Punti chiave
- Gli hyperscaler stanno investendo centinaia di miliardi nell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale.
- I data center richiedono ingenti risorse energetiche e idriche, aumentando i rischi operativi e ambientali.
- Le valutazioni nei settori legati all’IA sono elevate, con rapporti prezzo/vendite che si avvicinano ai livelli della bolla tecnologica.
La corsa alla realizzazione di infrastrutture di IA è diventata una delle più grandi opportunità di investimento del nostro tempo e gli investitori potrebbero già essere più esposti di quanto credano.
Questo è solo uno degli argomenti trattati nel Morningstar Outlook 2026.
Meta Platforms META sta sfruttando l’IA per fornire contenuti e pubblicità più pertinenti su Facebook e Instagram, consentendole di applicare prezzi più elevati agli inserzionisti. Nell’industria farmaceutica, la potenza di calcolo dell’IA sta contribuendo alla scoperta di nuove molecole, che ora stanno entrando nella fase di sviluppo clinico.
La realizzazione delle infrastrutture necessarie a supportare questa tecnologia emergente è molto costosa. In tutto il mondo si stanno costruendo data center per ospitare milioni di semiconduttori, ovvero unità di elaborazione grafica, che alimentano i calcoli dell’IA. Si tratta di installazioni di dimensioni enormi. Meta, ad esempio, ha in programma di costruire il data center più grande al mondo in Louisiana, con una superficie paragonabile a quella della maggior parte della zona sud e centrale di Manhattan messe insieme.
I giganti della tecnologia guidano l’espansione dei data center dedicati all’IA
Meta è uno dei numerosi “hyperscaler”, insieme ad Alphabet GOOGL, Microsoft MSFT, Amazon.com AMZN e Oracle ORCL. Queste aziende stanno costruendo data center su larga scala, sia per le proprie attività che per fornire potenza di calcolo ad aziende, governi e fornitori di chatbot basati sull’intelligenza artificiale.
Collettivamente, gli hyperscaler investono centinaia di miliardi di dollari ogni anno in spese in conto capitale, gran parte delle quali destinate all’espansione dei data center.
Per contestualizzare, il loro investimento complessivo nel 2026 sarà più di quattro volte superiore a quello che il settore energetico statunitense quotato in borsa spende per perforare pozzi esplorativi, estrarre petrolio e gas, fornire benzina alle proprie stazioni di servizio e gestire grandi impianti chimici. Il solo investimento di Amazon è superiore a quello dell’intero settore energetico statunitense.
Naturalmente, investire centinaia di miliardi di dollari in centinaia di strutture di grandi dimensioni comporta delle sfide, in particolare il rischio di esecuzione. In primo luogo, i data center consumano molta energia: le GPU necessitano di una notevole quantità di elettricità per eseguire i loro calcoli e l’attuale rete energetica non è pronta per far fronte all’aumento della domanda. In secondo luogo, il raffreddamento rappresenta un’altra sfida. Le GPU si surriscaldano e richiedono grandi quantità di acqua dolce per mantenere le apparecchiature in funzione. Alcune comunità stanno già manifestando il loro dissenso nei confronti dei data center in programma, preoccupate per l’approvvigionamento idrico.
Vi sono inoltre interrogativi sui modelli di business degli hyperscaler. Gli individui e le aziende saranno disposti a pagare abbastanza da giustificare l’espansione? Attualmente solo il 5% degli utenti di ChatGPT paga per il servizio. Molte aziende stanno valutando in che modo l’IA possa migliorare la loro capacità di generare entrate o ridurre i costi, ma la maggior parte sta procedendo con cautela, impegnando risorse limitate al momento. Durante l’era delle dot-com, i “clic” e gli “eyeball” hanno determinato valutazioni che non erano supportate dai profitti. Potremmo assistere a qualcosa di simile con i chatbot? Le persone potrebbero apprezzare i chatbot quando sono gratuiti, ma quanto sarebbero effettivamente disposti a pagare al mese per utilizzarli?
I costi nascosti minacciano i titoli legati all’IA
Un altro rischio è rappresentato dai costi. I data center potrebbero rivelarsi più costosi di quanto attualmente ipotizzato dagli hyperscaler. Le GPU e i server rappresentano circa il 35% delle spese in conto capitale e gli hyperscaler ipotizzano una vita utile di cinque-sei anni. Se la loro vita utile dovesse rivelarsi più breve, saranno necessarie ulteriori spese, il che potrebbe impedire agli hyperscaler di raggiungere gli obiettivi di ritorno sull’investimento previsti, rallentando potenzialmente il ritmo delle nuove costruzioni.
Sebbene l’IA sia ancora agli inizi nel mondo reale, gli investitori azionari statunitensi sono già fortemente esposti.
Morningstar Indexes, in collaborazione con Morningstar Equity Research, ha sviluppato il Morningstar Global Next Generation IA Index, che traccia le società che sfruttano maggiormente l’IA. I titoli statunitensi inclusi in questo indice rappresentano oltre il 30% del valore del Morningstar US Target Market Exposure Index. Se si possiede fondi comuni di investimento o Exchange-traded fund collegati ad ampi indici azionari statunitensi, si è già investiti nell’IA.
Le azioni IA vengono scambiate a livelli vicini ai picchi della bolla tecnologica
Notiamo inoltre l’impatto dell’IA sulle valutazioni settoriali. I servizi di comunicazione (dove operano Alphabet e Meta) e il settore information technology (dove operano Nvidia NVDA, Microsoft e altre aziende attive nel campo dell’IA) sono scambiati a rapporti prezzo/vendite vicini o superiori ai picchi della bolla tecnologica. Attualmente, poiché ogni settore genera maggiori profitti per ogni dollaro di vendite rispetto alla bolla tecnologica, i rapporti prezzo/utili sono elevati ma non hanno raggiunto i livelli della bolla tecnologica.
Morningstar Equity Research monitora il rapporto prezzo/fair value del proprio indice Global Next Generation IA, che comprende titoli statunitensi e globali legati al tema dell’IA. L’indice si attesta attualmente al di sopra del fair value, dopo aver oscillato tra il 74% e il 114% del fair value dal 2023.
Quali strategie di investimento nell’era dell’IA
L’IA è ormai una realtà, ma la sua adozione nel mondo reale è ancora agli inizi. La maggior parte dei portafogli degli investitori è già significativamente esposta a titoli legati all’IA, che si tratti di hyperscaler, società di semiconduttori o attività correlate. Morningstar Equity Research ritiene che il gruppo sia complessivamente valutato in linea con il fair value, pur riflettendo diversi scenari al rialzo e al ribasso, con molti titoli 3 stelle, ovvero nella fascia media del nostro Morningstar Rating. Ciò è in linea con l’indice Morningstar Global Next Generation IA, che si attesta vicino al fair value.
Negli ultimi dieci anni, il mercato azionario si è concentrato sempre più sui titoli legati all’IA. Dieci anni fa, Nvidia, Microsoft, Amazon.com, Meta, Broadcom, Alphabet e Oracle rappresentavano il 9,7% dell’indice Morningstar US Target Market Exposure. Oggi, il loro peso è quasi triplicato, con quel gruppo che rappresenta il 28,7%.
Ciò implica che anche gli investitori con una significativa esposizione a un indice di mercato ampio sono fortemente esposti ai rendimenti determinati dall’IA. Per coloro che desiderano ridurre il rischio di concentrazione o che non sono propensi a tale esposizione, suggeriamo di diversificare in titoli value e small cap statunitensi, che attualmente sono scambiati con uno sconto rispetto alle nostre stime di fair value e presentano un’esposizione all’IA notevolmente inferiore, oppure di orientare i portafogli verso titoli di mercati azionari esteri selezionati.
