Su uno sfondo caratterizzato da una crescita più debole e da una frammentazione del contesto politico, l’intelligenza artificiale si impone come tema di lungo periodo in grado di generare una crescita duratura e opportunità diffuse lungo l’intera catena del valore.
Da inizio anno ad oggi la volatilità è stato il tratto caratterizzante dei mercati azionari, e i titoli legati all’intelligenza artificiale (IA) sono stati i più colpiti. La correzione registrata nel primo trimestre da molti titoli legati all’IA è stata in parte causata dal lancio di DeepSeek, un modello avanzato che ha fatto temere una possibile svolta nella direzione e nell’intensità dello sviluppo delle infrastrutture per l’IA. Contemporaneamente, l’effetto combinato di più dinamiche – tra cui l’affollamento degli investitori sui titoli mega cap, le vendite sistematiche e i bruschi ribaltamenti dei fattori di mercato – si è tradotto in una generalizzata avversione al rischio.
Gli utili dei principali fornitori di servizi cloud e piattaforme hanno successivamente riaffermato la forza imperitura del tema dell’IA. Le aziende hanno riportato una forte domanda di cloud e continui problemi di capacità, e annunciato piani per preservare o addirittura aumentare la spesa in conto capitale. La spesa per investimenti degli hyperscaler dell’IA (Alphabet, Meta, Microsoft e Amazon) dovrebbe salire a 395 miliardi di dollari nel 2027 dai 150 miliardi del 2023, con un aumento del 160% (Figura 1). Presi nel loro insieme, questi risultati lasciano pensare che il ciclo di investimenti nell’IA rimane decisamente intatto.
Figura 1: Per soddisfare l'impennata della domanda di IA, i giganti tecnologici continuano a investire
Spesa in conto capitale (miliardi di USD)
Fonte: Analisi di Columbia Threadneedle Investments, al 31 maggio 2025. Rappresenta la spesa in conto capitale storica e prevista per Alphabet, Meta, Microsoft e Amazon.
Più in generale, l’incertezza sulle misure politiche e i dazi stanno creando venti contrari che potrebbero facilmente frenare la crescita nel corso dell’anno. In un contesto di questo tipo, gli investitori tendono a privilegiare aziende con flussi di utili più duraturi e dotati di maggiore visibilità. Supportate dall’accelerazione dei casi d’uso e dalla diminuzione dei costi, le imprese orientate all’intelligenza artificiale rispondono sempre più a questo profilo. Mentre gli investitori si adattano a un contesto macroeconomico caratterizzato da minore visibilità, l’IA si accinge a riaffermarsi come cardine della crescita a lungo termine.
L'adozione accelera e diventa più profonda
Le tecnologie dirompenti raramente seguono un percorso di adozione lineare. Anzi, la velocità di adozione delle tecnologie di consumo trasformative è aumentata ad ogni ondata successiva. Ci sono voluti decenni perché l’elettricità raggiungesse il 30% delle famiglie statunitensi. Internet ha raggiunto lo stesso traguardo in metà del tempo. Se pensiamo che ChatGPT ha raggiunto i 100 milioni di utenti in sei mesi, possiamo dedurre che l’intelligenza artificiale sembra muoversi ancora più rapidamente dei suoi predecessori.
Soprattutto, l’adozione dell’intelligenza artificiale sta andando ben oltre i chatbot e i motori di ricerca per entrare in settori ad alto impatto. Questo avviene perché l’IA non solo sta sviluppando le proprie capacità, ma sta anche diventando più accessibile dal punto di vista economico. Secondo la nostra analisi, negli ultimi 18 mesi il costo per utilizzare un modello di livello GPT-4 è diminuito di circa mille volte. L’abbattimento dei costi di calcolo sta alimentando la sperimentazione, ampliando l’accesso per le piccole imprese e incoraggiando un maggior numero di applicazioni.
Questa tendenza riflette un fenomeno noto come Paradosso di Jevons: l’idea che una maggiore efficienza comporti un aumento complessivo dei consumi. Nel caso dell’intelligenza artificiale, il calo dei costi sta incentivando un numero crescente di aziende ad adottare e implementare soluzioni basate sull’IA, il che a sua volta genera una domanda ancora più elevata di semiconduttori, energia e infrastrutture.
A seguire riportiamo alcuni casi esemplari indicativi di come si sia ampliato il ventaglio di opportunità:
- Sanità: L’IA sta contribuendo ad automatizzare i processi amministrativi, rilevare le frodi e migliorare la diagnostica. Ad esempio, la mammografia assistita dall’IA ha favorito un miglioramento del 29% nell’individuazione dei tumori, senza aumentare i falsi positivi.1 In un settore afflitto da inefficienze e spese superflue, anche modesti guadagni in termini di efficienza possono tradursi in benefici economici significativi.
- Scoperta dei farmaci e scienza dei materiali: Grazie all’IA, i ricercatori sono riusciti a simulare e testare decine di milioni di composti molecolari nel giro di poche ore – un’attività che con i metodi tradizionali di ricerca e sviluppo (R&S) avrebbe richiesto decenni. Queste capacità ridurranno drasticamente i tempi di sviluppo e renderanno i fornitori di infrastrutture cloud partner essenziali nei processi di innovazione.
- Software aziendale e produttività: Le aziende stanno facendo sempre più ricorso all’IA per sviluppare software, supportare le vendite e gestire i servizi IT. Alcune imprese dichiarano che ormai fino a un quarto dei loro nuovi programmi viene generato da strumenti basati sull’IA. Ciò consente di ridurre i tempi di sviluppo, migliorare la scalabilità e contenere i costi legati all’assunzione di personale.
- Ricerca d’investimento: Secondo alcuni studi, gli analisi esperti che utilizzano sintesi degli utili e ausili alla ricerca generati dall’intelligenza artificiale hanno migliorato l’accuratezza delle previsioni del 18% e le performance nella selezione dei titoli del 9,6%.
La domanda di infrastrutture rimane solida
La rapida adozione dell’intelligenza artificiale sta generando una domanda significativa di infrastrutture. I modelli di nuova generazione – in particolare quelli focalizzati sul ragionamento e sulle decisioni in più passaggi – richiedono fino a 100 volte più potenza di calcolo rispetto alle versioni precedenti. Ciò sta esercitando continue pressioni su semiconduttori, centri dati, infrastrutture energetiche e reti cloud. Inoltre, sta rafforzando l’idea che l’intelligenza dei modelli stia velocemente migliorando, rendendo possibili casi d’uso dell’IA sempre più sofisticati (Figura 2).
Figura 2: L'intelligenza dei modelli è in rapida crescita
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis, State of AI: China, Q1 2025. 1Artificial Analysis Intelligence Index:media calcolata su una serie di set di dati di valutazione dell’intelligenza e del ragionamento dei modelli linguistici. Attualmente comprende MMLU, GPQA Diamond, MATH-500 e HumanEval. La data di lancio è quella del primo lancio pubblico del modello. 2Stima basata sulle dichiarazioni societarie e su risultati comparabili, ove disponibili, non ancora valutata in modo indipendente da parte di Artificial Analysis. 3Indice di intelligenza di o3 stimato scalando il Punteggio di intelligenza misurato per o1.
I semiconduttori sono il fulcro del tema delle infrastrutture per l’IA. Spesso definiti le “pale e i picconi” del mondo moderno, i chip alimentano tutto, dalle piattaforme cloud ai dispositivi connessi. Con l’economia globale sempre più guidata dalla tecnologia, la domanda di componenti basati su semiconduttori – processori, gestione dell’energia e networking – continua a crescere.
Le vendite complessive nell’industria dei semiconduttori hanno raggiunto i 530 miliardi di dollari circa nel 2023. Secondo le stime, questa cifra dovrebbe più che raddoppiare fino ad avvicinarsi ai 1.100 miliardi di dollari entro il 2028, e una quota compresa tra il 60% e l’80% della crescita incrementale sarà direttamente o indirettamente legata all’intelligenza artificiale3.
Conclusioni
L’aumento dei dazi e le tensioni geopolitiche sono preoccupazioni legittime. Questi fattori potrebbero influire sulle catene di approvvigionamento, aumentare i costi di alcuni componenti o introdurre altri ostacoli imprevisti per lo sviluppo tecnologico globale. Tuttavia, è improbabile che compromettano la crescita dell’IA. Anzi, tali sfide potrebbero ribadire la necessità di una diversificazione regionale e di una maggiore resilienza infrastrutturale.
In un contesto di crescita più lenta e di frammentazione delle politiche economiche, gli investitori tendono a premiare le aziende con maggiore visibilità e capacità di tenuta. Le imprese legate all’intelligenza artificiale, in particolare quelle che forniscono infrastrutture essenziali o integrano profondamente l’IA nelle operazioni chiave, rispondono sempre più a questi requisiti. Dal punto di vista degli investimenti, invece di inseguire le notizie del momento, gli investitori dovrebbero puntare a individuare gli abilitatori, i pionieri dell’adozione e i fornitori di soluzioni che costruiscono vantaggi duraturi in un’economia sempre più alimentata dall’IA.
