Intelligenza Artificiale: chi saranno i vincitori della nuova fase?

Diego Franzin, Head of Portfolio Strategies Plenisfer Investments SGR

Intelligenza artificiale: fenomeno in forte crescita con COVID-19

Dopo un biennio di entusiasmo pressoché generalizzato, il 2026 ha segnato una svolta nel dibattito sull’intelligenza artificiale. Non si discute più soltanto del potenziale trasformativo della tecnologia, ma della sua sostenibilità finanziaria: i circa 600 miliardi di dollari investiti ogni anno dagli hyperscaler e dai produttori dei cosiddetti modelli di frontiera, destinati secondo le attese a salire fino a 3.000 miliardi entro il 2030, genereranno mai ritorni adeguati?

Parallelamente, tre elementi di novità indicano come si stia entrando in una nuova fase del ciclo dell’AI.

Il primo segnale di cambiamento riguarda il modo in cui questi investimenti vengono finanziati. Per anni gli hyperscaler hanno potuto autofinanziarsi, generando cash flow sufficienti persino per programmi di buyback. Oggi la dimensione del capex ha reso questo modello insostenibile: solo i principali operatori hanno richiesto complessivamente 160-170 miliardi di dollari al mercato obbligazionario, mentre il costo di protezione dai loro bond, misurato dai CDS, si è mosso in alcuni casi da 50 a quasi 200 punti base.

È un cambiamento strutturale: quando il mercato dei capitali inizia a esercitare un maggiore scrutinio, la disciplina di investimento diventa meno discrezionale.

Un secondo fattore è l’evoluzione della catena del valore.

La lettura più diffusa considera i modelli open source, in particolare quelli sviluppati in Cina, un rischio per i grandi player americani, ma un’analisi più attenta suggerisce una dinamica diversa: se i modelli “frontier” restano centrali nella fase di scoperta e validazione di nuovi casi d’uso, dove affidabilità e capacità prevalgono sul costo, i modelli open source entrano in gioco quando un’applicazione matura va scalata su grandi volumi, e il costo per token diventa il fattore dominante. Più che sostituti, sembrano dunque affermarsi quali strumenti complementari, destinati a convivere in segmenti diversi della catena del valore.

Il terzo elemento di novità riguarda la velocità del ciclo. A differenza delle rivoluzioni industriali del passato, che si sono sviluppate nell’arco di decenni, quella dell’intelligenza artificiale mostra segnali di maturazione dopo appena quattro anni, sia nei dati di capex sia nel comportamento del mercato.

Fino a oggi la strategia più efficace è stata investire nei colli di bottiglia della fase esponenziale, quali semiconduttori e infrastrutture di calcolo, che da soli hanno contribuito per due terzi alla crescita della capitalizzazione di mercato del settore tecnologico dalla ripresa di marzo. Ma con la maturazione del ciclo del capitale, il focus si sposta progressivamente verso chi beneficerà concretamente dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale, più che della sua costruzione. Chi saranno i nuovi vincitori? Le risposte emergono in ambiti spesso lontani dall’immaginario tecnologico: per esempio, le banche commerciali, che utilizzano l’AI per efficientare processi come il credit scoring, o il settore energetico tradizionale, dove l’analisi geologica per l’estrazione di petrolio e gas può oggi contare su capacità di elaborazione dati impensabili fino a pochi anni fa.

Un indicatore utile per monitorare la solidità del ciclo resta il backlog commerciale degli hyperscaler: quando la domanda contrattualizzata cresce più velocemente del capex — come indicato dalla stessa Microsoft, che dichiara una visibilità sui ricavi futuri di circa due anni e mezzo — significa che ogni nuova capacità viene prenotata prima ancora di essere costruita. Un rallentamento di questa crescita relativa potrebbe anticipare una moderazione degli investimenti. Proprio una moderazione del capex, paradossalmente, non sarebbe una cattiva notizia per tutti: se da un lato penalizzerebbe i fornitori di infrastrutture, dall’altro andrebbe a beneficio degli stessi hyperscaler, oggi alle prese con la necessità di bilanciare crescita e generazione di cassa.

Infine, un capitolo a parte merita il software, tra i settori più colpiti dalla vendita indiscriminata legata ai timori di sostituzione tecnologica. Se una parte della correzione riflette un deterioramento reale dei fondamentali, un’altra parte appare guidata da dinamiche più tecniche che strutturali. La storia recente delle banche commerciali, che un decennio fa venivano giudicate in declino strutturale dall’avvento del fintech e oggi vivono una delle stagioni più solide degli ultimi trent’anni, suggerisce prudenza prima di liquidare interi settori sulla base di narrative di mercato eccessivamente semplificate.

In un ciclo che si muove più rapidamente di qualsiasi rivoluzione industriale precedente, distinguere tra vincitori strutturali, vittime temporanee e reali opportunità contrarian resta la sfida principale per un investitore attivo.