati. La convinzione di fondo è che le narrative guidino i mercati più di qualsiasi altro fattore. In questo aspetto, che è anche il mio, li guardo e leggo con grande interesse. Possiamo definire Citrini, quindi, non come una casa di ricerca finanziaria tradizionale né accademica, ma come un operatore di mercato con una forte inclinazione tematica e comunicativa. In un mondo di narrative, si può essere cantastorie: in un’accezione non troppo lusinghiera oppure più suggestiva, nel senso etimologico del termine.
Uno scenario distopico
Lo scorso 22 febbraio, Citrini ha pubblicato un saggio che è la versione sistematizzata di una tesi che il suo fondatore coltiva da mesi: il rischio di estinzione dei colletti bianchi. Da notare anche che Van Geelen ha di recente dichiarato che il suo portafoglio reale ha guadagnato oltre il 200% dal maggio 2023 — credenziale che contribuisce alla sua autorevolezza percepita.
Il testo del saggio si presenta esplicitamente come esercizio di scenario, non previsione. È scritto in forma di “postmortem” datato giugno 2028, guardando indietro a una recessione e crisi finanziaria già avvenute. Il co-autore è Alap Shah. La struttura narrativa è volutamente cinematografica. Lo scenario parte da fine 2025, quando gli strumenti di coding agentico compiono un salto qualitativo. Un singolo sviluppatore con Claude Code o Codex può replicare in poche settimane le funzionalità centrali di un prodotto SaaS (Software as a Service) di mid market.
Questo trasforma drammaticamente i rinnovi contrattuali delle forniture: le aziende usano la minaccia credibile della sostituzione interna come leva negoziale, ottenendo sconti del 30% anche quando non avrebbero mai effettivamente costruito l’alternativa. Il SaaS non muore, ma i suoi margini vengono progressivamente compressi da più fronti: dai nuovi entranti, agevolati dall’AI, e dagli incumbent stessi, costretti ad adottarla in modo sempre più pervasivo per difendersi.
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Il caso emblematico narrato è quello di ServiceNow, società realmente esistente: nel terzo trimestre 2026, narra la newsletter, il rallentamento della crescita è il prodotto di una spirale mortale. I clienti tagliano il personale (meno licenze vendute) e ServiceNow stessa risponde tagliando il personale e reinvestendo in AI. Il modello che vendeva automazione del workflow viene messo in crisi (disrupted) da migliore automazione del workflow.
Qui sta il nucleo più distopico di questo saggio alla Black Mirror dell’intelligenza artificiale. In una recessione normale il meccanismo si auto-corregge: l’eccesso di investimento porta a un rallentamento, i tassi scendono, il ciclo riparte. L’AI introduce un loop strutturalmente diverso:
AI migliora la produttività → le aziende licenziano → I lavoratori spendono meno → Le aziende sotto pressione ai margini reinvestono in AI → AI migliora la produttività.
Qui invece non c’è freno endogeno, perché l’investimento in AI avviene come sostituzione di costo operativo (opex), non come investimento (capex) aggiuntivo. Questo è il meccanismo diabolico: un’azienda che spendeva 100 milioni di dollari in personale e 5 in AI ridistribuisce a 70 milioni più 20 milioni. La spesa totale scende, ma quella in AI si moltiplica.
Il Pil fantasma e la morte dell’intermediazione umana
Il concetto più provocatorio del saggio è quello di “Ghost GDP”, Pil fantasma: il prodotto che appare in contabilità nazionale ma non circola nell’economia reale, perché le macchine non spendono in beni discrezionali. Il Pil nominale cresce a tassi da anni ’50, la produttività esplode, ma la domanda aggregata si contrae perché i guadagni confluiscono verso il capitale e la potenza di calcolo, non verso il lavoro. Concetto non chiarissimo sul piano macroeconomico, come vedremo tra poco.
Gli agenti AI eliminano sistematicamente tutto ciò che Citrini chiama “friction“: l’attrito, la componente del valore economico che dipende da limiti cognitivi umani (tempo, pazienza, abitudine, asimmetria informativa). Tra i settori più colpiti: piattaforme di travel booking, rinnovi assicurativi (15-20% dei premi derivava dall’inerzia del cliente), consulenza finanziaria, preparazione fiscale, immobiliare (le commissioni di agenzia crollano sotto l’1%). Il colpo più sistemico è sul circuito dei pagamenti: gli agenti AI, ottimizzando le transazioni machine-to-machine, migrano verso stablecoin su Solana o Ethereum con costi di transazione dell’ordine di frazioni di centesimo, aggirando il 2-3% della famigerate ed esose interchange fees su cui Mastercard, Visa e le banche hanno costruito il loro impero estrattivo.
È la morte dell’intermediazione umana, e dell’ampio strato di occupazione da essa prodotto. Lo shopping avviene come disfida all’ultimo millisecondo tra agenti di intelligenza artificiale che operano senza sosta per conto dei consumatori. Sin quando questi ultimi smettono di essere tali causa perdita del lavoro indotta dalla obliterazione dei margini di intermediazione. Il loop diabolico.
I colletti bianchi sono il 50% dell’occupazione ma pesano per il 75% della spesa per consumi discrezionali. Quando la loro capacità reddituale è strutturalmente compromessa, il mercato dei mutui da 13 mila miliardi di dollari viene colpito in modo inedito: non da prestiti subprime o shock da rialzo dei tassi, ma dalla distruzione permanente della capacità di reddito futuro di debitori sin qui ad alto merito di credito. Le insolvenze iniziano nelle zone tech (San Francisco, Seattle, Austin, Manhattan).
Sul fronte del private credit (e qui la newsletter entra chiaramente nella stretta attualità), i fondi di private equity hanno investito centinaia di miliardi in leveraged buyout di aziende SaaS a multipli di ricavi che assumevano una crescita perpetua. Il plot narrativo si inventa un altro caso con nome e cognome reali: Zendesk — a cui attribuisce 5 miliardi di dollari di direct lending e il più grande default di software in private credit della storia — diventa il segnale che le perdite latenti nei portafogli di private equity devono essere riconosciute. L’infezione si estende alle compagnie assicurative vita che avevano acquistato asset manager alternativi (Apollo/Athene, Brookfield/AEI, KKR/Global Atlantic) per finanziare rendite con rendimenti da private credit: quando i regolatori inaspriscono il trattamento di capitale, scattano vendite forzate in mercati illiquidi.
Ecco le somme tirate: il sistema fiscale americano è fondamentalmente una tassa sul lavoro umano. Con il calo strutturale di occupazione e salari, le entrate federali nel primo trimestre 2028 sono il 12% sotto le proiezioni del Congressional Budget Office. La quota del lavoro nel Pil cade al 46%, il declino più rapido mai registrato (era 64% nel 1974, 56% nel 2024). Gli stabilizzatori automatici sono stati disegnati per disoccupazione ciclica, non per un displacement strutturale. Il dibattito politico si arena su linee partitiche: la destra grida al marxismo su ogni proposta di trasferimenti di welfare, la sinistra teme la cattura regolatoria. Nel frattempo cresce il movimento “Occupy Silicon Valley”.
Suggestioni e analisi logiche
Molto suggestivo, ne converrete. Forse un filo prevedibile, ma questo è solo la mia personale valutazione. Tra quelle altrui, mi piace segnalare quella di Robert Armstrong, editorialista del Financial Times che il grande pubblico conosce – forse – solo per aver appiccicato a Donald Trump l’etichetta acronimo di Taco.
Armstrong parte da una constatazione di mercato: il sell-off che ha colpito software, asset management e banche il 23 febbraio è stato attribuito al saggio di Citrini Research. Lui stesso dubita della causalità diretta, e questa è già la sua prima critica: siamo in un mercato costoso che cerca una scusa per scendere, e il catalizzatore specifico conta meno della condizione sottostante. Ecco la narrazione che torna.
La critica più sostanziale è strutturale. Armstrong nota che Citrini costruisce uno scenario in cui una produttività massiccia (direi “patologica”) si accompagna a crollo dei consumi, e si chiede se questo sia internamente coerente. Se il Pil aumenta, perché i robot producono sempre più velocemente, qualcosa sull’altro lato dell’identità contabile deve salire. Ma cosa? Scegliete tra consumi, investimenti, spesa pubblica, esportazioni nette. Citrini fa collassare i consumi; ma allora la spesa pubblica sale (finanziata da chi, esattamente, in un contesto di entrate fiscali in caduta?) o a salire sono le esportazioni (verso altri paesi nella stessa crisi?). L’unica voce coerente sarebbe l’investimento, ma l’investimento è sostenibile solo se esiste reddito futuro per acquistare ciò che produce. Altrimenti si “spegne” per esaustione.
Armstrong identifica un “elemento distributivo” che Citrini non sviluppa fino in fondo: reddito e consumi crescono, ma in luoghi e per soggetti che non beneficiano i colletti bianchi americani. Forse crescono a Taiwan e in Corea, economie che surfano il trend AI), o concentrati in pochi ultramiliardari della Silicon Valley. Ma anche in quel caso, argomenta Armstrong, i Thiel del mondo non rimangono ricchi a lungo se il crollo dei consumi fa evaporare i rendimenti dei loro investimenti AI.
Quindi, la chiusa di Armstrong è netta: il saggio di Citrini è diventato virale non perché illumina la situazione presente, ma perché parla a paure antiche. La narrativa del robot che si rivolta contro il creatore è un archetipo che precede Karel Čapek (che coniò la parola “robot” un secolo fa) e risale ai luddisti di Nottingham due secoli fa. Il suo successo è un test di psicologia di mercato, non di qualità analitica.
Sono pienamente d’accordo con le tesi di Armstrong, per quello che può valere. Ma questo saggio mi è servito per mostrare quello che può fare la narrazione di mercato. In questo caso, tuttavia, non come razionalizzazione ex post ma come suggestione ex ante. Non è la narrativa a inseguire il mercato ma il mercato, emotivamente fragile, a usare una narrativa negativa per rinforzare il proprio sentiment. Poi, il tempo dirà se c’è stata autentica preveggenza e se, come altri hanno scritto, rispetto all’adozione dell’AI siamo in un periodo che ricorda molto quello di inizio 2020, prima che venisse dichiarata la pandemia di Covid.
- Lettura complementare consigliata: il debunking di Krishna Guha, economista ed ex giornalista del FT, su Alphaville. Articolo free to read ma richiesta registrazione.
(Immagine creata con ChatGPT Sora)
