Investment Strategist
Le società software vengono penalizzate dal rischio di disruption legato all’IA, mentre alle Big Tech viene chiesto di dimostrare il ritorno dei massicci investimenti in AI.
Una checklist basata sugli incassi può filtrare il rumore senza la pretesa di prevedere il futuro.
Il modo più semplice per descrivere il 2026, finora, è questo: il mercato regge, ma le Big Tech sembrano essere state sorprese da un esame che non ricordavano di avere. Questa dinamica emerge chiaramente osservando la divergenza tra gli indici. Al 13 febbraio 2026, l’S&P 500 segna un lieve -0,14% da inizio anno, mentre la versione Equal Weight è in rialzo del 5,77% nello stesso periodo. Una differenza che racconta molto: i cosiddetti “Lag 7”, le aziende che finora hanno trainato il mercato, hanno smesso di guidare, mentre il resto dell’indice mostra una solidità superiore a quanto suggeriscono i titoli dei giornali. In altre parole: il mercato si sta allargando, e le performance medie stanno finalmente emergendo, evidenziando un contesto meno dipendente dalle mega‑capitalizzazioni e più orientato alla selettività.
In un indice tradizionale ponderato per capitalizzazione, le aziende più grandi esercitano il maggiore peso e quindi la maggiore influenza. Al contrario, un indice a pari peso assegna a ogni società la stessa importanza, come un voto uniforme. Quando l’indice a pari peso sovraperforma con un margine ampio, questo indica generalmente due cose: un numero maggiore di azioni partecipa ai rialzi e i titoli più grandi non sono più gli unici a trainare il mercato. In altre parole, il corteo avanza, ma i carri più imponenti smettono di dominare la scena. Per gli investitori, questo passaggio è cruciale perché ridefinisce cosa intendiamo quando affermiamo che “il mercato si muove”. Osservando solo l’indice principale, si potrebbe pensare che accada poco o nulla. Eppure, sotto la superficie, molti titoli stanno performando bene, mentre alcune mega‑cap possono attenuare la lettura dell’insieme. Vale la pena ricordare che la concentrazione comporta rischi: quando un piccolo gruppo domina per anni, si crea l’illusione di un mercato immobile. Nel 2026, questa dinamica inizia finalmente a essere messa in discussione.
I “Magnifici Sette” (Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta e Tesla) restano centrali nei mercati globali: hanno la massa critica per guidare gli indici, influenzare il sentiment e plasmare le aspettative degli investitori.
Nel 2026, però, rappresentano anche un punto di frizione: non è in discussione la validità dell’intelligenza artificiale (IA), ma chi saprà monetizzarla davvero e con quali tempistiche. La domanda chiave è passata dal “se” al “quando” e “quanto”.
La tensione è evidente da un dato semplice ma significativo: l’ETF Roundhill Magnificent Seven (ticker MAGS) ha chiuso a 61,79 USD il 18 febbraio 2026, contro un massimo annuale di 69,14 USD. Parliamo di un calo di 7,35 USD, pari a -10,6% dal picco.
Un segnale chiaro: la leadership dei grandi nomi non è più un’assunzione automatica. Il mercato sta iniziando a chiedere prove, non solo promesse.
Non significa che queste aziende siano improvvisamente “in difficoltà”. Significa piuttosto che il metodo con cui il mercato le valuta sta cambiando. Tra il 2023 e il 2025, l’associazione con l’IA bastava spesso per ottenere un premio. Nel 2026, quel premio è legato alla capacità di dimostrare che l’IA genera ricavi, prima che i costi diventino troppo pesanti da sostenere.
Ed è qui che nasce la confusione. Gli investitori stanno penalizzando contemporaneamente le società software, per il timore di essere sostituite dall’IA, e le big tech, per i costi crescenti legati all’IA. Motivazioni diverse, stessa pressione di settore.
Le aziende software affrontano il rischio della sostituzione: l’IA generativa può automatizzare attività, ridurre la necessità di manodopera e offrire soluzioni alternative “abbastanza buone”. Questo si traduce in una crescita del numero di utenti più lenta, maggiore pressione dalle suite integrate e un potere di prezzo più fragile.
Le grandi piattaforme, invece, affrontano l’affaticamento da spesa. Investono in data center, chip e capex per portare l’IA su larga scala. Il mercato apprezza l’ambizione, ma ora chiede: “Quando questa spesa si trasformerà in flussi di cassa?”
Il mercato richiede prove concrete, a volte apparentemente irrazionali ma realmente coerenti.
È per questo che il nostro lavoro interno sulla shortlist sui software si concentra su segnali osservabili, piuttosto che previsioni. L'obiettivo non è prevedere i vincitori, ma monitorare se l'IA viene monetizzata o assorbita come costo.
Si tratta di un framework, non di una previsione.
La larghezza del mercato può cambiare rapidamente: se le mega‑cap recuperano slancio, è possibile che l’indice torni verso una leadership più concentrata. In questo contesto, diventa essenziale osservare se il vantaggio dell’equal weight inizia a ridursi.
Allo stesso modo, la preoccupazione per gli investimenti in capex può attenuarsi qualora le aziende dimostrino un’adozione reale delle soluzioni IA e un miglioramento dell’economia delle unità, con un incremento del profitto per cliente man mano che l’IA viene scalata. Qui conta monitorare l’evoluzione dei prezzi e dei tassi di attaccamento, più che le semplici demo di prodotto.
Infine, il concetto di “interruzione dell’IA” rischia di diventare una spiegazione generica per qualsiasi fase di vendite. L’antidoto è banale ma efficace: osservare le evidenze, trimestre dopo trimestre, distinguendo i segnali reali dal rumore di mercato.
Considerare la “tecnologia” come un insieme di modelli di business diversi, non come un’unica esposizione. Distingui i costi legati ai posti nel software dalle spese infrastrutturali delle grandi piattaforme.
Affidarsi alle evidenze: add‑on IA effettivamente pagati, dinamiche del NRR e un linguaggio di pricing più trasparente pesano più delle semplici citazioni all’IA.
Utilizzare la larghezza come barometro del sentiment: la leadership dell’equal weight suggerisce spesso una rotazione in atto, non un mercato in affanno.
Mantenere umiltà nel tempismo: le narrative cambiano in pochi giorni, mentre i veri aggiustamenti nei modelli di business richiedono trimestri per emergere.
“7 Ritardatari” è un’etichetta accattivante, ma riflette un cambiamento reale. Nel 2026 il mercato non sta abbandonando l’IA: sta semplicemente smettendo di pagare per le storie sull’IA prive di evidenze concrete. La divergenza tra indici a peso uguale e indici ponderati per capitalizzazione mostra che la leadership si sta ampliando oltre i giganti, proprio mentre i grandi nomi attraversano una fase di incertezza. Allo stesso tempo, gli investitori penalizzano il software per il rischio di essere interrotto dall’IA e le grandi piattaforme per il rischio di spese crescenti. Una dinamica che può sembrare contraddittoria, almeno finché non si individua il filo che unisce tutto: il mercato cerca prove, non narrazioni. La conclusione operativa non è prevedere chi vincerà, ma misurare i cambiamenti e osservare se vengono remunerati, distinguendo le aziende che trasformano l’IA in valore da quelle che la subiscono come costo.
Previsioni Oltraggiose
Investment Strategist
Previsioni Oltraggiose
Previsioni Oltraggiose
Market Strategist
Previsioni Oltraggiose
Head of FX Strategy
Previsioni Oltraggiose
Market Strategist
Previsioni Oltraggiose
Global Head of Investment Strategy
Previsioni Oltraggiose
Investor Content Strategist
Previsioni Oltraggiose
Head of FX Strategy
Previsioni Oltraggiose
Head of FX Strategy
Previsioni Oltraggiose
Global Head of Investment Strategy