L’era della crescita omogenea per i giganti tecnologici sembra volgere al termine. Secondo Stephen Anness, Head of Global Equities di Invesco, gli investitori non possono più considerare il settore dell’IA come un blocco monolitico. Se in passato affidarsi alle azioni globali garantiva valore attraverso la diversificazione, oggi la leadership di mercato ristretta a poche big tech statunitensi richiede un approccio più attivo e selettivo.
La concentrazione come fattore di rischio
“Ogni Paese o area geografica offre esposizioni e punti di forza unici,” spiega Stephen Anness. Tuttavia, la recente supremazia delle cosiddette “Magnifiche 7” (Amazon, Apple, Alphabet, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla) ha generato una concentrazione senza precedenti. Se da un lato questo ha premiato gli investitori negli ultimi due anni, dall’altro espone il mercato a pericoli significativi. “Una volta che le aspettative degli investitori si fondano su valutazioni stellari, anche minime battute di arresto a livello di utili o previsioni future possono causare arretramenti pesanti,” avverte l’esperto. La lezione è chiara: i leader di oggi possono rapidamente diventare i ritardatari di domani.
I limiti del trading guidato dall’IA
Non tutti i percorsi verso l’intelligenza artificiale sono ugualmente redditizi. Secondo Anness, “il successo dell’IA non si basa soltanto sulla capacità di accedere a dati o piattaforme all’avanguardia. Richiede applicazioni specifiche per i vari domini, la capacità di navigare nel panorama normativo e modelli di business scalabili.” In altre parole, molte aziende che oggi cavalcano l’onda dell’IA potrebbero fallire nella monetizzazione o essere erose dalla concorrenza. I segnali di questa diversificazione sono già visibili nelle performance azionarie del settore.
La fine del monolite: il caso degli hyperscaler
Un dato numerico conferma il cambiamento di scenario. Anness osserva che “il trading guidato dall’IA non è più un monolite,” e porta l’esempio dei cinque principali hyperscaler (Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon e Oracle). Mentre per gran parte dell’ultimo decennio la correlazione media dei loro rendimenti è stata molto positiva, di recente si è avvicinata allo zero. Questa disgregazione delle performance, sottolinea l’analista, “può persistere e richiede un’analisi fondamentale approfondita e una maggiore differenziazione”.
Verso una nuova strategia selettiva
La conclusione di Anness è chiara: gli investitori devono distinguere tra le società che si limitano a sperimentare l’IA e quelle che la integrano in maniera significativa nella loro core value proposition. “Il riflesso superficiale nei multipli degli indici nasconde differenze sostanziali in termini di maturità della piattaforma, data moat e capacità di esecuzione,” afferma. In un mercato sempre più articolato, tornano centrali la qualità delle società e la loro valutazione interessante, indipendentemente dall’area geografica di appartenenza.
Le performance dei principali hyperscaler non sono più strettamente correlate
