L’intelligenza artificiale sta trasformando l’economia globale e i mercati finanziari. Secondo l’analisi di Larry Hatheway e Christy Tan, Global Investment Strategists di Franklin Templeton, la rivoluzione dell’IA si sviluppa attraverso tre fasi che si sovrappongono, ciascuna con implicazioni diverse per la crescita economica, la redditività aziendale e i rendimenti degli investimenti: “innovazione trasformativa”, “sviluppo dell’ecosistema dell’IA” e “diffusione e adozione dell’IA nell’economia nel suo complesso”.
Prima fase: innovazione trasformativa e rendimenti eccezionali
“La prima fase ha prodotto straordinarie innovazioni tecnologiche e rendimenti finanziari eccezionali”, scrivono Hatheway e Tan. I produttori di semiconduttori, in particolare quelli specializzati in processori avanzati e memorie, ne sono stati i principali beneficiari. “Le loro innovazioni forniscono le fondamenta computazionali necessarie per modelli e applicazioni di IA sempre più sofisticati”. La forte domanda, la rapida crescita dei ricavi e le posizioni dominanti sul mercato hanno generato una redditività eccezionale, premiando ampiamente gli investitori.
Seconda fase: l’espansione delle infrastrutture
“La seconda fase riguarda la massiccia espansione delle infrastrutture digitali e fisiche legate all’IA”, spiegano gli strategist. Hyperscaler, fornitori di neocloud, operatori di data center, utility e sviluppatori immobiliari stanno impegnando quantità di capitale senza precedenti per ampliare la capacità di calcolo, la generazione e distribuzione di energia elettrica, le reti e altre infrastrutture. Secondo alcune stime, gli investimenti in conto capitale necessari per espandere la piattaforma infrastrutturale dell’IA negli Stati Uniti potrebbero superare i 9.000 miliardi di dollari nei prossimi sei anni, una cifra equivalente al 3,2% del prodotto interno lordo annuo degli Stati Uniti. “L’attuale sviluppo dell’ecosistema dell’IA rappresenta già un contributo significativo alla crescita reale del PIL statunitense nella seconda metà di questo decennio e, di conseguenza, anche un potenziale fattore di rischio”, avvertono.
Terza fase: la diffusione nell’economia
“La terza fase, ossia la diffusione e l’adozione dell’IA nell’economia nel suo complesso, è potenzialmente quella con le conseguenze economiche più rilevanti”, sottolineano Hatheway e Tan. Le applicazioni dell’IA si stanno diffondendo rapidamente nei servizi finanziari, nella consulenza, nell’health care, nel settore manifatturiero, nella robotica, nella logistica e nei trasporti. Le aziende stanno utilizzando l’IA per automatizzare attività, migliorare i processi decisionali, accelerare l’innovazione, aumentare l’efficienza e ridurre i costi. Tuttavia, “i benefici più ampi sulla produttività macroeconomica restano, finora, meno evidenti rispetto alle innovazioni tecnologiche e agli investimenti in conto capitale attualmente in corso”. Storicamente, però, le tecnologie trasformative hanno sempre richiesto tempo e investimenti organizzativi complementari prima di riuscire a esprimere pienamente il proprio potenziale.
L’adozione accelera ma la produttività resta modesta
Ciò che appare evidente è che i tassi di adozione dell’IA stanno aumentando rapidamente, come sottolineato in un recente working paper del NBER. Secondo le indagini condotte dagli autori, a metà del 2026 il 78% delle imprese in sette Paesi (Stati Uniti, Regno Unito, Germania, Australia, Canada, Messico e Sudafrica) utilizzava tecnologie di IA, rispetto al 69% di appena sei mesi prima. Negli Stati Uniti, ad esempio, la spesa media per l’IA per dipendente ammonta a 2.000 dollari. Tuttavia, “la spesa per l’IA rimane fortemente concentrata: appena il 2% delle imprese statunitensi e britanniche rappresenta il 50% dell’attuale spesa per l’IA”. Come evidenziato dalla stessa indagine, gli incrementi di produttività tra le aziende che adottano l’IA sono stati finora modesti: gli intervistati hanno dichiarato che l’IA sta aumentando la produttività, misurata in termini di vendite per dipendente, a un tasso medio annuo dello 0,2%, anche se si aspettano che tale valore salga in media allo 0,6% nei prossimi tre anni. “Ciò non significa, tuttavia, che sia giustificato un atteggiamento pessimista nei confronti della produttività”, precisano gli strategist. Le lezioni della storia, dai motori a vapore alle ferrovie, dall’elettrificazione al motore a combustione interna fino a Internet, suggeriscono che occorre tempo affinché le nuove tecnologie trasformino l’economia nel suo complesso.
Il rischio di concentrazione
“La rapida espansione della piattaforma IA negli Stati Uniti e nel resto del mondo rappresenta una fonte fondamentale di dinamismo economico”, riconoscono Hatheway e Tan. Sul piano ciclico, gli investimenti in conto capitale, insieme alla resilienza dei consumi statunitensi, sono stati tra i principali motori dell’attività economica globale nel 2026. Tuttavia, “i costi di finanziamento degli investimenti nell’IA stanno aumentando e le aziende coinvolte ricorrono in misura crescente ai mercati pubblici e privati del debito e dell’equity, nonché ai finanziamenti intercompany, per sostenere tali spese”. Di conseguenza, “il rischio di concentrazione legato all’IA, generalmente considerato soprattutto un tema d’investimento, assume rilevanza anche per il ciclo economico statunitense e globale”. Se l’aumento dei costi di finanziamento o altri fattori dovessero rallentare lo sviluppo delle piattaforme legate all’IA, “è probabile che anche la crescita macroeconomica rallenterebbe”.
Nell’azionario statunitense, gli hyperscaler rappresentano circa il 17,8% della capitalizzazione dell’indice S&P 500, mentre le società adiacenti all’ecosistema dell’IA costituiscono un ulteriore 28,1%. Nel complesso, queste aziende rappresentano quasi il 46% della capitalizzazione dell’indice. Utilizzando la metodologia AI Value Chain di MSCI, le società associate all’IA rappresentano circa 21.800 miliardi di dollari, pari al 19% della capitalizzazione azionaria globale. Fenomeni di concentrazione sono presenti anche in altre regioni: Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Samsung Electronics e SK Hynix rappresentano complessivamente circa il 30% dell’MSCI Emerging Markets Index e il 36% dell’MSCI Emerging Markets Asia Index. “Spostare l’esposizione dalle piattaforme tecnologiche statunitensi verso i produttori asiatici di semiconduttori potrebbe semplicemente significare trasferire l’esposizione da una componente dell’ecosistema IA a un’altra”, osservano gli autori. La concentrazione non è limitata ai mercati azionari: nei mercati del credito statunitense investment grade e high yield, le società legate all’IA hanno già emesso circa 330 miliardi di dollari di nuove obbligazioni nella prima metà del 2026. Gli emittenti legati all’IA rappresentano oggi circa il 16% del debito corporate investment grade complessivamente in circolazione. Anche i mercati privati mostrano dinamiche analoghe: le società connesse all’IA rappresentano oggi circa un quarto di tutto il direct lending e oltre il 15% degli investimenti complessivi di private equity è riconducibile al settore dell’IA. “Gli investitori potrebbero ritrovarsi esposti a rischi simili o sovrapposti riconducibili allo stesso ecosistema dell’IA, attraverso investimenti combinati in azioni quotate, obbligazioni investment grade, credito high yield, private equity, private credit e infrastrutture”, avvertono.
Rendimento e rischi
“È importante sottolineare che l’aumento della concentrazione non rappresenta necessariamente un segnale di speculazione eccessiva”, chiariscono Hatheway e Tan. Riflette fondamentalmente l’eccezionale performance degli investimenti trainata da una tecnologia trasformativa, nonché le aspettative di ulteriori guadagni futuri. Negli ultimi tre anni, gli hyperscaler hanno nettamente sovraperformato sia l’S&P 500 ponderato per la capitalizzazione sia, con un margine ancora più ampio, la sua versione equiponderata. “Considerarla esclusivamente come un rischio implicherebbe erroneamente la necessità di ridurre indiscriminatamente le esposizioni, con il probabile risultato di rinunciare ai rendimenti associati a una delle innovazioni più significative della storia moderna”, sostengono. È tuttavia possibile che due realtà coesistano: la concentrazione crea vulnerabilità quando società appartenenti a settori apparentemente diversi dipendono dai medesimi fattori economici. I ricavi dei produttori di semiconduttori dipendono dagli investimenti in conto capitale degli hyperscaler; la redditività dei data center dipende dalla domanda di capacità di calcolo; e, in ultima analisi, la domanda di capacità di calcolo dipende dalla capacità delle applicazioni di IA di generare un valore economico sufficiente per gli utilizzatori a valle. “Vi sono tuttavia segnali che gli investitori stiano acquisendo una crescente consapevolezza delle sfide poste dalla rapida espansione dell’IA e dal maggiore ricorso al debito per finanziare gli investimenti in conto capitale”, notano. I mercati del credito, ad esempio, stanno già operando una differenziazione tra i diversi debitori: le società neocloud con elevati livelli di leva hanno registrato forti incrementi dei costi di finanziamento. “Una questione fondamentale è stabilire se i rendimenti degli investimenti nell’IA continueranno a superare il costo del capitale, sia alla luce dei premi al rischio più elevati richiesti dagli investitori, sia in considerazione dell’aumento complessivo dei tassi d’interesse reali a livello globale attualmente in corso”, si chiedono gli strategist. “Il successo complessivo dell’IA non può garantire rendimenti interessanti per ogni società che ne finanzia lo sviluppo, né per qualsiasi forma di esposizione assunta dagli investitori”.
Rafforzare la diversificazione
“Per gli investitori, il punto fondamentale è riconoscere che rischi diversi richiedono differenti strategie di mitigazione”, affermano Hatheway e Tan. Ridurre la concentrazione è una possibilità, ma comporta anche una riduzione delle opportunità di beneficiare di rendimenti elevati. Diversificare richiede di riconoscere che le correlazioni cambiano a seconda della natura dei rischi e degli shock che periodicamente interessano i mercati. Nel valutare la diversificazione può essere utile considerare diversi scenari: un aumento inatteso dell’inflazione può determinare contemporaneamente un calo delle quotazioni azionarie e obbligazionarie; un aumento dei tassi di interesse reali, pur incidendo negativamente sui rendimenti delle obbligazioni nominali, non implica necessariamente rendimenti azionari negativi; un indebolimento della crescita o una delusione rispetto ai rendimenti degli investimenti nell’IA potrebbero ripristinare i benefici di diversificazione offerti dai titoli di Stato e dalle obbligazioni societarie non legate all’IA di qualità elevata. “Il crescente peso delle società legate all’IA negli indici azionari non modifica di per sé la relazione di diversificazione tra azioni e obbligazioni”, precisano. Oltre alla diversificazione, gli investitori dovrebbero prendere in considerazione altri approcci complementari: strategie equiponderate, selezione attiva di società che potrebbero beneficiare a valle dell’adozione dell’IA, riallocazione dei portafogli di credito verso approcci che privilegiano la solidità dei bilanci, mercati emergenti del debito in valuta locale e strategie non direzionali. “Gli investitori dovrebbero valutare i vantaggi degli approcci Total Portfolio Approach nella gestione complessiva del rischio”, concludono gli autori, sottolineando che tale framework “si concentra inoltre sulle esposizioni overlapping, ponendo l’accento sull’individuazione di emittenti, controparti, tecnologie e dipendenze economiche comuni, anziché partire dal presupposto che asset class differenti garantiscano automaticamente diversificazione”.
In sintesi
“La rivoluzione dell’IA sta evolvendo dall’innovazione tecnologica agli investimenti infrastrutturali, fino all’adozione nell’intera economia”, riassumono Hatheway e Tan. La prima fase ha generato rendimenti eccezionali; la seconda ha prodotto investimenti in conto capitale senza precedenti; la terza determinerà se l’IA riuscirà a generare un’accelerazione duratura della produttività e della crescita economica. “La concentrazione legata all’IA è in aumento nei mercati azionari, del credito e privati. Tale concentrazione riflette un effettivo successo degli investimenti, ma crea al contempo vulnerabilità comuni rispetto ai costi di finanziamento, ai cambiamenti tecnologici e alla possibilità che i rendimenti futuri risultino inferiori alle aspettative”, avvertono. “All’interno dei portafogli, la risposta appropriata alla crescente concentrazione nell’IA non consiste nell’abbandonare gli investimenti legati all’intelligenza artificiale. Si tratta piuttosto di gestirne i rischi attraverso fonti più diversificate di crescita degli utili azionari, una selezione disciplinata del credito, debito dei mercati emergenti caratterizzato da rendimenti più elevati, strategie non direzionali e un’analisi integrata del portafoglio, in grado di offrire una diversificazione calibrata sulle esigenze degli investitori e sufficientemente robusta da resistere agli shock economici e di mercato”.