L’opportunità legata all’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase. Dopo anni in cui il mercato ha premiato soprattutto le società coinvolte nell’addestramento dei modelli, oggi l’attenzione si sta spostando sull’inferenza, ossia sul momento in cui i modelli di AI applicano quanto appreso per elaborare nuovi dati e generare risultati. Un cambiamento destinato a modificare la geografia dei vincitori del settore tecnologico. Oggi gli investitori devono guardare oltre i nomi che hanno dominato il primo ciclo dell’intelligenza artificiale. Le aziende che beneficeranno maggiormente della fase dell’inferenza sono diverse da quelle che hanno trainato la fase di training. Per questo motivo è fondamentale adottare un approccio molto più selettivo rispetto al passato».
Il ritorno del “deep tech”
Al centro di questa evoluzione si trovano le società cosiddette deep tech: aziende impegnate nella soluzione di problemi ingegneristici altamente complessi, attraverso anni di ricerca e sviluppo, tecnologie proprietarie e brevetti. A differenza dei modelli di business “asset light” che hanno caratterizzato il decennio 2010-2020, queste imprese richiedono ingenti investimenti in ricerca, sviluppo e capitale fisico per costruire le infrastrutture necessarie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale, della difesa e delle tecnologie per la transizione energetica. Si tratta di aziende difficilmente sostituibili nelle rispettive catene del valore grazie alla natura critica dei loro prodotti. Componenti come memorie per server, semiconduttori o sistemi tecnologici proprietari rappresentano elementi indispensabili per il funzionamento delle infrastrutture digitali. Governi e imprese stanno prendendo sempre più consapevolezza della necessità di rafforzare infrastrutture strategiche per garantire sicurezza, competitività tecnologica e sovranità industriale.
Investire con convinzione, ma diversificando i temi
Pur privilegiando un numero limitato di partecipazioni ad alta convinzione nella nostra strategia, la diversificazione avviene soprattutto a livello tematico. L’intelligenza artificiale rappresenta uno dei principali filoni di investimento, ma viene affiancata da altre grandi tendenze strutturali come cybersecurity, tecnologie energetiche, sovranità nazionale e resilienza delle catene di approvvigionamento, mobilità del futuro, robotica, infrastrutture software, quantum computing e, più recentemente, spazio. Il nostro obiettivo è evitare un’eccessiva concentrazione su un unico segmento tecnologico, mantenendo esposizione ai diversi motori della trasformazione digitale.
Valutazioni ancora sostenibili, ma serve maggiore selettività
Sul fronte delle valutazioni, il comparto tecnologico non appare complessivamente in una situazione di eccesso rispetto ai livelli storici. Piuttosto, le maggiori criticità riguardano alcuni segmenti molto specifici della filiera dell’intelligenza artificiale, dove il forte afflusso di capitali, anche attraverso ETF molto popolari, ha determinato una significativa espansione dei multipli. Se nel 2023 era sufficiente avere un’esposizione generale al tema AI per beneficiare del rialzo dei mercati, oggi la selezione dei singoli titoli diventa decisiva. Non tutte le valutazioni risultano infatti giustificate allo stesso modo.
I flussi di cassa si spostano lungo la filiera dell’AI
Un altro elemento osservato con attenzione riguarda la redistribuzione della redditività all’interno dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale. Se da una parte i grandi hyperscaler stanno sostenendo investimenti sempre più elevati per espandere la capacità dei data center, dall’altra sono soprattutto i produttori di semiconduttori a beneficiare oggi della maggiore generazione di utili. La crescente intensità degli investimenti sta inoltre portando alcuni grandi operatori cloud ad aumentare il ricorso al mercato del debito e, in alcuni casi, anche al capitale proprio. Si tratta di una dinamica che merita attenzione, pur senza rappresentare, allo stato attuale, un elemento di particolare preoccupazione.
L’inferenza apre nuove opportunità
La revisione delle principali tendenze tecnologiche ha portato a individuare nuove aree di interesse proprio nella fase dell’inferenza. Tra queste figurano innanzitutto i processori tradizionali (CPU), che stanno assumendo un ruolo molto più rilevante di quanto inizialmente previsto nell’esecuzione dei modelli di AI. Emergono inoltre opportunità nelle infrastrutture di interconnessione tra data center. I limiti di disponibilità energetica rendono infatti sempre più difficile concentrare enormi cluster di GPU in un’unica struttura, favorendo la nascita di campus tecnologici distribuiti e la necessità di reti ottiche ad altissima capacità in grado di collegare diversi centri di elaborazione. Un ulteriore tema destinato a crescere è quello dell’economia spaziale. L’aumento delle società quotate attive nel settore sta rendendo questo universo sempre più accessibile agli investitori, alimentando l’interesse verso una nuova area di innovazione tecnologica.
