Investment Strategist
“Economico” è una parola che attira, finché non arriva il conto. Questa settimana Tencent e Alibaba hanno ricordato agli investitori che l’AI cinese può sembrare una corsa più conveniente rispetto a quella statunitense, ma non è affatto economica da costruire. Tencent ha spiazzato il mercato annunciando che raddoppierà gli investimenti nei nuovi prodotti di intelligenza artificiale nel 2026. Il giorno dopo, Alibaba ha riportato ricavi in crescita di appena il 2% e un crollo del 66% dell’utile netto, nonostante un +36% nei ricavi del cloud e il superamento dei 300 milioni di utenti attivi mensili per Qwen.
Ed è proprio qui che si crea il contrasto. La corsa all’AI in Cina non punta a competere con Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta replicandone le spese colossali, ma a fare di più con meno: modelli open‑source a basso costo, piattaforme consumer di dimensioni gigantesche, cicli di lancio più rapidi e, sempre più spesso, chip sviluppati internamente.
La vera differenza, in Cina, è dove l’AI viene implementata per prima. Negli Stati Uniti, i percorsi più chiari verso la monetizzazione passano da contratti cloud, strumenti software e ottimizzazioni pubblicitarie. In Cina, invece, l’opportunità immediata è molto più consumer‑driven e radicata nelle piattaforme. L’AI agentica, software che non si limita a rispondere ma agisce attraverso diverse applicazionisi innesta perfettamente in ecosistemi che già integrano chat, pagamenti, shopping, viaggi e consegne.Per Tencent, la porta d’ingresso è WeChat; per Alibaba, l’obiettivo è che Qwen e i nuovi strumenti enterprise diventino lo strato operativo che alimenta shopping, lavoro e utilizzo del cloud.
Questo spiega perché l’AI cinese possa sembrare “più economica” rispetto ai colossi statunitensi, pur restando un mercato altamente commerciale. Le aziende cinesi controllano già il traffico e non devono convincere gli utenti ad adottare nuovi comportamenti: possono integrare l’AI direttamente su abitudini esistenti. Ma prezzi bassi e ampia adozione non significano automaticamente profitti elevati. Il mercato enterprise cinese si è mostrato più lento a spendere in servizi IT avanzati, rendendo l’utilizzo consumer, e la fatturazione a token, centrale ma anche più incerto. I token, in termini semplici, sono le unità che misurano l’uso dell’AI: ciò che le aziende fatturano quando un modello legge, scrive o svolge un’azione. È un sistema di monetizzazione potente, ma ancora tutto da testare su larga scala.
Alibaba rappresenta la scommessa infrastrutturale più evidente. A febbraio 2025 ha annunciato almeno 380 miliardi di yuan in tre anni dedicati a infrastrutture AI e cloud. Nei risultati più recenti, l’azienda ha dichiarato che la divisione T‑Head ha ora una GPU proprietaria in produzione su larga scala, capace di supportare addestramento, fine‑tuning e inferenza, contribuendo in modo decisivo alla capacità cloud. È, in sostanza, l’azienda cinese che più si avvicina alla classica storia delle “pale nella corsa all’oro dell’AI”: controllare l’intero stack, dal modello al chip fino alla fatturazione cloud.
Tencent, invece, sta seguendo un percorso più cauto e più mirato. I costi dei nuovi prodotti AI sono stati pari a 7 miliardi di yuan nel trimestre di dicembre e 18 miliardi di yuan nell’intero 2025, con il management che ora prevede investimenti più che raddoppiati nel 2026. Una traiettoria che gli investitori non hanno accolto positivamente, soprattutto alla luce di un programma di buyback rallentato e di una visibilità limitata sui ritorni di breve termine. Nell’AI, le fatture tendono ad arrivare molto prima dei profitti e la pazienza non è una virtù particolarmente diffusa nei mercati.
Tencent ha un vantaggio che Alibaba non può replicare: la distribuzione. WeChat è uno dei portali digitali più potenti al mondo e Tencent sta già sfruttando l'AI per migliorare il targeting degli annunci, l'economia dei giochi e i servizi cloud. Il dibattito sulla spesa, quindi, non riguarda tanto la capacità di Tencent di sviluppare un'AI utile, quanto la capacità di questi miglioramenti di finanziare rapidamente la prossima ondata di investimenti, mantenendo la fiducia degli investitori. Alibaba ha scelto un approccio più orientato all’infrastruttura, con investimenti consistenti e una strategia proprietaria più definita, mentre Tencent sta puntando su investimenti mirati, facendo leva sulla sua solida base esistente.
I chip migliori sono un vantaggio, ma non risolvono tuttoIl tema dei semiconduttori aggiunge un ulteriore livello di complessità. Nvidia ha ottenuto il via libera per riprendere le vendite dei chip H200 in Cina, e Tencent segnala che gli acceleratori esteri stanno tornando disponibili. È un passo importante, soprattutto perché i controlli sulle esportazioni avevano frenato parte dei piani di spesa per il 2025.
Tuttavia, la notizia non ribalta completamente il quadro: oggi la questione cruciale non è più solo l’accesso ai chip, ma il ritorno sugli investimenti. Una maggiore disponibilità è utile soltanto se si traduce in servizi più competitivi, più utenti paganti e margini più robusti; altrimenti, rischia di trasformarsi in poco più che una bolletta elettrica più alta.
Le aziende cinesi, nel frattempo, non stanno aspettando che Washington risolva i problemi della loro supply chain. Alibaba sostiene che la sua GPU interna stia già contribuendo alla capacità infrastrutturale del cloud, mentre Tencent prevede un aumento significativo della propria potenza GPU tra il 2026 e il 2027. L’ecosistema cinese dell’AI ha imparato a operare con vincoli hardware più severi, ottimizzando sia gli algoritmi sia i processi. È anche per questo che l’idea di una “AI cinese più economica” continua a emergere: la necessità, spesso, è il miglior acceleratore di efficienza.
Osservare congiuntamente la crescita dei ricavi ed i margini. Nell'AI, l'utilizzo senza una solida base economica è solo metà della storia.
Confrontare gli ecosistemi, non solo i modelli tecnici. Spesso la capacità di distribuzione è più cruciale del prestigio di benchmark.
Considerare l'accesso ai chip come un abilitatore, non come un fine. La vera battaglia è sulla monetizzazione.
Il fascino dell’AI cinese è evidente: valutazioni più basse rispetto ai colossi statunitensi, prodotti in rapida evoluzione e bacini d’utenza enormi. Ma gli ultimi risultati hanno mostrato che il vero banco di prova non è chi lancia l’agente più brillante o chi promuove il modello più avanzato. La vera sfida è chi riesce a finanziare l’infrastruttura, proteggere il core business e trasformare l’AI da investimento necessario a servizio realmente redditizio.
L’AI “economica” non significa AI “a costo zero”. In Cina, l’opportunità risiede in un mercato che sta cercando di costruire un’AI pratica, sviluppata con budget più contenuti e vincoli più severi. È uno scenario che può generare vincitori — ma solo per chi è disposto a confrontarsi subito con costi di investimento rilevanti.
Questo contenuto è materiale di marketing. Nessuna delle informazioni e analisi qui contenute costituisce consulenza in materia di investimenti. Il trading comporta rischi e le performance passate non sono un indicatore affidabile della performance futura. In questo contenuto potrebbero essere citati strumenti emessi da società partner, dalle quali la Capogruppo Saxo riceve pagamenti o retrocessioni.
Previsioni Oltraggiose
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Previsioni Oltraggiose
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