L’intelligenza artificiale sta ridisegnando gli equilibri economici internazionali e, con essi, le opportunità di investimento nei mercati emergenti. Se da un lato i modelli diventano sempre più accessibili e meno costosi, dall’altro cresce la competizione per controllare le risorse necessarie a svilupparli e utilizzarli: energia, semiconduttori, capacità di calcolo, materiali e infrastrutture. In questo scenario, il vantaggio competitivo si sposta progressivamente dai Paesi che offrono manodopera a basso costo verso quelli che dispongono di risorse difficilmente replicabili.
È questa la trasformazione al centro dell’analisi di Dara White, Global Head of Emerging Market Equities, e Cory Unal, Portfolio Manager, entrambi di Columbia Threadneedle Investments. Secondo i due esperti, l’intelligenza artificiale non rende meno importanti i mercati emergenti, ma modifica profondamente le condizioni necessarie per competere e creare valore per gli investitori.
«L’AI sta cambiando il vantaggio competitivo, spostandolo verso i Paesi e le società che controllano input scarsi, infrastrutture e capacità industriali», osservano White e Unal. Al contrario, rischiano di perdere parte della propria forza economica le realtà che hanno costruito il loro sviluppo soprattutto sull’esportazione di lavoro a basso costo, soprattutto quando le mansioni svolte dalle persone possono essere automatizzate.
L’Ia diventa una questione industriale e geopolitica
Il cambiamento emerge anche dal crescente coinvolgimento dei governi nella gestione delle tecnologie più avanzate. Un esempio è rappresentato dalle restrizioni statunitensi che, secondo il testo di partenza, a giugno hanno imposto ad Anthropic di sospendere l’accesso a due modelli di intelligenza artificiale per cittadini stranieri, compresi dipendenti della stessa società. Un intervento che richiama meccanismi di controllo tradizionalmente associati a tecnologie strategiche come l’arricchimento dell’uranio, la crittografia e gli armamenti avanzati.
Per White e Unal, questo episodio segnala un cambiamento di regime: l’AI non è più soltanto un prodotto software, ma una tecnologia la cui disponibilità dipende sempre più da capacità produttive, risorse fisiche e decisioni politiche.
«L’AI utilizzabile è diventata un bene manifatturiero», sottolineano i due esperti. A differenza del software tradizionale, infatti, l’intelligenza artificiale richiede un flusso continuo di energia, potenza di calcolo, dati e capitali. La sua diffusione dipende quindi dalla possibilità di costruire e alimentare infrastrutture costose, oltre che dalla capacità di sviluppare modelli competitivi.
La dimensione degli investimenti conferma la portata della trasformazione. I quattro maggiori hyperscaler potrebbero destinare complessivamente oltre 700 miliardi di dollari agli investimenti nel 2026. Parallelamente, i costi di inferenza, rapportati alle prestazioni, sono diminuiti di oltre cento volte nell’arco di circa due anni.
La riduzione dei costi rende l’AI accessibile a una platea sempre più ampia di utilizzatori, ma non elimina la scarsità degli elementi necessari per produrla. Al contrario, accresce l’importanza delle infrastrutture e dei fornitori capaci di sostenere una domanda in rapida espansione.
Chip, energia e reti: dove si concentra il nuovo vantaggio competitivo
La filiera dell’intelligenza artificiale evidenzia quanto il potere economico dipenda ormai dalla disponibilità di capacità industriali specializzate. L’Asia orientale occupa una posizione centrale: Taiwan è fondamentale nella produzione di chip logici, la Corea del Sud nelle memorie, mentre Taiwan e Giappone svolgono ruoli importanti nel packaging avanzato e nelle apparecchiature.
«I vantaggi competitivi diventano più sottili, più brevi e più fisici», spiegano White e Unal. Il primato di un modello può essere rapidamente raggiunto da un concorrente o messo sotto pressione da una soluzione meno costosa. Più difficile è invece replicare contratti di fornitura energetica, capacità produttive strategiche, relazioni consolidate con i clienti e autorizzazioni indispensabili per operare.
È proprio su questi elementi che si gioca una parte crescente della competizione internazionale. «La competizione si decide sempre più in termini di autorizzazioni e gigawatt», rilevano gli esperti di Columbia Threadneedle Investments.
Nel 2025 la Cina ha aggiunto oltre 500 gigawatt di capacità di generazione elettrica, mentre negli Stati Uniti più di 2.000 gigawatt di potenziale capacità di generazione e accumulo risultavano in attesa di connessione alla rete. Il confronto mette in evidenza la diversa capacità dei sistemi economici di trasformare investimenti e progetti in infrastrutture effettivamente utilizzabili.
Le strategie nazionali riflettono questa nuova priorità. La Cina sta costruendo una quota dello strato fisico dell’intelligenza artificiale superiore a quella di qualsiasi altra economia. I Paesi del Golfo cercano di convertire le rendite degli idrocarburi e i rapporti politici con Washington in capacità di calcolo. Gli Stati Uniti, dal canto loro, possono utilizzare la liquidità generata dal settore tecnologico per finanziare data center, accordi energetici e contratti di fornitura di semiconduttori.
Per gli investitori, la conseguenza è che non basta più individuare i Paesi maggiormente esposti alla crescita dell’AI: occorre capire quali siano in grado di controllarne i fattori produttivi essenziali e, soprattutto, di trasferire questo vantaggio nei risultati economici delle imprese.
Mercati emergenti, il rischio di perdere il vantaggio del lavoro a basso costo
La nuova configurazione della catena del valore presenta implicazioni significative per le economie emergenti. Per i Paesi che importano hardware ed energia e, contemporaneamente, esportano servizi e lavoro che l’intelligenza artificiale può svolgere a costi inferiori, il rischio è un peggioramento delle ragioni di scambio: i beni e i servizi venduti potrebbero perdere valore rispetto a quelli acquistati dall’estero.
White e Unal sottolineano che il modello di sviluppo seguito da diverse economie asiatiche si è storicamente basato sulla disponibilità di manodopera meno costosa rispetto a quella dei concorrenti. Un vantaggio che ha consentito a Giappone, Taiwan, Corea del Sud e Cina di avanzare progressivamente verso produzioni tecnologicamente più sofisticate.
Oggi, tuttavia, quel meccanismo potrebbe indebolirsi. «Il concorrente per un posto in un call center o per un contratto software è ormai anche un modello di AI sempre più capace e meno costoso», osservano i due professionisti.
La pressione riguarda innanzitutto le attività d’ufficio, caratterizzate da processi ripetitivi, strutturati e facilmente automatizzabili. La manifattura potrebbe risentirne più lentamente, ma la direzione del cambiamento è analoga: una quota crescente del valore dipenderà dalla tecnologia, dalla produttività e dalla disponibilità di infrastrutture, anziché dal semplice costo del lavoro.
Questo non significa che i mercati emergenti siano destinati a perdere rilevanza. Al contrario, alcuni Paesi possono beneficiare della domanda di semiconduttori, memorie, packaging avanzato, apparecchiature elettriche e reti. In questi segmenti, le competenze industriali e la concentrazione geografica della produzione rappresentano barriere all’ingresso difficili da superare rapidamente.
La distinzione decisiva, secondo l’analisi, è quindi tra le economie che forniscono risorse e capacità indispensabili per lo sviluppo dell’AI e quelle che rischiano di vedere ridimensionato il valore delle attività tradizionalmente esportate.
India, il nodo è la crescita futura dell’occupazione
Il caso indiano rappresenta uno degli esempi più significativi di questa trasformazione. Per decenni, il settore dei servizi informatici ha sostenuto la crescita del Paese, creando occupazione qualificata, favorendo l’aumento dei redditi urbani e alimentando consumi, investimenti immobiliari e accesso al credito.
Il premio di valutazione riconosciuto dal mercato azionario indiano non è legato soltanto alle prospettive demografiche e alla domanda interna. Riflette anche la capacità del Paese di generare una crescita composta dell’occupazione nei servizi destinati alle imprese, un processo che ha sostenuto l’espansione economica per circa tre decenni.
L’intelligenza artificiale mette ora in discussione questo modello, senza necessariamente compromettere nell’immediato la redditività delle aziende tecnologiche. Le società informatiche possono infatti utilizzare l’AI per automatizzare i servizi, migrare i flussi di lavoro dei clienti e ridurre i costi operativi, migliorando così l’efficienza e i margini.
«Il loro problema è però la crescita», evidenziano White e Unal. Per molto tempo, l’espansione del settore IT indiano è stata accompagnata dall’aumento del numero di dipendenti impiegati nelle attività professionali e amministrative. Se le imprese riusciranno a generare maggiori ricavi con un numero inferiore di lavoratori, la produttività potrà aumentare, ma non è detto che l’occupazione cresca allo stesso ritmo del passato.
Il mercato ha già iniziato a incorporare parte di questo rischio attraverso una riduzione dei multipli di valutazione delle società informatiche. Per gli investitori, tuttavia, il problema è più ampio: un titolo scambiato a un prezzo inferiore rispetto alla propria storia non è necessariamente conveniente se anche le prospettive di crescita strutturale si sono deteriorate.
Neolaureati e servizi informatici, la pressione parte dai livelli più bassi
Una delle conseguenze più delicate potrebbe riguardare l’ingresso dei giovani nel mercato del lavoro. I sistemi di intelligenza artificiale tendono infatti ad automatizzare inizialmente le mansioni più strutturate, supervisionate e semplici da verificare, spesso affidate ai dipendenti con minore esperienza.
In questo scenario, le imprese non devono necessariamente ricorrere a licenziamenti di massa per modificare il mercato del lavoro. È sufficiente ridurre il numero di nuove assunzioni ai livelli iniziali, mantenendo o aumentando la produttività del personale già presente.
«Per due decenni, il settore IT ha rappresentato una delle più grandi scale sociali per i colletti bianchi del mondo in via di sviluppo», ricordano White e Unal. L’industria informatica ha permesso a milioni di laureati indiani di accedere a redditi urbani, finanziare l’acquisto di abitazioni e costruire piani di risparmio e investimento.
Se questa opportunità si restringesse, gli effetti potrebbero estendersi ben oltre le società tecnologiche. Una crescita più debole dell’occupazione qualificata potrebbe infatti rallentare l’aumento dei consumi, ridurre la domanda di credito e mettere sotto pressione alcune delle aspettative sulle quali si basa il premio di valutazione del mercato azionario indiano.
Parallelamente, stanno emergendo nuove opportunità nei centri di competenza globali, i cosiddetti Global Capability Centres (GCC), attraverso i quali le multinazionali trasferiscono in India attività legate allo sviluppo dei prodotti, all’ingegneria e all’intelligenza artificiale.
Questi centri possono contribuire a mantenere nel Paese attività tecnologiche di elevato valore aggiunto. Il loro modello di assunzione, tuttavia, tende a essere più selettivo rispetto a quello che ha caratterizzato la precedente espansione dei servizi informatici.
L’India potrebbe quindi riuscire a consolidare la propria posizione tecnologica senza necessariamente riprodurre il vasto motore occupazionale che ha sostenuto la crescita della classe media e della domanda interna.
Perché Columbia Threadneedle mantiene un approccio prudente sull’India
La valutazione degli esperti non si traduce in un giudizio negativo generalizzato sull’economia indiana, né in una scelta di sottopeso motivata esclusivamente dalle prospettive del comparto IT.
Le cinque maggiori società indiane di servizi informatici quotate in Borsa hanno già attraversato una fase di rivalutazione. Alla fine di giugno 2026 rappresentavano circa lo 0,75% dell’indice dei mercati emergenti. Il loro peso relativamente contenuto indica che il tema non può essere valutato soltanto attraverso l’esposizione diretta alle aziende tecnologiche.
Una parte del premio attribuito all’intero mercato indiano riflette infatti le aspettative sui consumi e sul credito, sostenute dalla crescita dell’occupazione qualificata. Se l’intelligenza artificiale dovesse ridurre la capacità del settore dei servizi di creare nuovi posti di lavoro, le conseguenze potrebbero propagarsi a comparti apparentemente lontani dalla tecnologia.
«I punti di forza dell’India sono reali. La domanda è se abbiano giustificato il premio che il mercato ha attribuito loro», osservano White e Unal, spiegando di essere diventati più selettivi sul prezzo che sono disposti a pagare per investire nel Paese.
Un eventuale miglioramento delle prospettive potrebbe modificare questa valutazione. In particolare, una ripresa sostenuta delle assunzioni nei ruoli impiegatizi, accompagnata da una crescita dei ricavi dei fornitori di servizi informatici e dei centri di competenza globali, rappresenterebbe un segnale importante.
Una combinazione di questo tipo indicherebbe infatti che l’intelligenza artificiale sta ampliando la capacità produttiva dell’economia indiana, anziché limitarsi a ridurre il numero di lavoratori necessari per generare ogni unità di fatturato.
Investire nell’AI, la parola chiave è scarsità
Il principio che accomuna l’approccio di Columbia Threadneedle Investments ai mercati emergenti è la ricerca della scarsità. In passato, un’economia poteva crescere offrendo alle multinazionali una sede produttiva meno costosa, un call center competitivo o un polo di servizi in grado di ridurre le spese operative. Nell’era dell’intelligenza artificiale, questo vantaggio potrebbe non essere sufficiente.
«Il successo appartiene alle economie che dispongono di qualcosa di difficile da replicare», sintetizzano White e Unal. Può trattarsi di energia, risorse naturali, capacità industriale, competenze tecnologiche o infrastrutture indispensabili al funzionamento dei sistemi di AI.
Per gli investitori, la sfida consiste nell’individuare non soltanto i beneficiari della crescita dell’intelligenza artificiale, ma soprattutto quelli che possono difendere il proprio potere competitivo nel tempo e trasformarlo in rendimenti per gli azionisti.
Esiste tuttavia un rischio da non sottovalutare: la scarsità attuale potrebbe finanziare una rapida espansione della capacità produttiva, preparando le condizioni per un futuro eccesso di offerta. La storia dei grandi cicli infrastrutturali, dalle ferrovie alla fibra ottica, mostra come gli investimenti possano superare la domanda effettiva, comprimendo successivamente i rendimenti.
Il ciclo dell’AI presenta però alcune caratteristiche particolari. La domanda può alimentarsi anche attraverso l’utilizzo della stessa intelligenza artificiale per sviluppare sistemi più avanzati, mentre gli Stati sovrani assumono un ruolo crescente come finanziatori e committenti delle infrastrutture strategiche.
La conclusione di White e Unal è quindi improntata alla selettività, non all’abbandono del settore. «L’opportunità non consiste nel possedere ogni beneficiario, ma nell’individuare dove la scarsità durerà più a lungo di quanto il mercato si aspetti e se il suo valore arriverà agli azionisti».
Per i mercati emergenti, la nuova era tecnologica non rappresenta dunque soltanto una minaccia per i modelli di sviluppo tradizionali. È anche un’occasione per le economie capaci di mettere a disposizione risorse, infrastrutture e competenze difficilmente sostituibili. La differenza, per gli investitori, sarà capire quali vantaggi resteranno realmente scarsi e quali, invece, verranno rapidamente erosi dalla concorrenza e dagli stessi progressi dell’intelligenza artificiale.