IA tra segnali di bolla e opportunità concrete
All’interno del segmento IA convivono avvisaglie di bolla speculativa e opportunità di lungo periodo. Come spiega in un report Kristofer Barrett, Head of Global Equities di Carmignac, da un lato emergono società non ancora profittevoli, valutate su promesse ambiziose e alimentate dalla frenesia degli annunci provenienti dal recente tour mondiale del ceo di OpenAI, un ciclo comunicativo che ha incorporato nelle quotazioni sviluppi attesi nei prossimi tre anni. Questo clima ha spinto molti investitori ad anticipare le narrazioni future, riducendo il potenziale di rendimento prospettico.
Si intensificano anche segnali di stress nel mercato del debito privato, con il rischio di colpire segmenti del tech caratterizzati da leve finanziarie elevate. Accanto alle aree speculative, Barrett sottolinea la forza dei grandi abilitatori dell’IA, come Alphabet, Microsoft e Amazon, impegnati in investimenti massicci per proteggere il proprio core business. Queste società finanziano il CapEx con flussi di cassa interni, generando ritorni dai servizi esistenti e migliorando l’efficienza operativa grazie all’integrazione dell’intelligenza artificiale.
L’obiettivo di Carmignac nel segmento IA resta chiaro: identificare aziende con profitti in crescita, evitando realtà la cui redditività futura si basa esclusivamente su promesse.
Utili da IA ancora in forte crescita ma con nuovi possibili limiti
I risultati trimestrali dei principali player dell’intelligenza artificiale, Nvidia, Microsoft, Alphabet e Amazon, hanno nuovamente battuto le aspettative, con ricavi in crescita a doppia cifra e EPS in accelerazione ancora più marcata.
Questa espansione straordinaria, spiega Somesh Batra, tech analyst di Carmignac, riflette il boom della domanda computazionale, con la generazione di token che raddoppia ogni due mesi. Dopo la fase di pre-training del 2024, nel 2025 i modelli sono stati affinati per diventare specialisti nei singoli settori d’uso, dal coding all’assistenza clienti. Questa specializzazione ha fatto esplodere tanto l’engagement quanto il fabbisogno computazionale.
L’infrastruttura, però, fatica a tenere il passo: la costruzione dei data center richiede anni e questo genera vincoli di capacità, aumentando il potere di prezzo lungo tutta la filiera. Il risultato è una crescita dei margini superiore a quella dei ricavi, sostenendo l’eccezionale espansione degli utili.
Un caso emblematico è Alphabet. L’IA sta rilanciando le attività core: la ricerca online beneficia di query più complesse, YouTube registra un aumento deciso del tempo di visualizzazione e Google Cloud accelera con contratti sempre più rilevanti, mentre oltre il 70% dei nuovi clienti utilizza già prodotti Google AI.
I rischi non mancano. La scarsa disponibilità di hardware potrebbe rallentare i progressi dei modelli più avanzati. Allo stesso tempo, gli investimenti degli hyperscaler dovrebbero rallentare il prossimo anno, dopo due anni di ipercrescita, pur rimanendo su livelli molto elevati e sostenendo l’intero ecosistema tecnologico. Una spesa più disciplinata può inoltre migliorare la generazione di cassa delle big tech.
L’Asia può davvero sfidare la supremazia USA nell’IA?
Per Barrett, l’Asia, e in particolare Taiwan, occupa un ruolo centrale nella catena del valore dell’intelligenza artificiale. L’isola produce il 90% dei chip più avanzati al mondo, cuore pulsante dei data center e degli algoritmi moderni. In questo contesto si inseriscono fornitori upstream come Elite Materials, azienda leader nei laminati in rame per chip e circuiti stampati, forte di tecnologie brevettate e capacità produttive difficilmente replicabili.
Batra evidenzia il caso cinese. Episodi come quello di DeepSeek hanno dimostrato il potenziale dei modelli linguistici del Paese, ma non hanno ridotto il divario infrastrutturale rispetto agli Stati Uniti. Pechino vanta abbondanza energetica, numerosi data engineer e un mercato meno regolamentato, che facilita l’adozione. Ma sul fronte cruciale dei chip la distanza resta ampia: gli USA mantengono la leadership nel design e nella distribuzione dei semiconduttori grazie a un ecosistema guidato da aziende come ASML, Cadence e Synopsys, a cui la Cina non può accedere.
Barrett riconosce che la Cina potrebbe colmare parte del divario, ma soprattutto nei segmenti meno avanzati. Il Paese rappresenta una minaccia più diretta per società come Analog Devices, Infineon e STMicro, mentre anche un attore nazionale come Huawei continua a dipendere da chip prodotti da fornitori esteri.
Dove si trovano oggi le opportunità
Per Barrett, i colli di bottiglia della supply chain dei semiconduttori non sono solo fonte di rischio, ma anche leve di crescita. Quando una filiera raggiunge il limite della capacità, le aziende in grado di superarlo vedono aumentare domanda e potere di prezzo. È il caso di TSMC, che rimane il punto nevralgico dell’intero ecosistema: le GPU Nvidia utilizzate nei modelli OpenAI dipendono dalla sua capacità produttiva, così come i processori TPU di Google sviluppati con Broadcom.
Lo stesso discorso vale per il segmento della High Bandwidth Memory (HBM), essenziale per l’addestramento dei modelli IA. Le soluzioni sono prodotte da pochi player specializzati, come SK Hynix, con rendimenti ancora bassi e capacità limitate. Anche qui, i vincoli indicano dove emergeranno le prossime opportunità.
Gli hyperscaler continuano invece a ottenere efficienze strutturali grazie alla scala, agli effetti di rete e alla crescita dei dati. Sebbene il CapEx rimanga su livelli record, la moderazione della crescita anno su anno viene considerata un segnale di normalizzazione virtuosa.
Nel settore software, molte società hanno subito correzioni legate al timore di disruption causata dall’IA. Ma i fondamentali raccontano una storia diversa. Salesforce ha rallentato, ma resta in territorio positivo e mantiene una redditività solida. Atlassian e GitLab offrono strumenti essenziali per gli sviluppatori e continuano a svolgere un ruolo centrale in un contesto dove l’IA non elimina la necessità di repository, collaborazione e gestione dei progetti.
Per Carmignac, il rischio di disruption nel software appare sovrastimato: l’IA fungerà più da fattore abilitante che da minaccia, lasciando spazio a una nuova fase di crescita.
di Francesco Sicuro
