PGIM : Lungi dall’essere in una bolla euforica legata all’intelligenza artificiale, stiamo piuttosto scalando un “muro delle preoccupazioni” di proporzioni significative.
A cura di Mark Baribeau, Portfolio Manager di PGIM Jennison Global Equity Opportunities fund
Molti operatori di mercato hanno espresso dubbi sulle valutazioni, sull’aumento vertiginoso delle spese in conto capitale (capex), sui possibili colli di bottiglia che potrebbero limitare l’espansione della capacità legata all’AI, sulla disponibilità di finanziamenti e sull’impatto dell’intelligenza artificiale su altri settori, con il comparto software in particolare sotto osservazione. Pur monitorando attentamente tutti questi fattori, riteniamo che, al momento, il cambiamento delle dinamiche nel settore software rappresenti l’unico elemento di preoccupazione realmente fondato.
È una nuova versione della bolla “dot-com” degli anni Novanta?
L’opportunità legata all’intelligenza artificiale è sostenuta da una crescita accelerata dei ricavi aziendali già contrattualizzati, mentre la forte differenziazione tra potenziali vincitori e perdenti è diventata l’elemento distintivo dell’attuale scenario. Il paragone con la bolla tecnologica degli anni Novanta risulta fuorviante rispetto ai parametri fondamentali più rilevanti.
- Valutazioni: Se la situazione attuale fosse paragonabile al 1999, i principali beneficiari dell’AI sarebbero probabilmente scambiati a multipli nell’ordine di 60-70 volte gli utili. Oggi, invece, molte società che stanno beneficiando della crescita dell’intelligenza artificiale trattano a multipli prezzo/utili prospettici (forward P/E) compresi tra 20 e 25 volte, in alcuni casi con valutazioni inferiori rispetto a titoli di alta qualità ampiamente presenti nei portafogli del settore consumer.
- Adozione: L’intelligenza artificiale ha raggiunto una diffusione su larga scala prima del picco degli investimenti in conto capitale, e non successivamente. La maggior parte delle aziende con cui interagiamo sta già utilizzando strumenti di AI internamente per migliorare la produttività. Si tratta dell’esatto opposto della dinamica osservata nel 1999, quando gli investimenti crescevano anticipando una domanda che non si era ancora concretizzata.
- Modello di finanziamento: La maggior parte degli investimenti in conto capitale legati all’AI è finanziata dai flussi di cassa operativi dei principali hyperscaler, integrati dal credito privato destinato a una nuova generazione di operatori nell’infrastruttura cloud. Questo modello è profondamente diverso dalle IPO speculative che avevano caratterizzato la bolla tecnologica di fine anni Novanta.
Nell’attuale contesto, la domanda continua a superare anche le aspettative più ottimistiche. Di conseguenza, i budget destinati agli investimenti in conto capitale continuano ad aumentare, mentre i maggiori fabbisogni di finanziamento stanno ricevendo un’attenzione sproporzionata rispetto alla solidità della domanda sottostante.
È solo hype: la domanda finale non esiste
Le evidenze empiriche non supportano questa tesi. La domanda legata all’intelligenza artificiale è sempre più evidente nei ricavi già contrattualizzati. Alla fine del primo trimestre 2026, il portafoglio complessivo di impegni cloud contrattualizzati (backlog) dei principali hyperscaler aveva superato i 2.000 miliardi di dollari. Diversi hyperscaler hanno dichiarato pubblicamente di non riuscire a soddisfare pienamente il livello attuale della domanda.
È troppo tardi: abbiamo già raggiunto il picco
Riteniamo che il ciclo di investimenti nell’intelligenza artificiale sia ancora nelle sue fasi iniziali. La spesa in conto capitale (capex) degli hyperscaler dovrebbe superare i 700 miliardi di dollari quest’anno ed è destinata ad avvicinarsi ai 1.000 miliardi di dollari nel 2027. Prevediamo che circa il 50% della spesa del prossimo anno sarà destinato ai semiconduttori, determinando un significativo spostamento della distribuzione dei profitti verso il segmento dell’elaborazione per l’intelligenza artificiale, su una scala senza precedenti.
L’opportunità di investimento nell’AI è troppo concentrata
L’accelerazione della domanda di intelligenza artificiale ha messo in evidenza diversi colli di bottiglia lungo la catena di approvvigionamento. A nostro avviso, questi elementi rappresentano importanti opportunità di investimento aggiuntive. Il primo riguarda le CPU. Con il passaggio dall’addestramento dei modelli di AI (AI model training) alla fase di inferenza e successivamente verso l’AI agentica, i processori CPU assumeranno un ruolo sempre più rilevante nei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale. Le aziende che sviluppano CPU destinate a questi utilizzi hanno indicato prospettive di crescita dei ricavi significativamente più elevate con l’aumento della domanda di inferenza.
Il secondo elemento riguarda la memoria. Attualmente il mercato sta registrando una carenza di capacità produttiva e i produttori stanno acquisendo maggiore potere di determinazione dei prezzi grazie a nuovi contratti pluriennali e accordi take-or-pay, una dinamica che non si osservava da diversi anni. Infine, la crescita della domanda di data center richiederà un aumento significativo della capacità di generazione elettrica nei prossimi anni. I produttori di turbine a gas naturale risultano in gran parte già saturi fino alla fine del decennio. Questo apre spazio a soluzioni innovative, tra cui tecnologie off-grid, sistemi behind-the-meter e celle a combustibile (fuel cell), in grado di offrire tempi di disponibilità dell’energia più rapidi e migliori risultati dal punto di vista ambientale.
La monetizzazione dell’AI non raggiungerà mai le aspettative più ottimistiche
Questa critica risulta particolarmente interessante, considerando le evidenze secondo cui alcune delle società a più rapida crescita nella storia aziendale sono proprio aziende legate all’intelligenza artificiale. Circa metà degli utilizzi dell’AI agentica riguarda oggi l’ingegneria del software. La programmazione è stata il primo caso d’uso naturale: è strutturata, ben definita e l’intelligenza artificiale può apprenderla più rapidamente rispetto a un essere umano. Questo ha reso l’adozione della tecnologia nel settore tecnologico particolarmente fluida. Le aziende tech stanno già utilizzando l’AI per ridurre i costi di sviluppo software e aumentare la produttività. I casi d’uso si stanno ora ampliando ad altri settori aziendali, con imprese che stanno riprogettando i propri processi operativi attorno all’intelligenza artificiale agentica. Al di fuori del settore tecnologico, la maggior parte degli utenti difficilmente svilupperà autonomamente competenze di programmazione AI. Avrà quindi bisogno di applicazioni già confezionate e pronte all’utilizzo. Esistono centinaia di società private finanziate dal venture capital che stanno sviluppando prodotti basati sull’AI agentica per specifici settori verticali. Alcune di queste potrebbero trasformarsi in aziende di dimensioni molto rilevanti.
SaaSpocalypse e la sfida di investire oggi nella tecnologia
Il termine “SaaSpocalypse” descrive la recente correzione dei titoli software, iniziata quando il mercato ha cominciato a mettere in discussione la sostenibilità dei vantaggi competitivi delle aziende software, considerando che l’AI permette alle imprese di sviluppare applicazioni in modo più rapido, semplice ed economico.
Innanzitutto, non prevediamo che i clienti abbandoneranno nel breve periodo i sistemi software aziendali esistenti. Tuttavia, il livello di valore aggiunto costruito sopra quei dati sarà sempre più fornito dagli agenti AI anziché dal software tradizionale, creando nel tempo una pressione al ribasso sui prezzi dei rinnovi. In secondo luogo, le aziende stanno riallocando i propri budget interni dedicati allo sviluppo software, spostandoli dalle nuove implementazioni verso strumenti basati sull’AI agentica. Riteniamo improbabile che una grande azienda valuti oggi l’installazione di un nuovo sistema CRM. È molto più probabile che indirizzi le proprie risorse verso strumenti AI capaci di operare trasversalmente sull’intero ecosistema software già esistente. Infine, con i moderni modelli AI utilizzati per sviluppare nuove applicazioni, i concorrenti potrebbero riuscire a replicare anni di lavoro ingegneristico accumulato in una frazione del tempo necessario in passato, riducendo alcuni dei vantaggi competitivi considerati più solidi. Il mercato guarda avanti e sta già incorporando queste pressioni nelle valutazioni. La maggior parte delle società software oggi non sta mancando gli utili attesi, ma è cambiata l’equazione relativa al valore terminale. Con opportunità più interessanti lungo altre aree della catena del valore dell’intelligenza artificiale, riteniamo importante adottare un approccio selettivo e deciso.
Nulla è mai completamente priva di ostacoli
Riteniamo che i principali rischi siano legati all’offerta e alla capacità di esecuzione, più che alla domanda. Lungo l’intera filiera dell’intelligenza artificiale esistono vincoli di capacità che, paradossalmente, rendono questo ciclo meno simile a una corsa all’oro e più vicino a un processo di sviluppo graduale e strutturato destinato a protrarsi per diversi anni. Detto questo, vi sono alcuni rischi specifici che meritano un attento monitoraggio. Il primo riguarda la solidità finanziaria dei principali laboratori di intelligenza artificiale. Il secondo è rappresentato dalle possibili pressioni politiche legate all’aumento dei prezzi dell’energia e al consumo idrico associato ai data center, un rischio che potrebbe essere in parte mitigato dallo sviluppo di soluzioni energetiche indipendenti dalla rete (off-grid). Il terzo riguarda l’economia unitaria dei token, ovvero i costi e la redditività associati all’utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale.
L’errore più frequente che osserviamo oggi nei portafogli dei clienti è considerare l’intelligenza artificiale come un’unica opportunità di investimento già completamente prezzata, in una fase avanzata del ciclo e paragonabile alle bolle speculative del passato. Riteniamo invece che si tratti di un ciclo articolato su più livelli e destinato a svilupparsi nell’arco di molti anni, finanziato dai flussi di cassa di alcune delle aziende più redditizie della storia e sostenuto da ricavi aziendali già contrattualizzati.
L’universo delle opportunità è più ampio di quanto il mercato oggi riconosca, mentre la capacità di distinguere tra vincitori e perdenti rappresenta ormai l’elemento centrale del nuovo scenario.
A nostro avviso, l’opportunità di investimento legata all’intelligenza artificiale rappresenta una trasformazione strutturale articolata in più fasi, destinata a offrire terreno fertile per una gestione attiva nei prossimi anni.
Fonte: InvestmentWorld.it
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