Il lancio di ChatGPT a novembre 2022 è stato uno di quei rari momenti in grado di cambiare la prospettiva generale a una velocità incredibile. Vedere in azione questo strumento con caratteristiche quasi magiche ha squarciato uno spiraglio sul futuro. Non bisogna essere dei fini analisti o avere una particolare immaginazione per comprendere il potenziale rivoluzionario di questa innovazione.
La lampadina si è accesa nella testa di tutti: dai profani di tecnologia, fino agli investitori e ai leader aziendali. L’intelligenza artificiale (IA) cambierà tutto e potrebbe essere una delle più grandi opportunità di investimento di tutti i tempi. Ma la storia è veramente così semplice?
Le promesse dell’IA
Affascinati dalla prospettiva di una nuova rivoluzione industriale, investimenti miliardari sono usciti dai forzieri di aziende e investitori per cercare di accaparrarsi i posti in prima fila. L’ottimismo si è riflesso nei mercati, che hanno fatto registrare una delle annate migliori che si ricordi. Si tratta di una delle maggiori corse all’oro nella storia del capitalismo.
È difficile fare una stima di quanto sia stato investito e di quanto sarà investito. Il conto totale si conterà in trilioni di dollari. Da un punto di vista degli investimenti, proprio qui risiede la questione che guiderà le performance di mercato nel prossimo futuro. Per giustificare un investimento così ingente, l’IA dovrà mantenere due promesse: la prima è che una progressiva integrazione nei sistemi aziendali generi un aumento della produttività. La seconda è che le infrastrutture che sono state costruite facilitino lo sviluppo di prodotti e servizi innovativi in grado di trovare applicazioni in industrie diverse.
Il mantenimento di queste promesse si misurerà sui profitti aziendali. Gli investitori cominceranno a concentrarsi sempre di più sui bilanci, con la speranza di scorgere l’inizio di una lunga coda di innovazione che potrebbe perdurare per parecchi decenni. Per chi ha investito sarà importante cominciare a vedere, in periodi relativamente più brevi, segnali nella giusta direzione; una prova che l’intelligenza artificiale è la tecnologia rivoluzionaria che tutti vedono e non uno dei più grandi abbagli della storia dei mercati finanziari.
Il boom dell’intelligenza artificiale – che ha trascinato le borse – è stato guidato fino a ora da aziende specializzate (come Nvidia) e da colossi tech che stanno sviluppando i modelli linguistici. Per vedere le valutazioni confermate, vorremmo cominciare a vedere i benefici espandersi ad altre aziende e altre industrie che riusciranno a sfruttare questa tecnologia per creare prodotti innovativi e in grado di imporsi sul mercato.
La direzione degli investimenti
Ma quali sono i settori che stanno guidando gli investimenti in IA? E quali sono gli obiettivi di questi investimenti? Per il momento i grandi numeri arrivano principalmente dai giganti tecnologici, che stanno investendo massicciamente sul futuro dell’IA, forti anche delle grandi riserve di liquidità che hanno accumulato negli anni. Il 40% degli investimenti in ricerca e sviluppo dell’S&P500 è generato dalle 10 maggiori aziende.
L’IA funziona attraverso LLM (large language models) o modelli linguistici vasti. Si tratta di algoritmi di intelligenza artificiale che si avvalgono di tecniche avanzate di deep learning e di dataset estremamente ampi per comprenderne, riassumerne, generare contenuti e formulare previsioni su nuovi materiali. Questi modelli sono alla base delle diverse applicazioni della tecnologia in diversi settori e sono estremamente costosi e difficili da costruire.
Le grandi aziende tecnologiche sono impegnate in una corsa per rilasciare i modelli di nuova generazione nel tentativo di imporsi come leader in questo nuovo mercato. Il problema è che i sistemi di nuova generazione richiedono investimenti esponenziali per venire addestrati, potenzialmente limitando il ritorno sull’investimento.
Si stima che l’elettricità usata per addestrare GPT-4 sia stata 50 volte superiore a quella utilizzata per addestrare GPT-3. Un altro problema è quello della disponibilità dei dati. Sembra un paradosso, ma per continuare a vedere un miglioramento del funzionamento dei modelli servono dati di qualità che potrebbero essere difficili da reperire. La capacità di accedere a fonti di qualità diventerà sempre più una variabile da tenere d’occhio e potrebbe trainare in negativo il ritorno sugli investimenti.
Una terza sfida riguarda i costi energetici, che potrebbero diventare sempre più onerosi man mano che la tecnologia evolve e il suo utilizzo diventa più diffuso.
Per il momento la sfida per sviluppare i modelli sembra limitata – se si escludono i modelli di IA cinesi – a quattro aziende: OpenAI (di cui Microsoft controlla una quota significativa), Meta, Google e Anthropic (controllata da Amazon). Tra le megacap tecnologiche, Apple sembra invece per adesso stentare a tenere il passo, tanto che ha recentemente annunciato una partnership per inserire ChatGPT nell’ultima versione del sistema operativo dell’iPhone IOS 18.1. Una mossa del genere è un testamento di quanto sia forte la preoccupazione, anche da parte di un’azienda grande come Apple, di essere tagliata fuori da questa ondata di innovazione.
La corsa alla costruzione dei grandi modelli di intelligenza artificiale sta aumentando la concentrazione negli indici borsistici. Le sette big tech americane rappresentano quasi il 35% della capitalizzazione di mercato dell’S&P 500 e hanno contribuito a oltre il 70% dei rendimenti dall’inizio del 2023. Questa sovraperformance ha anche portato a un’espansione delle valutazioni. Mentre il resto dell’S&P 500, secondo Goldman Sachs, è stato scambiato con un multiplo sugli utili a 12 mesi pari a 19x alla fine di Novembre, le 10 maggiori azioni dell’indice nello stesso periodo venivano scambiate a 29x. Se lo scetticismo riguardo alle future applicazioni dell’intelligenza artificiale dovesse prevalere, il rischio è che potremmo assistere a una normalizzazione di queste valutazioni nel medio termine.
Per giustificare queste valutazioni sarà importante cominciare a vedere una crescita dei profitti. A differenza di altre gare tecnologiche del passato, i giganti tech sono in una posizione molto più forte per vincere questa scommessa e la tendenza di crescita degli utili che abbiamo visto in questi anni rende la scommessa più sostenibile, come testimoniato dal P/E che è alto ma non fuori controllo.
Il secondo fronte di investimenti è quello per accaparrarsi la tecnologia necessaria per far correre questi sistemi: servono i data center e connettività in cloud. La domanda derivante dall’IA sta consumando rapidamente la capacità esistente, spingendo le aziende a costruire nuove strutture. Anche questo rappresenta potenziali opportunità di investimento. Lo sviluppo dei modelli linguistici (LLM) è molto dispendioso in termini di potenza computazionale. Per far funzionare questi dati servono semiconduttori noti come unità di elaborazione grafica (GPU). Un decennio di significativi progressi nelle GPU ha portato oggi a prestazioni molto più rapide ed efficienti. Questo avanzamento delle GPU ha reso obsoleta la maggior parte dell’elettronica computazionale precedente al 2020, che dovrà essere quindi rinnovata.
In questo caso Nvidia è l’azienda che si è avvantaggiata di più nell’immediato e i suoi numeri offrono una misura di quanto siano stati ingenti gli investimenti in intelligenza artificiale. I ricavi di Nvidia sono i principali beneficiari, con un aumento delle entrate annuali da 4 miliardi di dollari nel 2014 a una previsione di 61 miliardi di dollari nel 2024.
La straordinaria domanda per i processori IA di Nvidia e per gli altri prodotti e servizi correlati all’intelligenza artificiale dimostra il forte stato di salute del settore IA e il suo potenziale di crescita. Nvidia ha stimato che la domanda totale di GPU potrebbe raggiungere i 2 trilioni di dollari. Questo include 1 trilione di dollari dai data center e 1 trilione di dollari da lavori legati all’IA, come l’addestramento di nuovi LLM, il machine learning e le simulazioni scientifiche.
Il terzo fronte di investimento è quello dello sviluppo della cosiddetta “killer application”, ovvero di trovare un utilizzo pratico della tecnologia in grado di muovere il mercato. Per il momento non ci sono stati casi significativi di startup o aziende in grado di portare sul mercato prodotti o servizi di intelligenza artificiale in grado di rivoluzionare il proprio mercato di riferimento.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale sta guidando gli investimenti anche nel settore delle startup. Secondo i dati pubblicati da Crunchbase, il 35% degli investimenti in startup quest’anno è stato rivolto ad aziende che operano nell’intelligenza artificiale. È ancora presto per capire quali di queste aziende riusciranno a imporsi, ma è probabile che il nuovo ciclo di innovazione legato all’IA arriverà da settori come quello farmaceutico, delle telecomunicazioni o della robotica. È possibile che, a partire dal 2025, cominceremo a vedere l’IA ovunque. Se questo accadrà, allora la tecnologia avrà mantenuto la sua promessa.
Una rivoluzione della produttività
Il successo dell’IA sarà anche legato alla sua capacità di rivoluzionare i processi produttivi. Per il momento le aziende stanno capendo come integrare l’intelligenza artificiale nelle proprie operazioni in modo adeguato. Quelle che dichiarano di utilizzare l’IA per offrire i propri prodotti o servizi sono poco più del 5%, anche se il numero è fortemente in crescita. Nel frattempo molti lavoratori già la integrano nella loro routine quotidiana.
Un recente studio ha stimato l’incremento di produttività che l’IA potrebbe generare, analizzando tre tipologie di compiti: servizio clienti, redazione di documenti aziendali semplici e il coding. Facendo svolgere queste mansioni ai lavoratori con l’utilizzo dell’IA si è notato un incremento dell’efficienza medio del 66% – accompagnato, in qualche caso, anche da un aumento della qualità del lavoro.
Interessante notare come le attività di servizio clienti siano quelle dove l’aumento della produttività è stato minore, mentre le attività più creative hanno fatto registrare aumenti della produttività sensazionali: del 59% per la stesura dei documenti di business e del 126% per il coding.
Immaginando anche un’evoluzione dei modelli IA, con l’introduzione dei sistemi “agenti”, questi numeri sono estremamente interessanti. Per fornire un termine di paragone, la produttività media per anno è cresciuta in Europa dello 0,8% negli anni che hanno preceduto la pandemia. Pur non essendo corretto confrontare i risultati di un esperimento con medie generali, è difficile immaginare che una tecnologia capace di aumentare la produttività individuale a tali livelli non abbia un impatto significativo sulla produttività complessiva.
Il vero problema potrebbe risiedere nella sostituzione del lavoro umano: con l’aumento della produttività, i profitti aziendali potrebbero crescere o grazie alla riduzione dei costi (con meno lavoratori) o alla capacità di produrre più beni o prodotti di qualità superiore.
L’impatto della crescita della produttività sui bilanci aziendali potrebbe rappresentare un trend di mercato in grado di spingere i profitti verso l’alto nei prossimi anni. Tuttavia, è ancora prematuro cercare segnali concreti di questo fenomeno nei processi aziendali.
Sebbene richiederà tempo per manifestarsi pienamente, questo processo è già in corso sottotraccia e probabilmente inizieremo a percepirne gli effetti nel prossimo futuro. Il Global Survey sull’IA di McKinsey racconta che le aziende che hanno adottato l’intelligenza artificiale in almeno una funzione sono passate dal 55% nel 2023 al 72% nel 2024.
Un sostegno per le performance di mercato
Come gestori, il nostro compito è quello di valutare i fenomeni economici con una lente analitica, cercando sempre di evidenziare possibili contraddizioni e rischi. Pur riconoscendo che la traiettoria potrebbe essere meno lineare di quanto ci aspettassimo, l’opportunità generata dall’IA ci sembra fuori questione. Crediamo che sarà un trend che si estenderà nel corso degli anni e che siamo solamente all’inizio di una dinamica potenzialmente rivoluzionaria.
Non bisogna poi dimenticare che questo sarà un fenomeno globale. In questo articolo ci siamo concentrati principalmente sugli Stati Uniti perché sono il Paese che si trova all’avanguardia per lo sviluppo di questa tecnologia. Anche la Cina sta sviluppando i suoi modelli, e l’uso applicato dell’intelligenza artificiale, così come i benefici in termini di produttività, non saranno limitati ai confini nazionali.
Con il progredire della tecnologia — come con l’arrivo nel 2025 di sistemi “agenti”, capaci di pianificare ed eseguire compiti più complessi — l’adozione potrebbe accelerare.
Riteniamo che l’intelligenza artificiale possa diventare uno dei maggiori acceleratori di crescita della storia economica e rappresenti un’opportunità importante per gli investitori nei prossimi anni. Sarà essenziale analizzare le dinamiche per individuare le strategie più efficaci che permettano all’investitore di massimizzare i rendimenti riducendo al minimo i rischi.
La nostra strategia d’investimento per il 2025
Riteniamo che l’intelligenza artificiale rappresenti una grande opportunità per migliorare la produttività globale, anche se esistono sfide in ambiti come il consumo energetico e la regolamentazione.
Probabilmente ci vorrà più tempo per cogliere a pieno l’impatto dell’IA rispetto alle previsioni più ottimistiche, come spesso accade con le nuove tecnologie, ma potrebbe comunque avere un effetto significativo sulla crescita.
La nostra Asset Allocation Strategica è un promemoria importante di alcuni dei principi cardine della filosofia di investimento di Moneyfarm. In questo documento delineiamo la nostra visione complessiva, di lungo termine, sulle asset class di mercato e il posizionamento strategico dei portafogli che il nostro team gestisce per i clienti.
*Investire in strumenti finanziari comporta rischi inerenti, tra cui perdita di capitale, fluttuazioni del mercato e rischio di liquidità. I rendimenti passati non sono indicativi di quelli futuri. È importante considerare la tua tolleranza al rischio e gli obiettivi d’investimento prima di procedere.