A scatenare tale inversione fu uno squilibrio fondamentale tra valutazioni e utili. Gli investitori, spinti dall’entusiasmo, pagarono prezzi elevati sia per società tecnologiche altamente redditizie sia per aziende con modelli di business discutibili e scarso potenziale di generazione di utili, finché una rinnovata attenzione ai fondamentali non portò a una correzione di quegli esagerati guadagni.
Queste lezioni restano valide, nonostante alcune differenze rispetto alle attuali dinamiche di mercato determinate dall’IA. Ad esempio, durante la bolla delle dot-com, il boom iniziale delle infrastrutture di Internet fu alimentato da finanziamenti a debito destinati a vaste reti in fibra ottica, che all’epoca rimasero in gran parte inutilizzate. Oggi, le infrastrutture per l’intelligenza artificiale vengono costruite per soddisfare una domanda reale e immediata.
Le analogie, comunque, non mancano. Gli hyperscaler di oggi – i colossi tecnologici che gestiscono enormi data center e piattaforme cloud – hanno raddoppiato la spesa per gli investimenti rispetto ai ricavi attuali, e ciò richiama l’intensità della spesa in conto capitale osservata durante il boom di Internet della fine degli anni Novanta. Allo stesso tempo, diverse società del settore energetico, che non generano ricavi, vantano capitalizzazioni di mercato di miliardi di dollari grazie alle aspettative sulla domanda di energia generata dall’IA. I cicli della spesa in conto capitale tendono a raggiungere un picco – e, con essi, le valutazioni delle società coinvolte – a prescindere dall’intensità o dalla rapidità del successivo ridimensionamento della spesa.
La spesa per l’IA: un boom sotto esame
Per ora, il mercato sta premiando i fornitori di infrastrutture per l’IA per via degli investimenti nella costruzione dei data center. Non si tratta solo di un esagerato entusiasmo: la performance concentrata del mercato è in parte spiegabile osservando il contributo del ciclo della spesa in conto capitale al PIL. Resta però da chiedersi se simili tendenze sono sostenibili nel tempo.
L’intenzione di proseguire nella parabola di spesa si fonda su due ipotesi essenziali: 1) L’addestramento dell’IA continuerà a espandersi, richiedendo un aumento della capacità di calcolo per raggiungere il traguardo dell’intelligenza artificiale generale (AGI). 2) L’inferenza dell’IA genererà ricavi sufficienti a sostenere gli investimenti in capitale nei prossimi anni. Ipotizzare che ci possa essere un rallentamento della spesa in conto capitale, mettendo in discussione una o l’altra di queste ipotesi, potrebbe far “scoppiare la bolla” e trascinare al ribasso i titoli azionari. Considerando quanto la concentrazione di mercato formatasi intorno alla tesi sull’IA possa rivelarsi fragile, il rischio di una correzione a catena è concreto.
In altre parole, se le ipotesi a sostegno dei livelli di spesa – o del loro ritmo frenetico – dovessero rivelarsi troppo ottimistiche, la conseguente delusione potrebbe compromettere la supremazia dei titoli statunitensi large cap che oggi, in prospettiva storica, rappresentano una quota elevata dei portafogli passivi. In tal caso, ci aspettiamo che la sovraperformance della gestione passiva vada attenuandosi, come abbiamo osservato in precedenti fasi di correzione di mercati concentrati, quando i principali componenti degli indici hanno registrato un ribasso e la performance si è estesa a segmenti di mercato fino ad allora trascurati. Spesso, infatti, alle fasi caratterizzate da un forte momentum seguono brusche inversioni.
Cosa possono fare gli investitori attivi?
Poiché è quasi impossibile individuare con precisione i punti di svolta del mercato – e rimanere investiti è fondamentale per il successo a lungo termine – riteniamo che i gestori attivi abbiano un ruolo strategico da svolgere.
Per quanto riguarda i titoli delle mega cap, riteniamo che i gestori attivi debbano mantenere un’esposizione prudente a società selezionate, le cui valutazioni siano giustificate dal potenziale di utile a lungo termine. Non detenere posizioni di mercato potrebbe infatti penalizzare la performance relativa nel breve periodo. A nostro avviso, però, esporsi eccessivamente può rappresentare una strategia rischiosa. Se le mega cap dovessero subire una correzione, un posizionamento ragionato fuori delle aree di concentrazione potrebbe contribuire a proteggere i portafogli.
Gli investitori disciplinati dovrebbero inoltre guardare oltre l’attuale fase “infrastrutturale” del boom dell’IA, che inevitabilmente avrà fine, come accadde nell’era delle dot-com. Molte società leader di oggi non cercarono di competere direttamente con i pionieri di Internet nel 2000: emersero come protagoniste solo anni più tardi. Allo stesso modo, riteniamo che i veri leader del mercato dell’intelligenza artificiale a lungo termine non siano ancora emersi. La scommessa migliore consiste nell’individuare le imprese che sapranno adottare l’IA per incrementare in modo sostenibile la produttività e la redditività. Aziende di questo tipo offrono infatti un potenziale di alpha a lungo termine, a prescindere dagli sviluppi futuri dell’infrastruttura.
Nel pieno dell’euforia per l’IA, è importante non perdere di vista le società di alta qualità presenti in tutto il mercato che oggi non vengono ancora valorizzate. In settori che spaziano dall’assistenza sanitaria ai beni di consumo discrezionali fino ai servizi finanziari, stiamo individuando società con solidi fondamentali, modelli di business resilienti e un interessante potenziale di rendimento a lungo termine, pronte a emergere quando il mercato si amplierà. In definitiva, gli investitori che guardano oltre l’ovvio, mettono in discussione le tesi dominanti e si preparano attivamente a un percorso d’investimento nel lungo periodo saranno ben posizionati per cogliere le opportunità quando il pendolo del mercato oscillerà nella direzione opposta.
