L’intelligenza artificiale generativa non riguarda più soltanto le grandi piattaforme tecnologiche. Sta diventando sempre più una storia di capacità produttiva insufficiente lungo l’intera catena di approvvigionamento globale.
L’enorme volume di investimenti destinati all’IA sta infatti mettendo sotto pressione l’attuale capacità produttiva di componenti avanzati per il calcolo, generando carenze in numerosi segmenti: GPU, CPU, memorie, wafer, packaging avanzato, sistemi di archiviazione, reti, infrastrutture ottiche e capacità produttiva dei grandi impianti di fabbricazione.
Queste restrizioni stanno conferendo un nuovo potere contrattuale a molte aziende che storicamente operavano in mercati ciclici e altamente competitivi, trasformandole in beneficiari strutturali della crescita dell’IA.
Le attuali strozzature nelle catene di approvvigionamento e la limitata capacità produttiva stanno creando nuove opportunità d’investimento su scala globale. Per coglierle, è necessario un approccio attivo supportato da solide capacità di ricerca e da una profonda conoscenza dei settori coinvolti, così da comprendere i rapidi cambiamenti che l’intelligenza artificiale sta imponendo ai modelli di business. In questo scenario, privilegiamo le aziende che beneficiano di un crescente potere contrattuale sui prezzi o che sono in grado di trarre vantaggio dall’espansione della domanda legata all’IA.
I colli di bottiglia nell’industria dei semiconduttori
Uno degli esempi più evidenti di squilibrio tra domanda e offerta riguarda il settore dei semiconduttori.
Produttori di memorie come la sudcoreana Samsung Electronics stanno registrando un miglioramento dei margini sia nelle memorie tradizionali sia nelle memorie ad alta larghezza di banda (HBM), essenziali per l’elaborazione dei carichi di lavoro dell’IA.
Le memorie HBM (High Bandwidth Memory), fondamentali per l’elaborazione dei carichi di lavoro dell’IA, richiedono un maggior numero di wafer di silicio su cui vengono incisi i circuiti semiconduttori. Allo stesso tempo, i chip destinati alle attività di inferenza dell’intelligenza artificiale occupano una superficie maggiore per wafer, alimentando la domanda per produttori specializzati come la giapponese Shin-Etsu Chemical. Per queste aziende, il passaggio da una situazione di eccesso di offerta a una di scarsità è stato rapido, con un conseguente significativo miglioramento della redditività.
Anche i produttori di semiconduttori analogici, come la tedesca Infineon, stanno beneficiando della crescente domanda di circuiti per la gestione dell’alimentazione elettrica dei server IA. La necessità di regolare con precisione tensione e potenza per carichi di lavoro sempre più complessi ha consentito alla società di aumentare i prezzi due volte nel solo secondo trimestre.
Sebbene Nvidia continui a dominare il mercato delle GPU, i processori che forniscono la potenza di calcolo necessaria ai modelli linguistici di grandi dimensioni, l’offerta rimane insufficiente rispetto alla domanda. Questa situazione sta creando spazio per nuovi operatori come la taiwanese MediaTek. Tradizionalmente attiva nei segmenti degli smartphone e della banda larga, l’azienda ha ampliato il proprio raggio d’azione sviluppando acceleratori per l’intelligenza artificiale, le cosiddette Tensor Processing Unit (TPU), destinati a clienti di primo piano come Alphabet. Nel frattempo, l’ascesa della IA agentica ha rilanciato la domanda di CPU, processori che tradizionalmente alimentano PC e server ma che stanno assumendo un ruolo sempre più strategico nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale. Le CPU, infatti, non sostituiscono le GPU, bensì ne completano le funzionalità, coordinando i carichi di lavoro IA e gestendo attività complesse tra sistemi e applicazioni.
In questo contesto, il produttore statunitense Advanced Micro Devices (AMD) è riuscito ad ampliare la propria base clienti e ad aumentare i prezzi dei suoi processori, beneficiando del progressivo irrigidimento dei vincoli di offerta. Le strozzature della filiera si manifestano anche a livello delle fonderie di semiconduttori (foundry). Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) mantiene infatti una posizione quasi monopolistica nella produzione dei chip più avanzati, rafforzando ulteriormente il proprio potere di prezzo. Al tempo stesso, questa situazione sta creando opportunità per concorrenti come Samsung, che negli ultimi anni ha investito significativamente in tecnologie produttive di nuova generazione per conquistare clienti strategici quali Tesla e Apple.
Le reti: un elemento essenziale per l’efficienza dei data center IA
Nel dibattito sull’intelligenza artificiale si tende spesso a concentrarsi esclusivamente sulla potenza di calcolo fornita dalle GPU, trascurando il ruolo fondamentale delle infrastrutture di rete. Eppure, sono proprio queste ultime a valorizzare tale capacità computazionale, consentendo la connessione e il coordinamento tra le GPU all’interno dei data center e tra cluster IA distribuiti su più strutture.
All’interno dei data center, le soluzioni integrate di switch ad alta velocità e software proprietario sviluppate dalla statunitense Arista Networks garantiscono comunicazioni a elevata larghezza di banda e bassissima latenza tra le GPU. L’azienda sta beneficiando di una forte domanda sia da parte delle imprese sia dei grandi operatori cloud, annoverando tra i propri clienti hyperscaler come Microsoft e Meta Platforms.
Diverso è il modello di business della canadese Celestica, che produce cosiddetti “white box switches”, apparati di rete flessibili che possono essere combinati con chip e software di fornitori terzi. Queste soluzioni consentono costi hardware inferiori e una maggiore personalizzazione, permettendo agli hyperscaler di progettare infrastrutture IA su misura e di utilizzarle come fattore di differenziazione competitiva.
Un ruolo altrettanto cruciale è svolto dalle aziende specializzate nelle reti ottiche, che consentono la trasmissione di grandi quantità di dati su lunghe distanze convertendo i segnali elettrici in impulsi luminosi da inviare attraverso cavi in fibra ottica. Rispetto alle tradizionali connessioni in rame, queste tecnologie offrono maggiore capacità di trasmissione, efficienza energetica e velocità.
Negli ultimi dieci anni, la finlandese Nokia si è trasformata da operatore prevalentemente focalizzato su telecomunicazioni mobili e reti wireless a uno dei principali fornitori di soluzioni ottiche a lunga distanza e sistemi laser. Con il concorrente Ciena ormai vicino al limite della propria capacità produttiva, Nokia sta ampliando di cinque volte la produzione in questo segmento per soddisfare la crescente domanda di collegamento tra molteplici data center destinati a formare grandi cluster IA.
Anche il gruppo tecnologico britannico Halma sta registrando una forte crescita nel settore della fotonica ottica, una tecnologia che consente agli hyperscaler di migliorare la connettività tra chip IA e server, sia all’interno dei singoli data center sia tra strutture diverse. Il business legato alla progettazione e all’installazione di queste soluzioni ha raddoppiato i ricavi negli ultimi due anni e si prevede che continui a crescere a ritmi prossimi al 30% annuo.
Infine, beneficia delle attuali tensioni tra domanda e offerta anche l’italiana Prysmian, leader globale nella produzione di cavi in fibra ottica. La persistente scarsità di capacità nel settore consente all’azienda di aumentare i prezzi, mentre la domanda continua a superare l’offerta disponibile.
Gestire gli investimenti in un mercato guidato dal momentum
In qualità di investitori globali e diversificati, gestiamo la strategia ClearBridge Global Growth investendo in società che si trovano in differenti fasi del proprio percorso di crescita, sia nei mercati statunitensi sia in quelli sviluppati ed emergenti. Sebbene l’intelligenza artificiale si sia rapidamente affermata come uno dei più potenti trend strutturali di lungo periodo, manteniamo un approccio prudente nel monitorare l’esposizione verso un settore che, in diversi momenti, è stato caratterizzato da un numero ristretto di titoli leader e da forti dinamiche di momentum.
L’accelerazione degli utili delle aziende esposte all’IA e il contestuale rialzo delle loro quotazioni hanno reso la volatilità un elemento sempre più presente nei mercati. Per questo adottiamo una disciplina rigorosa: definiamo obiettivi di prezzo per ciascun investimento prima dell’acquisto e li aggiorniamo costantemente alla luce dell’evoluzione dei fondamentali aziendali. Questo approccio ci consente di adeguare il peso delle singole posizioni in portafoglio sulla base delle valutazioni di mercato e delle esigenze di costruzione del portafoglio.
Pur mantenendo gli investimenti finché riteniamo valida la tesi di crescita sottostante, non esitiamo a ridurre o liquidare una posizione quando il rapporto rischio-rendimento diventa meno favorevole. Allo stesso modo, siamo pronti a tornare su un titolo precedentemente venduto qualora le prospettive di rendimento tornino a risultare interessanti.
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale a livello globale ha innescato un’ondata di investimenti in capitale fisso senza precedenti, che continua a superare le aspettative. Sebbene oggi i benefici derivanti da questa spesa siano evidenti, siamo consapevoli che il sentiment degli investitori e le dinamiche di mercato possono cambiare rapidamente.
Per questo motivo concentriamo la nostra attenzione su società in crescita che offrono prodotti e servizi indispensabili per risolvere i principali colli di bottiglia dell’ecosistema IA e che possono contare su un solido vantaggio competitivo, rafforzato dal potere di determinazione dei prezzi. Riteniamo che queste caratteristiche rappresentino un elemento fondamentale per costruire un’esposizione tecnologica capace di generare valore nel lungo periodo, anche in presenza di fasi di mercato più turbolente.
