Prova di realtà per l’intelligenza artificiale: correzione o fine del ciclo?

Nota: per le spiegazioni della terminologia dell’IA si rimanda al glossario in fondo al Viewpoint.

Il sell-off nella giusta prospettiva

Le filiere tecnologiche asiatiche sono al centro del boom degli investimenti nell’IA guidato dai giganti tecnologici statunitensi. Hanno quindi registrato una crescita degli utili eccezionale e performance stellari dei corsi azionari. Dal lancio di ChatGPT nel 2022 l’indice MSCI Emerging Markets Information Technology è più che quintuplicato e, lungo il percorso, i timori di una bolla dell’IA e le preoccupazioni per la mancanza di ritorno sull’investimento (ROI) hanno ripetutamente innescato correzioni. Finora questi ribassi sono stati seguiti da periodi di forte ripresa del mercato.

L’ultimo sell-off, osservato nel giugno 2026, ha seguito uno schema familiare. Le preoccupazioni sul ROI dell’IA, i timori di fine ciclo, la crescente concorrenza cinese e l’incertezza economica legata alle rinnovate tensioni tra Stati Uniti e Iran hanno pesato fortemente sul sentiment. Gli elevati livelli di leva finanziaria negli investimenti, dato che molti investitori privati hanno fatto ricorso a capitale preso in prestito, hanno amplificato il calo. A nostro avviso, tuttavia, la reazione del mercato sovrastima i rischi, poiché i piani di investimento su larga scala, la moderazione dei rincari dei prezzi delle memorie e i modelli di IA cinesi a basso costo non implicano un contesto di eccesso di offerta. Consideriamo invece la recente correzione un’ulteriore opportunità per acquisire esposizione a un tema di crescita di lungo periodo convincente, anche se la debolezza a breve termine potrebbe persistere.

Il quadro generale: come monitoriamo il ciclo dell’IA

In una prospettiva storica, il ciclo di investimenti nell’IA sembra trovarsi in una fase relativamente iniziale. Le precedenti ondate tecnologiche, come gli smartphone e il cloud computing pubblico, sono durate più di otto anni prima che l’espansione dei ricavi rallentasse al di sotto del 20%. Sono trascorsi meno di quattro anni dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022 e riteniamo che l’IA possa in ultima analisi superare entrambe queste rivoluzioni tecnologiche. L’impatto è già evidente: la crescita dei ricavi del cloud è tornata ad accelerare, verso il 50%, mentre leader dell’IA come OpenAI e Anthropic, secondo quanto riportato, hanno quadruplicato i ricavi nel 2025. Tuttavia l’adozione da parte delle imprese resta in una fase iniziale e i flussi di lavoro di IA agentica stanno appena iniziando a crescere di scala, il che potrebbe indicare ampi margini di crescita.

L’impennata senza precedenti della domanda di potenza di calcolo ha inoltre portato il mercato complessivo dei semiconduttori a triplicare, alimentando un ampio ecosistema di fornitori di tecnologie per data center.

Una prospettiva di lungo periodo sull’industria dei semiconduttori evidenzia il ricorrente schema di cicli di boom e bust, con periodi di carenza di offerta seguiti infine da sovraccapacità, anche all’interno di potenti trend di crescita secolari. Il boom del cloud computing, ad esempio, ha accelerato dopo che Amazon ha reso noto AWS nel 2015, ma ha comunque attraversato correzioni significative durante l’aggiustamento delle scorte del 2018 e il rallentamento legato alla pandemia di Covid nel 2022. Ciò sottolinea l’importanza di monitorare da vicino l’equilibrio tra domanda e offerta. Dato che gli hyperscaler statunitensi rappresentano il grosso degli investimenti globali in data center e che i loro investimenti in conto capitale (capex) dovrebbero ammontare quest’anno a circa 745 miliardi di USD, riteniamo che le domande chiave siano se questo livello di spesa crei valore e se le solide prospettive siano supportate da aspettative di rendimento soddisfacenti.

Grafico 4: Tracker IA – nessuna bolla, ma finanziamento e pipeline di data center da monitorare 

Fonti: Bernstein, Bloomberg, BofA, Morgan Stanley, Goldman Sachs, OpenRouter, Ramp, Silicon Data, UBS, Vontobel; dati al 5 agosto 2026

Gli investimenti in infrastrutture proseguono, sebbene finanziati in misura crescente tramite debito e capitale azionario

Prevediamo che il capex degli hyperscaler cresca quest’anno di oltre l’80%, e i recenti sviluppi potrebbero giustificare un’ulteriore revisione al rialzo delle prospettive. Alphabet ha recentemente aumentato la propria guidance sul capex di altri 15 miliardi di USD, sebbene questa superi per la prima volta nella sua storia il flusso di cassa operativo, e ha persino indicato un’ulteriore espansione «significativa» per il prossimo anno. Anche Amazon sta accelerando i propri investimenti, attendendosi «rendimenti convincenti» dopo un periodo di recupero di tre anni e una domanda «sorprendente» attesa per il 2028.

Il motivo è semplice: la potenza di calcolo sembra rimanere ampiamente inferiore a una domanda in rapida espansione. Se la domanda continuerà a superare l’offerta, maggiori investimenti potrebbero restare al tempo stesso economicamente interessanti e strategicamente importanti per preservare la competitività. Sebbene il crescente ricorso al finanziamento tramite debito richieda un attento monitoraggio, lo consideriamo una bandiera gialla, non ancora rossa. Riteniamo infatti che sia le emissioni di debito sia quelle di azioni sostengano l’ulteriore crescita nel breve periodo, e ci aspettiamo che gli hyperscaler aumentino l’indebitamento finché i loro rating creditizi investment grade, di norma un segnale di elevata affidabilità creditizia, resteranno intatti. Le offerte pubbliche iniziali (IPO) di Anthropic e OpenAI forniscono ulteriori risorse per l’espansione della capacità. Un’altra bandiera gialla è l’ascesa del cosiddetto finanziamento circolare, in cui, per esempio, gli hyperscaler acquisiscono partecipazioni in grandi clienti. Sebbene ciò aumenti la leva finanziaria sia a monte sia a valle dell’ecosistema, sostiene anche la crescita degli investimenti nel breve periodo.

Il potenziale percorso verso una maggiore redditività si fa più chiaro

La tenuta nel tempo del ciclo dell’IA dipende in ultima analisi dalla redditività e dai rendimenti del capitale investito (ROIC). Le attività cloud degli hyperscaler, nel loro complesso, hanno accelerato fino a una crescita di quasi il 50%, con margini operativi del 35-40%. Le nuove generazioni di chip, i chip proprietari come le TPU di Google e la vendita dell’accesso a modelli proprietari eseguiti su tale capacità potrebbero sostenere i margini man mano che cresce la componente di IA. Gli hyperscaler ottengono solidi rendimenti sulle nuove capacità, ma non ancora sull’intera base di capitale. Un data center di generazione attuale e ben utilizzato potrebbe generare un ROIC di circa il 20-30% se affittato ai clienti, ma gran parte del capitale totale è ancora in costruzione, opera con chip più vecchi o è assorbita dall’addestramento interno. Riteniamo pertanto che i rendimenti si collochino inizialmente appena intorno al costo del capitale, o leggermente al di sotto, e ci aspettiamo che possano aumentare nel tempo, man mano che cresce l’utilizzo del capitale. I prezzi di noleggio restano favorevoli.

Anche i laboratori di IA di frontiera hanno superato le aspettative in termini di crescita sia degli utenti sia dei ricavi. OpenAI ha appena superato il miliardo di utenti mensili dopo meno di quattro anni – Meta ha impiegato nove anni per riuscirci – mentre l’ultimo run rate annualizzato dei ricavi comunicato da Anthropic, pari a 47 miliardi di USD, ha superato società di software come SAP o Salesforce, che hanno impiegato decenni per raggiungere dimensioni simili. I produttori di modelli sono in genere ancora in perdita, anche se secondo alcune stime Anthropic si starebbe già avviando verso un utile operativo positivo grazie alla focalizzazione sulle imprese e a un’espansione della capacità meno aggressiva rispetto a OpenAI. In ogni caso, vediamo un possibile percorso verso una maggiore redditività nel più lungo periodo. L’addestramento costoso e gli utenti gratuiti pesano inizialmente in modo considerevole sulla redditività. Ma i margini lordi sull’inferenza – ossia la fase in cui un modello addestrato applica le proprie conoscenze e genera ricavi – si attestano, secondo quanto riportato, attorno al 70% nel business con le imprese. Quindi, man mano che l’inferenza cresce rispetto all’addestramento, i margini e i ritorni sugli investimenti potrebbero migliorare. E sebbene OpenAI sembri attualmente incontrare maggiori difficoltà, con una base di clienti sbilanciata verso i consumatori, vediamo che un potenziale miglioramento potrebbe venire da una maggiore adozione da parte delle imprese, dalle opportunità pubblicitarie e da una più profonda integrazione verticale.

La concorrenza dei modelli di IA cinesi molto più economici resta una preoccupazione centrale, ma DeepSeek ha dimostrato che prezzi più bassi per token possono stimolare i volumi di token consumati. Per i modelli di frontiera, la crescita dell’utilizzo ha superato di gran lunga i cali dei prezzi, il che spiega la crescita esponenziale dei ricavi dei laboratori di frontiera. Inoltre, sebbene il recente lancio del modello cinese Kimi 3 di Moonshot AI abbia sorpreso il mercato per le sue solide prestazioni, esso presenta anche prezzi più elevati, paragonabili a quelli dei modelli di frontiera statunitensi, poiché richiede un’elevata potenza di calcolo. Ciò sottolinea che, contrariamente alla percezione comune, i principali modelli open-weight cinesi non sono gratuiti e, in fin dei conti, nemmeno così economici. Dimostra inoltre le cosiddette leggi di scala, secondo cui le prestazioni dei modelli migliorano in modo prevedibile con maggiore potenza di calcolo, più dati di addestramento e modelli di maggiori dimensioni.

La carenza di offerta potrebbe richiedere più tempo per essere riassorbita

I cicli tecnologici di norma si invertono quando l’offerta raggiunge la domanda ed emergono preoccupazioni per un eccesso di offerta. Accanto ai massicci piani di spesa degli hyperscaler, gli investimenti per svariati miliardi recentemente annunciati dai produttori di chip alimentano questi timori. TSMC ha alzato le proprie previsioni di investimenti in conto capitale e ha annunciato un investimento aggiuntivo di 100 miliardi di USD in impianti avanzati di produzione di chip negli Stati Uniti. Nel frattempo, i produttori coreani di memorie Samsung Electronics e SK Hynix hanno svelato piani di espansione a lungo termine per un valore di oltre 1'700 miliardi di USD e 750 miliardi di USD, rispettivamente.

Tuttavia, gran parte di questi investimenti sarà realizzata oltre il 2030. Poiché i progetti nei semiconduttori richiedono anni per essere completati e portati a regime, nel frattempo l’offerta potrebbe restare limitata. Di conseguenza, i prezzi delle memorie sono aumentati di circa dieci volte dall’inizio del 2025 e i clienti sono sempre più disposti a vincolarsi a contratti a lungo termine a prezzi elevati per assicurarsi le forniture future. I vincoli sul fronte dell’offerta sembrano rimanere diffusi lungo l’intera filiera dell’IA, estendendosi oltre i semiconduttori a componenti critici e materiali di base. Monitoriamo quindi da vicino prezzi e capacità. Più a valle, la realizzazione dei data center continua a scontrarsi con colli di bottiglia legati all’approvvigionamento elettrico, ai permessi di costruzione e ai ritardi nella capacità, rallentandone la messa in funzione tempestiva. Si tratta quindi di un altro ambito chiave in cui seguiamo i progressi.

Valutazioni attuali interessanti e lontane dai livelli di bolla

Nel complesso, riteniamo che il ciclo dell’IA dovrebbe avere ancora ulteriore margine di crescita. Sebbene le valutazioni fossero elevate prima della recente correzione dei prezzi dei titoli tecnologici, restavano ben al di sotto dei livelli osservati nell’era delle dot-com dal 1995 al 2001, quando la rapida ascesa di internet provocò un imponente boom di borsa trainato dalle startup basate su internet, conclusosi con un crollo drammatico. A differenza di alcuni precedenti episodi speculativi, l’odierno rally tecnologico è stato sostenuto da una solida crescita degli utili e da una domanda di infrastrutture duratura. Dopo il sell-off, riteniamo che le valutazioni attuali appaiano interessanti e che i driver di lungo periodo del ciclo dell’IA restino sostanzialmente intatti.