In sintesi
- Il ritmo frenetico e la portata dello sviluppo dell'AI mettono a dura prova il modo in cui i governi e le imprese operano, ampliando la dispersione tra i veri beneficiari, i vincitori esagerati e i perdenti vulnerabili in tutti i settori.
- La regolamentazione, la sicurezza e la dipendenza influenzano sempre più gli appalti, il potere di determinazione dei prezzi e i flussi di capitale, creando sia vantaggi durevoli che rischi nascosti per le aziende.
- Le strategie flessibili absolute return long/short sono ben posizionate per affrontare gli errori di valutazione, sostenendo le aziende resilienti e sfidando l'hype in un panorama irregolare dominato dall'AI.
Di recente abbiamo avuto la fortuna di cenare e conversare con due professionisti esperti nell'intersezione tra sicurezza informatica, geopolitica e politica, mentre Janus Henderson ha ospitato un evento per i clienti in cui esplorava l'intelligenza artificiale (AI) e le sue implicazioni per i mercati odierni.
Affrontando il dibattito in qualità di investitori absolute return, ciò che ci interessava di più non era semplicemente dove sta andando l'innovazione AI, ma come sta rimodellando le dinamiche competitive, l'allocazione del capitale e il rischio tra i settori. L'AI è andata oltre la lente tecnologica ristretta per diventare una forza strategica, influenzando il modo in cui i paesi operano, il modo in cui le aziende costruiscono e difendono il vantaggio e sottolineando le aree in cui i mercati faticano a tenere il passo con i rapidi cambiamenti.
Sebbene gli investimenti nelle infrastrutture legate all'AI abbiano subito una forte accelerazione (si prevede che le società tecnologiche "MAG7" investiranno oltre 680 miliardi di dollari nello sviluppo e nelle infrastrutture dell'AI nel 2026), ci sono ancora alcune domande chiave che si celano dietro queste notizie di fondamentale importanza a come la storia dell'AI potrebbe evolversi nei prossimi anni. Chi controlla questi sistemi? A chi è affidato il compito di gestirli? In che modo le nuove forme di dipendenza dalla tecnologia creeranno opportunità e rischi sia sul lato lungo che su quello corto per gli investitori.
La nuova era della geopolitica dell'AI
Una delle nostre conclusioni più convincenti è stata la portata della concorrenza geopolitica che sta plasmando il panorama dell'AI. In particolare, la tensione tra gli Stati Uniti e la Cina è diventata una caratteristica distintiva dello stack tecnologico globale. Si tratta di una forza attiva che determina chi può costruire cosa, dove e a quale costo.
Un modo utile per pensare a questo aspetto è separare i punti in cui l'AI sta già funzionando bene da quelli in cui è ancora in difficoltà. Oggi, l'AI si comporta in modo estremamente efficace nel mondo "chiuso": software, analisi dei dati, programmazione e flussi di lavoro digitali. Al contrario, rimane molto meno affidabile nel mondo "fisico", come quello della robotica, dei veicoli autonomi o del processo decisionale nel mondo reale.
Questa distinzione è importante per gli investitori perché evidenzia dove è probabile che la disruption arrivi più rapidamente. I settori ad alto contenuto di software stanno già affrontando la pressione competitiva a causa dell'introduzione di vari nuovi strumenti di AI. Nel frattempo, le industrie fisiche hanno registrato impatti più lenti e più disomogenei, a causa della regolamentazione o delle preoccupazioni sociali sulla sicurezza, piuttosto che dalle competenze dell'AI a titolo definitivo.
La politica è ora al centro di questo quadro, plasmando i modelli di business e l'allocazione del capitale, ed è influenzata da una serie di fattori, dai controlli alle esportazioni e ai sussidi, alla politica industriale e alla dipendenza dall'estero. Limitare l'accesso ai chip avanzati può rallentare i progressi in alcune regioni, ma non ferma del tutto la diffusione o l'apprendimento. In pratica, cambia il percorso intrapreso e apre la porta a soluzioni alternative innovative.
C'è anche la netta sensazione che siano all'opera filosofie diverse. Negli Stati Uniti, la mentalità dominante rimane "prima il modello": costruire l'intelligenza più avanzata possibile, quindi capire come monetizzarla. In Cina, l'istinto è più vicino al "deployment first": trattare l'AI come un'utilità e implementarla su larga scala, iterando rapidamente per ridurre i costi e penetrare nei mercati commerciali.
Questi approcci presentano diversi punti di forza e di debolezza, ma entrambi i sistemi devono affrontare vincoli vincolanti. Negli Stati Uniti, ci sono vincoli infrastrutturali, con reti elettriche, sistemi di pianificazione e approvvigionamento idrico che faticano a tenere il passo con la crescita della domanda dovuta all'espansione dei data center. In Cina, l'accesso a hardware di calcolo avanzato rimane un ostacolo sia per l'evoluzione che per l'implementazione.
La tecnologia come strategia: perché l'AI non è una sola operazione
Un'altra intuizione importante è stata una svolta verso il pensiero in termini di "stack tecnologici", piuttosto che di singole aziende o prodotti. I mercati hanno comunemente trattato l'AI come un'unica operazione, in cui abbiamo visto gli investitori approfittare delle opportunità più visibili allo stesso tempo. Ma l'AI è un sistema a più livelli che va dall'infrastruttura fisica nella parte inferiore alle applicazioni e ai servizi nella parte superiore.
Alla base dello stack ci sono l'energia, il territorio, il raffreddamento e i data center. Inoltre, ci sono le reti, i semiconduttori, le piattaforme cloud, i dati e, in ultima analisi, la distribuzione in prodotti e servizi del mondo reale. La concorrenza, i margini e i colli di bottiglia sono molto diversi a ogni livello. Le opportunità più durature, o più sensibili all'impatto dell'AI, potrebbero non essere le più visibili.
Allo stesso tempo, la concorrenza all'interno di uno stack può essere brutale. Laddove la tecnologia diventa mercificata o fortemente sovvenzionata, i margini possono essere ridotti molto rapidamente. Capire dove si attesta il valore, e dove scivola, è sempre più importante. L'apprendimento attraverso il feedback e la riduzione dei costi possono essere importanti tanto quanto l'intelligenza tecnica. In alcuni mercati, essere abbastanza bravi o abbastanza economici potrebbe superare la concorrenza delle tecnologie "best in class", costose e/o lente da implementare.
L'AI non è più un mestiere: le scelte basate sulla fiducia, sulla geopolitica e sulla tecnologia stanno frammentando i mercati e ampliando il divario tra vincitori e perdenti.
Luke Newman, Gestore di portafoglio
L'importanza della fiducia nell'AI... e perché è così fragile
La fiducia può sembrare astratta, ma nell'AI è sempre più decisiva. In aree sensibili come la finanza, l'identità e la sicurezza dei dati, la fiducia è già fondamentale e influenza direttamente le decisioni di approvvigionamento, l'approvazione normativa e l'adozione da parte dei clienti.
Man mano che l'AI diventa sempre più integrata nei sistemi critici, la fiducia sta plasmando anche il modo in cui le aziende e i governi inquadrano le politiche in materia di rischio, giurisdizione, regolamentazione e dipendenza, riflettendo l'entità del potenziale impatto. Sebbene questo tipo di frammentazione sia inefficiente da un punto di vista puramente economico, con sistemi duplicati, catene di approvvigionamento sovrapposte e costi più elevati, può comunque essere una risposta razionale laddove la resilienza e l'autonomia strategica contano.
La sicurezza è al centro di questa dinamica. I sistemi AI avanzati sono in grado di identificare i punti deboli più velocemente degli esseri umani, aumentando la probabilità che si verifichino allarmi, mancati incidenti e controlli sulla resilienza del sistema. Allo stesso tempo, possono accelerare l'adattamento e la difesa. Iniziative come il Project Glasswing, con cui Anthropic ha fornito ad agenzie governative e organizzazioni selezionate l'accesso anticipato ai suoi modelli di AI Claude (Mythos), mirano a rafforzare la fiducia attraverso sforzi per rafforzare la sicurezza informatica e sostenere l'adozione da parte del settore pubblico.
Questo spiega perché i governi sono sempre più disposti a pagare di più per una tecnologia affidabile, anche quando esistono alternative più economiche. La fiducia è diventata un ostacolo all'accesso. La decisione della Francia di sostituire Windows con Linux dimostra come la dipendenza tecnologica sia ora vista come un rischio tangibile. Il modo in cui le aziende e i governi rispondono, attraverso l'allineamento, le politiche o la regolamentazione, svolgerà probabilmente un ruolo importante nel plasmare i flussi di capitale e la durata dei vantaggi competitivi.
La velocità del cambiamento è eccezionale, quindi come possiamo misurare il potenziale o valutare se un'azienda è matura per la disruption AI?
- Evidenza che l'AI sta accelerando la crescita dei ricavi, offrendo risparmi misurabili sui costi o un miglioramento sostenuto dei margini.
- La presenza di "fossati" che possono potenzialmente proteggere un'azienda dall'impatto dell'AI. Ciò può includere competenze uniche o contratti a lungo termine, vantaggi in termini di dati, credenziali di sicurezza credibili, il costo del passaggio a soluzioni alternative o la presenza di relazioni di fiducia esistenti con i clienti.
- Misure di gestione del rischio normativo (ossia gli standard di approvvigionamento, la legislazione o le esigenze di conformità) che possono isolare l'azienda dall'impatto della concorrenza trainata dall'AI.
Implicazioni per gli investitori
Il superciclo dell'AI guida i mercati dal 2023, ma spesso il trade è stato trattato in termini eccessivamente binari: affollate gli ovvi vincitori dell'AI e date per scontato che i leader di oggi monetizzeranno automaticamente la domanda di domani. In realtà, la gamma di risultati si sta ampliando. Alcune imprese si stanno dimostrando beneficiarie durevoli; altri stanno affrontando la disintermediazione più velocemente (o più lentamente) del previsto. Questo è esattamente il tipo di contesto in cui le strategie absolute return, che operano in un quadro flessibile di investimenti long e short, possono aggiungere valore posizionandosi sia per i vincitori che per i perdenti dell'AI.
Le opportunità più durature, o più sensibili all'impatto dell'AI, potrebbero non essere le più visibili.
Ben Wallace, Gestore di portafoglio
La chiave per questo è separare le storie dell'AI dalle realtà degli investimenti. Sul lato long, guardiamo oltre le narrazioni affollate, verso opportunità persistenti sia nelle infrastrutture che supportano la crescita dell'AI (energia, acqua, dati e servizi critici) sia nei beneficiari più silenziosi, in cui l'AI sta guidando la produttività, la compressione dei costi e l'espansione dei margini. Queste aziende potrebbero non essere leader dell'AI, ma possono esserne beneficiari netti man mano che l'AI diventa una mano silenziosa di disinflazione nei servizi e nella produzione.
Per quanto riguarda le posizioni short, l'attenzione si concentra sulle aree in cui le valutazioni presuppongono già un'esecuzione impeccabile, in cui i percorsi di monetizzazione rimangono incerti o in cui i vantaggi competitivi vengono erosi. Man mano che l'AI accelera il ritmo della disruption, i mercati possono diventare inefficienti, creando opportunità di errori di valutazione per gli investitori più agili o in grado di guardare oltre il consenso generale.
Poiché le scelte tecnologiche e basate sulla fiducia rimodellano il panorama dell'AI, è più probabile che i rendimenti premino la selettività rispetto al semplice ottimismo. Questo è il tipo di contesto in cui le strategie azionarie absolute return possono eccellere, affrontando la crescente dispersione del mercato assumendo posizioni sia lunghe che corte, con la flessibilità necessaria per adattarsi a un contesto in evoluzione. L'AI non solleverà tutte le barche allo stesso modo. Poiché i mercati legati alla fiducia, alla regolamentazione e alla tecnologia frammentano i mercati, le maggiori opportunità per gli investitori potrebbero risiedere nel distinguere i veri beneficiari da quelli le cui prospettive sono sopravvalutate.
Investimento absolute return: Un tipo di strategia di investimento che cerca di generare un rendimento positivo nel tempo, indipendentemente dalle condizioni di mercato o dalla direzione dei mercati finanziari, tipicamente con un basso livello di volatilità. Si prega di notare che i rendimenti positivi (o absolute return) non sono garantiti).
Allocazione del capitale: l'allocazione strategica della distribuzione di denaro tra diversi investimenti o, nel caso delle società, in cui l'azienda alloca le proprie risorse finanziarie, ad esempio, nell'aggiornamento delle attrezzature, nella ricerca e sviluppo, nel rimborso del debito o nella restituzione del capitale agli azionisti.
Rischio di disintermediazione: il rischio che le aziende intermediarie in una catena di approvvigionamento possano essere escluse dal processo.
Dispersione: misura in cui una distribuzione di punti dati viene allungata o compressa. Se i punti dati si raggruppano attorno a un certo valore, la dispersione è bassa, mentre se sono più spread , la dispersione è alta. Ad esempio, la dispersione nei titoli azionari misura l'intervallo di rendimenti di un gruppo di titoli. Una maggiore dispersione significa che i rendimenti azionari sono distribuiti più ampiamente su entrambi i lati del Benchmark, creando opportunità per gli stock picker di sovraperformare selezionando i vincitori ed evitando i perdenti.
Investimento long/short: Un portafoglio che può investire in posizioni sia lunghe che corte. L'obiettivo è di trarre profitto dalla combinazione di posizioni lunghe in asset che si ritiene aumenteranno di valore, con posizioni corte in asset di cui si prevede una diminuzione di valore. Questo tipo di strategia d'investimento ha il potenziale di generare rendimenti, sebbene non siano garantiti, a prescindere dall'andamento del mercato in generale.
Posizione lunga: Un titolo che viene acquistato con l'intenzione di detenerlo per un lungo periodo nella speranza che aumenti di valore.
Magnifici Sette (MAG 7): il termine "Magnifici Sette" si riferisce ai sette principali titoli tecnologici – Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Tesla, Alphabet e Meta – che hanno dominato i mercati negli ultimi anni.
Margine di profitto: il guadagno ottenuto dalle vendite di un prodotto o servizio, al netto dei costi aziendali e di produzione.
Project Glasswing: una nuova iniziativa che riunisce un gruppo di giganti della tecnologia, tra cui Apple, Anthropic, Google, Microsoft e NVIDIA, con l'obiettivo di proteggere il software più critico al mondo, contribuendo a rimodellare la sicurezza informatica per i governi e le aziende in un futuro in cui l'AI diventeranno sempre più in grado di individuare e sfruttare le vulnerabilità dei software. Claude Mythos Preview è un sistema fornito ai partner di Project Glasswing e alle organizzazioni che costruiscono e gestiscono infrastrutture software critiche, in modo che possano cercare di identificare, proteggere o mitigare i rischi derivanti dalle nuove iterazioni dei sistemi di AI prima che siano immessi sul mercato.
Investimento allo scoperto: i gestori di fondi utilizzano questa tecnica per prendere in prestito e poi vendere quelli che ritengono asset sopravvalutati, con l'intenzione di riacquistarli a un prezzo inferiore quando il prezzo scende. La posizione genera profitti se il valore del titolo scende.
Crescita dei ricavi: aumento dei ricavi o delle vendite lordi di un'azienda in un determinato periodo, utilizzato come indicatore della crescita dell'attività.
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