Gli investitori tendono spesso a cercare schemi ricorrenti – qualcosa nel passato che possa dare un’indicazione di ciò che accadrà in futuro. E con l’Intelligenza Artificiale (IA) sotto i riflettori, in molti cercano di capire quale impatto potrà avere sull’azionario e, più in generale, sull’economia.
Il copione tipico delle nuove tecnologie segue più o meno questo andamento: vengono sviluppate innovazioni con il potenziale di trasformare la società; l’entusiasmo cresce rapidamente; grandi capitali affluiscono nel settore, consentendo lo sviluppo delle opportunità. Poi, però, i tempi si rivelano più lunghi del previsto. Troppi capitali inseguono i rendimenti, si crea capacità produttiva in eccesso, le aspettative di crescita slittano e la redditività viene rimandata. Segue una fase di selezione con vincitori e vinti. Alla fine, la nuova tecnologia produce un impatto significativo sull’economia, talvolta persino superiore alle attese iniziali, ma non tutti gli investitori della prima ora ne beneficiano. I boom ferroviari di fine ’800 e quello delle telecomunicazioni a cavallo tra anni ’90 e 2000 sono gli esempi più citati.
Guardando all’IA, sorgono quindi alcune domande cruciali. Sarà questo l’andamento anche per gli investimenti in IA? Se sì, a che punto siamo del processo? Chi saranno i vincitori e chi i perdenti? E perché potrebbe andare diversamente?
A prima vista, l’esperienza dell’IA sembra ricalcare lo schema storico. L’interesse è enorme – basta guardare i titoli dei giornali. Tutti parlano di come l’IA possa trasformare le imprese, nel bene e nel male.
Gli investimenti sono stati massicci, e sembrano destinati a crescere ancora. Il grafico qui sotto, pubblicato dal Financial Times, mostra i capital expenditure di alcuni dei principali hyperscaler – grandi aziende tecnologiche come Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta che stanno investendo, soprattutto in data center, per alimentare la rivoluzione dell’IA.
Non si tratta solo di guardare al futuro. Il grafico qui sotto mostra l’aumento delle costruzioni di impianti manifatturieri nel settore privato statunitense, spinto anche da politiche della precedente amministrazione americana.
Guardando al mercato azionario, con un po’ di elasticità si può osservare che l’andamento dell’azionario Usa dal 2022 ricorda da vicino quello tra il 1996 e il 2001, al culmine della bolla dot-com. Il grafico mette a confronto l’S&P 500 in quel periodo (linea chiara) con l’andamento da ottobre 2022 a luglio 2025 (linea scura). Non è detto che si ripeta, ma le somiglianze ci sono.
I mercati sono ottimisti, quindi. Ma si vedono crepe nella narrativa? Ci sono alcuni segnali. L’ultima versione di ChatGPT è stata accolta in parte come deludente, in quanto non mostrava i miglioramenti sperati. Uno studio del Massachusetts Institute of Technology (MIT), inoltre, ha indicato che il 95% dei progetti pilota di IA non ha avuto alcun impatto significativo su conti economici e bilanci delle aziende coinvolte.
L’ultimo report sugli utili di Nvidia – azienda leader nella produzione di semiconduttori – ha mostrato sì una crescita straordinaria di ricavi e utili, ma non così eclatante come previsto dagli analisti più ottimisti. A prima vista, questi episodi non cambiano la narrativa di lungo periodo, ma possono incidere sulle aspettative riguardo alla velocità di adozione.
Un altro confronto con il passato riguarda la provenienza dei capitali. Durante la bolla dot-com, i mercati azionari ebbero un ruolo centrale, con un boom di IPO (Initial Public Offering, ovvero le quotazioni in borsa delle nuove società).
Il grafico del Professor Jay Ritter, illustrato qui sotto, mostra il numero di IPO nel tempo sui due principali mercati statunitensi: il Nasdaq, noto per la concentrazione di aziende tecnologiche, e il NYSE, la Borsa di New York, la più antica e tradizionale.
Si nota chiaramente l’impennata a metà anni ’90 e, per contrasto, la scarsità di IPO negli ultimi anni.
Lo sviluppo dell’IA non è stato finanziato in maniera significativa dal mercato azionario, quantomeno non direttamente.
Da dove arrivano, dunque, i capitali? Le fonti sono diverse. In primo luogo dagli hyperscaler, come menzionato sopra, che stanno investendo in modo massiccio. Si tratta di aziende quotate che non raccolgono nuovo capitale tramite emissioni, ma reinvestono i propri utili: si tratta di denaro degli azionisti, che si aspettano un ritorno.
In secondo luogo, una parte rilevante arriva dai fondi di private credit (fondi che prestano capitale direttamente alle imprese), cresciuti rapidamente negli ultimi anni, e dal tradizionale finanziamento tramite debito. Questi canali stanno sostenendo la costruzione di grandi data center negli Usa e altrove. Se l’adozione dell’IA dovesse rivelarsi più lenta delle attese, questo potrebbe essere un punto di vulnerabilità.
Guardando alla storia, un rischio è la scomparsa di molte società: a fine anni ’90, molte delle aziende appena quotate fallirono nel giro di poco tempo. Oggi questo scenario appare meno probabile: la maggior parte degli investimenti in IA proviene da realtà solide, con elevata capacità di generare cassa. Le valutazioni potrebbero subire correzioni in caso di delusioni sull’IA, ma le aziende continueranno a esistere.
Dove ci porta tutto questo? L’entusiasmo intorno all’Intelligenza Artificiale è enorme e sta alimentando ingenti flussi di capitale. La storia insegna che le grandi prospettive di innovazione tendono ad attirare investimenti spesso eccessivi, una parte dei quali finisce inevitabilmente dispersa, con conseguente volatilità sui mercati finanziari.
Finora, la maggior parte della spesa è stata sostenuta da aziende in grado di autofinanziarsi, senza dipendere dai mercati azionari o obbligazionari. Queste realtà stanno già beneficiando della crescita del cloud computing ed è probabile che continueranno a investire.
Ma anche se i progressi dell’IA fossero più lenti del previsto, per la maggior parte delle imprese il percorso è solo agli inizi.
*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.