L’Asia è diventata parte integrante dell’ecosistema globale dell’IA, grazie alle competenze di livello mondiale. Ygal Sebban, Investment Director Azionario Mercati Emergenti di GAM

L’influenza della tecnologia dei mercati emergenti si riflette sempre più nella rappresentanza di mercato. Il settore tecnologico dei mercati emergenti rappresenta ora il 29% dell’indice MSCI EM, in aumento rispetto al 21% di metà 2023 e al 14% del 2018, superando persino la ponderazione tecnologica dell’indice MSCI World (26,5%). I principali leader dell’hardware a monte – TSMC, SK Hynix e Samsung Electronics – rappresentano insieme quasi il 20% dell’indice dei mercati emergenti.

Dai chip generici al silicio specifico per applicazioni

L’intelligenza artificiale sta accelerando il passaggio dai semiconduttori generici (chip) ai circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC). I modelli Gemini 3 di Google, alimentati esclusivamente da TPU (unità di elaborazione tensoriale) interne anziché da GPU (unità di elaborazione grafica) Nvidia, illustrano questa tendenza. L’Asia ospita i principali sviluppatori di ASIC.

Architettura piuttosto che transistor

Per decenni, il progresso dei semiconduttori è stato guidato da un principio fondamentale: inserire più transistor in un chip significava ottenere prestazioni migliori. Man mano che i chip sono diventati più piccoli, misurati in nanometri, e più densamente compatti, la potenza di elaborazione è aumentata. Le prestazioni dipendono sempre più dall’integrazione avanzata della memoria e dal packaging eterogeneo.

Rafforzamento della narrativa del “super ciclo” della memoria

Siamo stati ottimisti sulla memoria dalla metà del 2023), ma le prospettive sono migliorate significativamente dalla fine del 2025. La convinzione del mercato in un “super ciclo” della memoria si è rafforzata. Due sviluppi chiave stanno rafforzando questa narrativa: la domanda di memoria su ampia scala e la memoria come nuovo collo di bottiglia. Il passaggio dei carichi di lavoro dell’IA verso inferenze di contesto più lunghe ha rafforzato il fatto che la memoria, e non la potenza di calcolo, sta diventando sempre più il fattore limitante delle prestazioni del sistema.

AI applicativa e AI fisica

Un anno fa, abbiamo sottolineato come l’attenzione degli investitori nel settore tecnologico si fosse spostata dai segmenti a monte verso l’hardware a metà filiera. I risultati dei primi mesi del 2026 suggeriscono ora che questo slancio si sta spostando ancora più a valle, verso l’AI applicativa basata sul software e il settore in rapida espansione dell’AI nel mondo fisico. Al CES, diverse grandi aziende tecnologiche hanno presentato nuove suite di robotica.

I rischi

Ci sono molte preoccupazioni riguardo al profilo di rendimento e alle potenziali caratteristiche di bolla della GenAI. Un rapporto del MIT del luglio 2025 ha stimato che circa il 95% dei progetti GenAI sta fallendo, mentre le valutazioni in alcune parti dell’ecosistema tecnologico continuano a sembrare impegnative. Allo stesso tempo, la carenza di memoria sta mettendo sotto pressione i produttori industriali e di elettronica di consumo, in particolare i produttori di PC e telefoni cellulari, a causa della limitata offerta e dell’aumento dei prezzi dei componenti, con effetti negativi sia sui volumi che sui margini.