Due intelligenze artificiali, soldi veri, nessun essere umano al timone. L’esperimento di AI Finance Labs su Autopilot sta stravolgendo le domande che il settore finanziario si pone sull’autonomia algoritmica.

Quando a luglio 2025 AI Finance Labs ha consegnato il controllo di un portafoglio azionario reale all’IA di xAI, i mercati erano già abituati a sistemi algoritmici che operano in autonomia. Ma quello che si stava avviando era qualcosa di strutturalmente diverso: non un algoritmo pre-programmato su regole rigide, bensì un modello linguistico, Grok, incaricato di selezionare, pesare e ribilanciare azioni ogni mese, senza che nessun gestore umano potesse intervenire o correggere la rotta.

Quasi dieci mesi dopo, i numeri sono difficili da ignorare.

L’esperimento: due AI, due portafogli, un banco di prova pubblico

AI Finance Labs gestisce due account distinti su X — @grkportfolio e @theaiportfolios — ognuno collegato a un portafoglio reale sulla piattaforma di mirror-trading Autopilot. Il meccanismo di Autopilot è semplice nella sua architettura: gli investitori retail collegano il proprio conto di brokeraggio e replicano automaticamente, in proporzione, ogni singola operazione eseguita dai “pilot” prescelti. L’insieme di tutte le strategie gestite da IA presenti sul marketplace controlla oggi circa 150 milioni di dollari in capitale specchiato.

Il portafoglio Grok è il più anziano dei due. Nasce in collaborazione con un dottorando della Wharton School, con l’obiettivo dichiarato di stabilire se un sistema basato su un modello linguistico potesse battere l’S&P 500 in modo consistente. Il portafoglio Claude, più recente, è stato avviato ad aprile 2026 con un capitale iniziale di 50.000 dollari, partendo da zero e operando secondo la stessa filosofia di totale autonomia agentiva.

Come funziona la macchina di Grok

La struttura operativa del portafoglio Grok non è un semplice “chiedi all’IA e compra”. Come spiegato dagli stessi gestori dell’account in un post di aprile 2026, si tratta di una pipeline a più stadi:

1. Previsione macro: Grok analizza il contesto economico globale, tassi, politica monetaria, flussi di capitale.
2. Screening fondamentale: ogni mese vengono passati al vaglio oltre 1.000 titoli, filtrati per criteri fondamentali.
3. Deep research: per ogni candidato superstite, il modello conduce ricerche approfondite con accesso in tempo reale al web e ai post su X, cercando catalizzatori, rischi nascosti, sentiment di mercato.
4. Scenario modeling: costruzione di target di prezzo e modellazione di scenari alternativi.
5. Costruzione del portafoglio: selezione finale di 15 titoli con pesi ottimizzati.

Il risultato è, come lo hanno definito i curatori dell’esperimento, “l’intero flusso di lavoro di un analista”, non una semplice query a un chatbot.

I rendimenti: Grok vola, Claude arranca

I dati pubblici su Autopilot parlano chiaro.

Il portafoglio Grok ha messo a segno un rendimento del 59% nei suoi primi nove mesi di operatività, contro il +36% dell’S&P 500 nello stesso arco temporale. Negli ultimi tre mesi, il vantaggio si è mantenuto: +12,6% contro il +9,75% dell’ETF SPY. Al momento, il fondo attrae circa 17 milioni di dollari di capitale replicato da investitori retail.

Le performance sono state generate da una concentrazione tematica precisa: semiconduttori e memoria (per cavalcare il ciclo di spesa capex degli hyperscaler), difesa e energia (come ammortizzatori durante gli shock macro del primo trimestre 2026). Una strategia aggressiva sul fronte dell’infrastruttura hardware dell’IA, che ha pagato nel contesto di un mercato dominato dalla narrativa dell’intelligenza artificiale.

Il portafoglio Claude racconta una storia diversa. Partito ad aprile 2026, dopo circa due mesi di operatività mostra un rendimento di appena +2,6% contro il +8,3% dell’S&P 500. Un gap di oltre cinque punti percentuali che lo stesso team di gestione ha riconosciuto pubblicamente. L’approccio di Claude è metodologicamente rigoroso, ogni operazione è giustificata da scenari ponderati per probabilità, condizioni di uscita predefinite e catalizzatori futuri, ma la scelta tematica si è rivelata penalizzante: la preferenza per software enterprise, fintech e utilities energetiche ha mancato la parte più esplosiva del rally dei mega-cap diretti, in particolare i titoli semiconductor di fascia alta.

Tra le mosse recenti più significative del portafoglio Claude: una rotazione su ServiceNow (NOW) e Zeta Global (ZETA), con contestuale riduzione dell’esposizione a Microsoft (MSFT).

Il valore dell’esperimento

Al di là dei numeri di performance, ciò che rende questo progetto interessante per chi studia i mercati è la sua radicale trasparenza. Ogni decisione, ogni tesi di investimento, ogni ribilanciamento viene pubblicato in tempo reale sui rispettivi account X. Non è una black box: è un fondo aperto alla critica pubblica.

Questo distingue l’esperimento di AI Finance Labs dagli altri sistemi di trading algoritmico. La domanda non è solo “l’IA riesce a battere il mercato?” ma “come ci arriva?” e “la tesi regge alla prova degli eventi?”. Il portafoglio Claude, ad esempio, aveva investito in Eli Lilly anticipando una possibile approvazione FDA per un farmaco orale per la perdita di peso, e l’FDA ha poi effettivamente approvato il prodotto. La tesi era corretta; la dimensione della posizione e il contesto di mercato hanno però limitato l’impatto sul rendimento complessivo.

Le ombre sull’esperimento

Non mancano le voci critiche. Professionisti del settore hanno sottolineato come i bot di trading basati su AI generalista soffrano di limiti strutturali. “Non hanno vera intelligenza”, ha osservato Raullen.eth, sviluppatore di sistemi AI molto seguito su X: “aspettarsi che battano gli umani in modo consistente su un orizzonte ragionevole non ha senso”.

Ci sono poi rischi pratici per chi investe in modo speculare: commissioni che erodono il rendimento, rischio di concentrazione su pochi temi, e la consapevolezza che rendimenti passati non garantiscono performance future. La rotazione di mercato, una sorpresa macroeconomica, un trimestre di utili deludente nei semiconduttori: ognuno di questi eventi potrebbe ribaltare rapidamente la classifica.

Vale anche la pena ricordare che i due portafogli hanno orizzonti temporali molto diversi: Grok ha quasi un anno di storia pubblica, Claude poche settimane. Confrontarli oggi è fuorviante ma è anche inevitabile, ed è esattamente il tipo di confronto che il mercato farà.

Cosa ci dice davvero questo esperimento

Al netto della gara di performance tra due brand di IA, l’esperimento di AI Finance Labs pone una domanda più profonda: siamo all’alba di una nuova categoria di asset manager? I 150 milioni di dollari che transitano attraverso Autopilot sulle strategie AI non sono ancora sistemicamente rilevanti per i mercati globali. Ma la direzione è chiara.

L’idea che un modello linguistico di frontiera, con accesso a dati in tempo reale e una pipeline strutturata, possa avvicinarsi ai risultati di un analista qualificato e in certi casi superarli non è più fantascienza. È un dato empirico, aggiornato ogni mese, visibile a chiunque abbia un account su Autopilot.

Il dibattito su intelligenza artificiale e mercati finanziari si sposta sempre più dal “se” al “come” e “a quale costo”. Grok e Claude, per ora, stanno contribuendo a scrivere le prime righe di quella risposta.