L’afflusso massiccio di capitali e i corsi azionari alimentano i timori di speculazioni. Tra espansione accelerata del settore e volatilità crescente, il rischio finanziario torna centrale. A fine ottobre, NVIDIA, azienda leader nella produzione di microchip per l’intelligenza artificiale (IA), ha annunciato di aver raggiunto una capitalizzazione di mercato di 5mila miliardi di dollari, diventando la prima società quotata in borsa a superare tale soglia. La rapida ascesa dell’azienda rappresenta solo la punta dell’iceberg di un fenomeno più ampio che ha portato un massiccio afflusso di capitali nel mercato: il cosiddetto “boom dell’IA”. Secondo un recente studio della banca svizzera UBS, la spesa globale per l’IA ha raggiunto i 375 miliardi di dollari e si prevede che arrivi ai 500 miliardi il prossimo anno, segnando una crescita del 33%. Questa ondata di investimenti coinvolge l’intera catena del valore dell’IA: dai semiconduttori ai data center, dai software alle applicazioni potenziate dall’IA, a testimonianza della complessità e della sua natura “multistrato”. Nonostante il forte entusiasmo, aumentano i dubbi sul rischio che questo fenomeno possa trasformarsi in una bolla speculativa, con tutte le conseguenze che ne deriverebbero. Le recenti fluttuazioni hanno riacceso i timori di una bolla simile a quella delle dot-com (1995-2002), mettendo in discussione la tenuta del settore.
La principale preoccupazione riguarda la rapida espansione delle infrastrutture per l’IA, soprattutto i data center, e i relativi colli di bottiglia, come la mancanza di una rete energetica adeguata. Come spesso accade, l’incertezza generata negli Stati Uniti si riverbera anche sul resto del mondo. I mercati azionari, dall’Asia all’Europa, hanno subito un marcato calo in risposta agli allarmi su possibili perdite irreversibili. Diversi importanti esponenti del settore finanziario hanno segnalato che le quotazioni delle aziende tech potrebbero essere fortemente gonfiate, preludendo un’imminente correzione. La domanda resta: siamo già dentro una bolla dell’IA o siamo sul punto di entrarci? E, in tal caso, scoppierà?
La complessità dell’IA
Negli ultimi tempi, l’intelligenza artificiale ha contribuito in modo significativo alla lievitazione di molti titoli azionari del settore tech. Ha rivoluzionato e migliorato il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia e le modalità operative delle aziende. Tuttavia, il concetto di “investimento nell’IA” può risultare vago poiché coinvolge tipologie di società fondamentalmente diverse, che spaziano dalla produzione di semiconduttori allo sviluppo di data center. L’IA non può essere concepita come un singolo prodotto o servizio, ma come un ecosistema complesso, suddivisibile in diversi livelli operativi. Alcuni investitori hanno adottato il concetto di “AI Tech Stack” per identificare la destinazione di questo flusso di capitale. Si tratta di una visione composta da livelli interconnessi, ciascuno focalizzato su una parte distinta della catena del valore.
Il livello “hardware”
1. Il livello “hardware” considerato il settore di investimento più maturo, investire in questo segmento significa acquisire una parte sostanziale delle fondamenta della tecnologia poiché i microchip sono essenziali per elaborare i grandi volumi di dati richiesti dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). I semiconduttori rappresentano il risultato di un processo industriale complesso che coinvolge migliaia di passaggi e fornitori in tutto il mondo. Dal 2024 questo segmento ha registrato una crescita significativa dei titoli azionari, trainata principalmente da NVIDIA, ma anche da aziende come TSMC, Texas Instruments e AMD. Secondo un rapporto di Goldman Sachs del 2024, l’hardware rappresenta l’area più consolidata della catena. Tuttavia, secondo alcuni, i principali guadagni in questo segmento potrebbero essere già stati raggiunti, spingendo così gli investitori a cercare nuove opportunità in altri livelli.
Il livello “infrastrutture”
2. Il livello “infrastrutture” cuore della seconda ondata di investimenti, riguardante data center, servizi cloud e reti energetiche fondamentali per la scalabilità dell’IA. In questo segmento confluiscono gli investimenti delle Big Tech, dei fornitori cloud (noti come “proprietari dell’IA”) e dei fondi di investimento immobiliare (REIT). Tuttavia, numerosi studi ne hanno evidenziato l’elevato fabbisogno energetico. Secondo il World Energy Outlook 2025 dell’Agenzia internazionale per l’energia (IEA), il consumo di elettricità dei server specializzati nell’IA potrebbe quintuplicare entro il 2030, principalmente a causa dell’aumento dei data center, con un conseguente raddoppio del consumo totale di queste strutture. Ciò mette in crisi le reti elettriche nazionali, sempre più sotto pressione, tanto da rendere l’energia uno dei maggiori colli di bottiglia del settore. Per gestire la situazione, molte Big Tech stanno stringendo accordi diretti con aziende energetiche e centrali nucleari, superando così la dipendenza dalle reti pubbliche.
Il livello “LLM”: funge da ponte tra la potenza di calcolo e le applicazioni pratiche dell’IA. Proprio qui si concentra gran parte dell’innovazione: il software permette di sfruttare hardware sempre più performanti e consente la nascita di applicazioni avanzate. Le società attive in questo settore hanno creato modelli di IA generativa ormai divenuti di uso comune, come ChatGPT, Claude e Gemini. Quasi tutte sono aziende non quotate in borsa, il che rende inaccessibile gran parte di queste realtà agli investitori privati. Questo spiega in parte il numero crescente di partnership nel settore, tra cui gli accordi Microsoft-OpenAI del 2019 e Amazon-Anthropic del 2024. Sebbene l’interesse e gli investimenti siano in costante crescita, sviluppare e aggiornare questi modelli è estremamente oneroso in termini di tempo e risorse, rendendo la redditività di questi investimenti motivo di preoccupazione per chi cerca ritorni più rapidi e sicuri.
Il livello “Applicazione”
Considerato dagli investitori “la nuova frontiera” è il layer in cui le aziende convertono l’innovazione in valore pratico, inserendo queste soluzioni nei loro prodotti per rispondere a esigenze specifiche. Un esempio è l’integrazione di Copilot nel pacchetto Office 365 di Microsoft. Secondo il rapporto “State of AI 2025” di McKinsey, si sta sviluppando il passaggio dalle semplici chatbot agli Agentic AI, modelli capaci di replicare i processi decisionali umani senza supervisione. Palantir, leader nell’analisi dei big data, merita una menzione: a inizio novembre ha registrato una crescita del 121% su base annua nelle attività commerciali negli USA, attribuibile soprattutto alla sua piattaforma AIP (Artificial Intelligence Platform), che connette i grandi modelli linguistici alle reti aziendali private.
Se da un lato le potenzialità dell’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale fanno gola agli investitori, dall’altro quantificare il ritorno economico degli investimenti nel settore diventa sempre più complesso. In più, gli investimenti da parte delle aziende non accennano a rallentare: solo nel 2025 Amazon, Microsoft, Meta e Alphabet spenderanno circa 350 miliardi di dollari, con alcune stime che valutano gli investimenti fino al 2030 intorno ai 4mila miliardi di dollari. Per raggiungere un ritorno del 10% sui CAPEX in IA proiettati al 2030, servirebbe raggiungere circa 650 miliardi di ricavi annuali da questa tecnologia. Una stima che sembra fin troppo rosea. Inoltre, i CAPEX assorbono una quota sempre maggiore dell’operating cash flow delle compagnie: considerando solo Amazon, Google, Meta, Microsoft, questo valore ha superato circa il 60%, lasciandosi alle spalle il picco toccato nell’ultimo trimestre del 2022. Questa crescita ha innanzitutto eroso il free cash flow aziendale, diminuito di circa il 70% negli ultimi 12 mesi. A tutto questo si aggiunge il fatto che gli investimenti dei grandi protagonisti dell’innovazione nel campo dell’IA stanno procedendo a una velocità maggiore rispetto alla crescita delle vendite.
La crescita dell’indice S&P500 in questi ultimi anni è stata in gran parte trainata dalle valutazioni delle « Magnifiche 7 »: solo NVIDIA due anni fa aveva una capitalizzazione poco più dei 1.000 miliardi, oggi ha superato i 5mila e vale circa l’8% della capitalizzazione dell’indice S&P500, mentre le « Magnifiche 7 » arrivano a circa il 37%. La concentrazione della capitalizzazione in poche compagnie è sicuramente un fattore da tenere sotto osservazione, soprattutto considerando gli effetti che ha la variazione della valutazione di una singola azienda sul mercato. Chiaramente la crescita senza precedenti di queste entità richiama alla mente fantasmi del passato. Per quanto riguarda la crisi finanziaria del 2007-2009 ci sono alcune sostanziali differenze da tenere in considerazione. In particolare, il grado di leva finanziaria utilizzato, il livello di « finanziarizzazione » della crisi e il contesto macroeconomico in generale.
Gli investimenti in IA sono principalmente finanziati tramite capitale proprio, riducendo quindi il ricorso al debito, una decisione in parte dovuta a un prolungato periodo di tassi di interesse alti soprattutto nel contesto statunitense. Inoltre, sebbene la crisi del 2007-2009 abbia avuto origine nei mutui subprime, lo sviluppo e la diffusione di strumenti finanziari tra gli istituti bancari ne hanno aumentato esponenzialmente l’impatto e la portata. Il paragone che in questo momento appare più calzante è quello con la crisi delle dot-com a cavallo degli anni 2000 e attraverso questa lente i fattori di criticità potrebbero essere anche maggiori.
Prima del crollo, le opportunità offerte da Internet avevano spinto verso l’alto la valutazione di aziende del settore, portando la capitalizzazione dell’indice S&P500 a oltre il 124% del PIL statunitense, mentre le 5 principali aziende tech avevano una valutazione complessiva intorno ai 2mila miliardi di dollari (meno della metà della capitalizzazione attuale di NVIDIA). Oggi, invece, l’indice S&P500 ha raggiunto il 175% del PIL, con una crescita del 71% solo dal lancio di OpenAI. Un ulteriore fattore di preoccupazione è la quota di ricchezza investita nel mercato azionario a stelle e strisce da parte dei cittadini statunitensi: ad oggi ammonta a circa 42mila miliardi di dollari, all’incirca il 21% della loro ricchezza, una percentuale superiore di circa 4 punti rispetto a quella registrata a cavallo degli anni 2000.
Uno shock simile a quello delle dot-com cancellerebbe circa il 40% di questo valore, pari a circa l’8% della ricchezza degli americani. Perché questo dato è importante o dovrebbe preoccupare al di fuori degli Stati Uniti? In generale, una riduzione della ricchezza finanziaria di 100 dollari si traduce in una riduzione dei consumi di circa 3 dollari. Questo vuol dire che un crollo come quello delle dot-com causerebbe una contrazione dei consumi statunitensi di circa 500 miliardi, pari al 1,6% del PIL. Il passaggio da Wall Street a Main Street è quindi più breve di quello che si possa pensare.
Certificare quella dell’IA come una vera e propria bolla è complesso e forse prematuro, le sue potenzialità infatti sembrano giustificare investimenti che appaiono senza fine. Tuttavia, ogni investimento deve generare un ritorno e, per quanto le aspettative in astratto siano senza limiti, devono comunque tradursi in risultati economici concreti. È la differenza tra creare valore e catturarlo: non è garantito, infatti, che tutte le compagnie beneficeranno allo stesso modo degli investimenti. Stimare la dimensione potenziale del mercato e stabilire se tutti i player coinvolti avranno « un posto », e un ritorno, sarebbe prematuro. Infine, resta da vedere se le compagnie che si sono lanciate a capofitto in questa corsa avranno la solidità necessaria per fronteggiare shock esterni fino al raggiungimento della maturità del settore.
