Investimenti, intelligenza artificiale a corto di carburante?

Finora, nel 2025, cinque dei cosiddetti Magnifici Sette titoli tecnologici che hanno investito in modo aggressivo nell’IA – Apple, Microsoft, NVIDIA, Amazon e Alphabet – sono diminuiti, rimanendo indietro rispetto al più ampio indice S&P 500.

Due sviluppi, secondo Jared Franz, economista di Capital Group – hanno portato gli investitori a mettere in discussione la ragionevolezza di spendere miliardi per costruire data center: la notizia che l’azienda cinese DeepSeek ha sviluppato un modello di IA meno costoso e la rivelazione di Microsoft che rallenterà alcuni progetti di data center. Una terza preoccupazione è la più ampia volatilità del mercato causata dai dazi imposti dall’amministrazione Trump. Sebbene queste siano considerazioni importanti per gli investitori, colpi di scena sono inevitabili nello sviluppo di qualsiasi tecnologia emergente.

“Periodi alterni di eccitazione e delusione sono comuni con le nuove tecnologie. Ciò che è diverso con l’IA è che sta accadendo così rapidamente. Nuovi modelli vengono lanciati ogni due settimane. Gli investitori dovrebbero aspettarsi altre sorprese. Ma a lungo termine, non commettete errori: l’IA avrà un profondo impatto sull’economia e su tutto ciò che facciamo”, avverte Franz.

In effetti, lo sviluppo della tecnologia ha trasformato il panorama economico americano, sostenendo le regioni del paese lasciate indietro dall’economia digitale e creando opportunità per le imprese al di fuori della sfera tecnologica.

In questo contesto, ecco quattro fattori da considerare quando si valuta l’impatto dell’IA e come le opportunità di investimento possono evolversi secondo l’esperto di Capital Group.

1. L’IA sta trasformando il cuore dell’America

Sebbene le azioni possano essere volatili, le aziende continuano a spendere in modo aggressivo, come è evidente dalla visione sul campo. La rivoluzione dell’IA è passata da una storia di cloud radicata nella Silicon Valley e in altri hub tecnologici a una storia di reindustrializzazione e trasformazione economica in tutto il Midwest, il sud-ovest e il centro-Atlantico. La ricerca di località con sufficiente terreno, accesso a abbondanti risorse energetiche e manodopera qualificata ha portato a livelli sbalorditivi di costruzione in Arizona, Texas, Louisiana, Ohio e in una miriade di altri stati.

2. La domanda sta cambiando, non rallentando

La domanda sta cambiando. La domanda aggregata non è realmente cambiata lungo la catena del valore industriale. Continua a superare l’offerta in termini di fonti di energia, apparecchiature elettriche, HVAC (riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell’aria) e manodopera.

Microsoft ha dichiarato che i suoi piani di investire 80 miliardi di dollari in data center nel 2025 rimangono invariati, e altri hyperscaler continuano a investire in modo aggressivo. Il gigante dei database Oracle e l’investitore tecnologico giapponese Softbank stanno collaborando con OpenAI per costruire campus, e Meta ha rivelato i piani per un data center da 2,2 gigawatt da 10 miliardi di dollari nel nord-est della Louisiana.

La notizia di Microsoft sembra segnalare un cambiamento di prospettiva sui tipi di investimenti in IA che stanno facendo. Esistono due tipi di attività di IA: i modelli di addestramento, che sono i motori principali dell’IA, e i modelli di inferenza, che generalmente richiedono centri dati più piccoli e più regionali con esigenze di calcolo e potenza diverse.

Poi c’è la svolta di DeepSeek, che riguarda i processi di training dell’IA sviluppati in modo più economico utilizzando chip meno avanzati. Anche se la notizia non ha dissuaso gli hyperscaler dal spendere in modo aggressivo, i data center più efficienti avranno probabilmente implicazioni per le aziende industriali lungo tutta la catena del valore. Queste dinamiche potrebbero frenare la crescita degli ordini e il potere di determinazione dei prezzi di alcuni fornitori di apparecchiature elettriche e di raffreddamento. Quindi gli investitori devono essere selettivi in futuro.

3. Seguire i colli di bottiglia

I data center che costituiscono la spina dorsale dell’IA e dell’economia digitale in generale non hanno una struttura uniforme. Possono variare da 18.580 a 92.900 metri quadrati e la loro costruzione può costare miliardi di dollari, gran parte dei quali sono dedicati alla tecnologia, compresi i server e un’enorme quantità di semiconduttori. Devono avere accesso a una grande quantità di energia, poiché le apparecchiature di IA consumano sette o otto volte l’energia richiesta per il cloud e altre esigenze informatiche meno intensive. I data center richiedono anche milioni di dollari investiti in terreni, sistemi elettrici che includono generatori, trasformatori e quadri elettrici, nonché apparecchiature di raffreddamento per evitare il surriscaldamento dei server.

La domanda senza precedenti di server di dati negli ultimi due anni ha innescato dei colli di bottiglia. Individuare rapidamente tali colli di bottiglia e le aziende in grado di risolverli potrebbe avvantaggiare gli investitori. Un anno fa, c’erano colli di bottiglia in ogni punto della catena di fornitura. Ma alcuni si sono allentati un po’ più velocemente di altri.

Nel caso delle apparecchiature HVAC, ad esempio, la domanda continua a superare l’offerta, ma la situazione sta migliorando e i tempi di consegna si sono leggermente ridotti. I produttori HVAC come Carrier Global, AAON e Modine Manufacturing hanno tutti reso noti i loro piani di investimento nella capacità produttiva. Allo stesso modo, i tempi di consegna per gli ordini di apparecchiature elettriche (trasformatori, quadri elettrici per la protezione dei server) sono migliorati, ma la domanda continua a superare l’offerta.

Due aree che continuano a presentare gravi strozzature sono la produzione di energia e la manodopera. I tempi di attesa per essere collegati alla rete elettrica sono aumentati fino a sei anni in alcune zone. GE Vernova, ad esempio, ha dichiarato che il suo arretrato per le turbine a gas per impieghi gravosi si estende fino al 2029. L’azienda produce anche turbine più piccole che possono essere utilizzate in centri dati regionali più piccoli, così come fanno concorrenti come Caterpillar e Cummins.

Per quanto riguarda la manodopera qualificata, aziende come Comfort Systems e Quanta Services stanno aumentando il numero di tecnici in grado di installare impianti HVAC ed elettrici e costruire sistemi di trasmissione e distribuzione.

4. L’eccesso di investimenti è una caratteristica dell’innovazione

La scoperta di DeepSeek ha scatenato un’ondata di shock nel panorama dell’IA e ha portato gli investitori a chiedersi: questo livello di spesa è necessario o prudente? I giganti della tecnologia che investono in modo aggressivo per raggiungere il dominio dell’IA hanno certamente le risorse per continuare a spendere. E con l’evolversi della tecnologia e il cambiamento del panorama competitivo, la probabilità di un eccesso di investimenti è piuttosto alta.

È importante ricordare che l’eccesso di investimenti è una conseguenza, non un difetto, di ogni grande progresso tecnologico. A un certo punto le aziende sposteranno la loro attenzione verso investimenti più efficienti. A lungo termine, nella corsa al dominio dell’IA ci saranno sicuramente vincitori e vinti. Ma è improbabile che gli eccessi portino a un Global Crossing, la società di telecomunicazioni dot.com che ha investito molto in infrastrutture di telecomunicazione prima di dichiarare bancarotta.

A differenza di Global Crossing, che non ha mai realizzato profitti, gli attuali hyperscaler tecnologici generano utili consistenti e flussi di cassa liberi. Tuttavia, gli investitori non dovrebbero sorprendersi nel vedere un’altra Cisco Systems, che nel marzo 2000 era l’azienda più quotata al mondo. Sebbene oggi Cisco Systems sia riconosciuta come un importante contributore all’infrastruttura di internet e cloud, l’azienda deve ancora tornare al picco di capitalizzazione di mercato del marzo 2000. In conclusione: la valutazione è un aspetto importante da considerare anche quando si investe in grandi aziende. Sebbene la corsa alla costruzione di infrastrutture di IA sia avvenuta alla velocità della luce, l’adozione di strumenti di IA a livello aziendale è stata lenta. L’adattamento alle tecnologie richiede tempo, poiché gli utenti imparano nuovi processi. I vantaggi economici potrebbero non essere evidenti per anni.

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per evolversi in una tecnologia di uso generale con implicazioni che vanno ben oltre i settori tecnologico, energetico e industriale. Crediamo che avrà un profondo impatto su tutto ciò che faremo nel prossimo decennio. Lo stesso si potrebbe dire dell’impatto dell’IA sugli investitori.