Boom o bolla dell’AI? Tre certezze per gli investitori

Punti chiave:

• AI 2.0 = dal “costruire” al “dimostrare”: gli investimenti delle Big Tech nell'AI hanno già raggiunto centinaia di miliardi, ma la monetizzazione rimane modesta. Il ciclo si sta spostando dalla spesa per la capacità alla generazione di produttività e impatti concreti sui ricavi.
• L'infrastruttura è il vero nodo della scarsità: chip di memoria, sistemi di packaging, capacità della rete elettrica e spazi nei data center rappresentano oggi i principali vincoli. Per gli investitori, utility, infrastrutture energetiche e REIT specializzati in data center potrebbero offrire prospettive di crescita più stabili rispetto alle scommesse su software ancora non collaudati.
• La Cina offre efficienza e arbitraggio valutativo: con DeepSeek che evidenzia innovazione a basso costo e giganti come Alibaba, Tencent, Baidu e Meituan che trattano a sconto rispetto ai pari statunitensi, il settore tecnologico cinese potrebbe attirare flussi se i rischi politici e geopolitici rimangono contenuti.

Perché il ciclo dell'hype ha incontrato un ostacolo

Dopo un rally straordinario iniziato ad aprile, i titoli tecnologici hanno subito una battuta d’arresto negli ultimi giorni, ricordando agli investitori che i mercati potrebbero aver corso troppo in avanti nella narrazione sull’AI. A innescare un cambio di rotta è stato un report diretto dell' MIT che ha rivelato che il 95% della spesa aziendale sull'AI generativa sta portando pochi o nessun ritorno misurabile, una statistica allarmante per un settore valutato come se fosse già perfetto.

A rafforzare la cautela, Sam Altman ha dichiarato che le valutazioni sono diventate “folli”, sottolineando l’eccessivo entusiasmo degli investitori e alimentando i timori che alcune aree del mercato si stiano muovendo più velocemente della capacità della tecnologia di generare risultati concreti.

Dove sta andando l'AI?

1. Dal capex alla monetizzazione

La fase “facile”, quella degli investimenti in GPU e progetti pilota, è ormai alle spalle. La nuova fase del ciclo dell’AI sarà definita dai risultati concreti, non dalle promesse. Le Big Tech hanno già riversato centinaia di miliardi in spese in conto capitale per l’AI, ma la monetizzazione non ha ancora tenuto il passo.

• Nel 2025, le grandi aziende tecnologiche hanno già investito circa 155 miliardi di dollari nell’AI, con proiezioni che superano i 400 miliardi per la costruzione di data center e l’acquisto di chip AI lungo tutta la filiera.
• Solo negli Stati Uniti, Microsoft prevede di spendere circa 80 miliardi di dollari in infrastrutture AI quest'anno; Amazon, Alphabet e Meta hanno ciascuno investimenti in capitale che vanno da 60 a 100 miliardi.

Ma i ritorni sono molto più contenuti:

• Microsoft dichiara di aver ottenuto oltre 500 milioni di dollari in risparmi sui costi dai call center e strumenti di sviluppo potenziati dall'AI.
• Meta collega i suoi prodotti pubblicitari guidati dall'AI a forti guadagni di fatturato, ma per il mercato più ampio, il ROI resta sfuggente, e i consigli di amministrazione potrebbero presto passare da "costruisci rapidamente" a "dimostra o fermati".

Le imprese stanno passando dai progetti pilota alla richiesta di guadagni in produttività o nuove fonti di ricavo. Le aziende che dimostreranno una reale adozione da parte dei clienti, potere di pricing o risparmi operativi si distingueranno da quelle che continuano a vendere solo una narrazione.

Senza un ROI misurabile, i budget potrebbero iniziare a restringersi.

2. Dai modelli all'infrastruttura

Sebbene la competizione tra modelli AI sia intensa, i colli di bottiglia si stanno spostando sull’infrastruttura. Chip di memoria (HBM), packaging avanzato, spazio nei data center e persino la fornitura di energia elettrica sono sempre più scarsi e sempre più preziosi. Si stima che la rete elettrica statunitense sia sotto pressione: i data center potrebbero consumare fino al 12% dell’elettricità entro il 2028, con 20 GW di nuova domanda previsti entro il 2030.

Le utility, le aziende di infrastrutture energetiche che aggiornano la rete, i REIT specializzati in data center e le imprese hardware focalizzate su raffreddamento, distribuzione energetica e packaging potrebbero offrire rendimenti più stabili rispetto alle scommesse speculative sul software AI nel breve termine.

3. Stati Uniti vs Cina nel settore tecnologico

Gli Stati Uniti dominano ancora il panorama AI, ma la narrativa tecnologica cinese sta riemergendo e recuperando terreno. Modelli come DeepSeek, sviluppati a una frazione del costo (meno di 6 milioni di dollari contro oltre 100 milioni per GPT‑4), hanno innescato una riflessione globale sui margini e sulla monetizzazione dell’AI.

La Cina beneficia anche di un’infrastruttura energetica robusta, inclusa idroelettrica e nucleare, che rappresenta un vantaggio strutturale per l’espansione dell’AI.

Il commercio AI statunitense resta dominante, guidato da Nvidia e dagli hyperscaler, ma con valutazioni ormai tirate, l’attenzione potrebbe tornare al settore tech cinese, più economico ma più efficiente. I colossi cinesi come Alibaba, Tencent, Meituan, Baidu e Xiaomi, spesso definiti i “Terrific Ten”, offrono arbitraggio valutativo e stanno riconquistando l’interesse degli investitori.

Se le tensioni USA–Cina dovessero allentarsi, i capitali potrebbero fluire sempre più verso est, cercando esposizione all’AI attraverso nomi locali più accessibili.

Cosa monitorare nei prossimi mesi

• Risultati di Nvidia (27 agosto): le indicazioni sulla produzione di Blackwell, la domanda dalla Cina e i margini lordi daranno il tono all'intero settore.
• Storie di ROI aziendale: cercare casi concreti di monetizzazione AI in aggiornamenti di software o conference call.
• Segnali infrastrutturali: la fornitura di memoria ad alta larghezza di banda, la capacità di packaging, e i contratti di fornitura elettrica sono le nuove avanguardie.
• Politica e flussi dalla Cina: qualsiasi continuazione di tregue sui dazi o allentamenti di capitali potrebbe ravvivare l'interesse straniero per il settore tecnologico cinese.
• Overlay macroeconomico: tassi di interesse, prezzi dell'energia, e regolamentazione, tutti possono influenzare l'equilibrio capex-ROI.

Conclusione

Il trade sull’AI non è finito, ma sta entrando in una fase di “dimostrazione”. Gli investitori premieranno infrastrutture e piattaforme con percorsi di monetizzazione chiari, penalizzando invece l’hype “AI-adjacent”.

La chiave per gli investitori sarà distinguere tra narrazioni valutate alla perfezione e business che generano ritorni già oggi. La prossima fase dell’AI sarà segnata dalla dispersione, non dal collasso.