In sintesi
- Le decisioni tecnologiche stanno diventando decisioni geopolitiche, poiché l'AI, i semiconduttori, i dati e le infrastrutture critiche si intersecano sempre più con la sicurezza nazionale, rimodellando le partnership tecnologiche e le catene di approvvigionamento.
- La sovranità sta creando nuove aree di domanda strutturale, indirizzando il capitale verso le competenze nazionali di AI, le catene di approvvigionamento regionalizzate, l'energia, le reti, la sicurezza informatica e altre infrastrutture abilitanti.
- Una maggiore frammentazione favorisce la selezione attiva dei titoli, poiché le forze politiche, normative e tecnologiche aumentano la dispersione tra le aziende. È ormai imperativo comprendere i rischi geopolitici e il loro impatto sulle aziende.
Di recente, ho partecipato alle cene sugli investimenti di JHI in Medio Oriente, che hanno riunito i principali decision maker in ambito di investimenti dell'intera regione. Le perspicaci discussioni si sono concentrate sul modo in cui la sovranità è diventata una considerazione di investimento sempre più importante, in un mondo in cui le infrastrutture tecnologiche, i dati, l'intelligenza artificiale (AI), i servizi cloud, il capitale e le relazioni di sicurezza sono sempre più intrecciati.
Per la maggior parte degli ultimi tre decenni, le decisioni tecnologiche sono state decisioni commerciali: le aziende acquistavano il sistema più appropriato, al miglior prezzo, con il domicilio del fornitore che era un dettaglio secondario. Questa decisione è ora più complicata, poiché i fattori geopolitici prevalgono sulle considerazioni economiche. È necessario valutare e tenere conto dell'accesso a tecnologie distinte, della resilienza dell'offerta, dell'esposizione normativa e dell'allineamento geopolitico.
La geopolitica sta riscrivendo il manuale degli investimenti
L'era della globalizzazione tecnologica non sta scomparendo, si sta evolvendo. I governi e le aziende stanno attribuendo un valore maggiore alla resilienza, al titolo e al controllo delle infrastrutture critiche. Le decisioni sulla spesa in conto capitale per la tecnologia si stanno spostando dal chi possiede la tecnologia migliore a chi può costruirla, proteggerla e commercializzarla nel nuovo panorama geopolitico.
Qualsiasi «vincitore» dell'AI probabilmente dominerà la geopolitica. Le due maggiori economie, gli Stati Uniti e la Cina, sono profondamente interdipendenti; tuttavia, la competizione strategica sta colpendo aree chiave dello sviluppo tecnologico, che spaziano dall'AI e dalle apparecchiature per semiconduttori alla produzione avanzata e alle infrastrutture cloud. La corsa all'AI è condizionata anche dall'energia. L'autore premio Pulitzer Daniel Yergin ha sottolineato che i colossi della tecnologia e gli sviluppatori di AI non sono concentrati solo sull'innovazione tecnologica, ma sono anche in lizza per garantire un'energia di base affidabile per i data center. A questo proposito, USA, Cina e Medio Oriente hanno un vantaggio strutturale rispetto ad altre nazioni.
Il nesso tra energia e AI sta ricalibrando l'industria energetica globale ed è un fattore importante in un ripensamento in corso della transizione energetica rispetto all'aggiunta di energia.
Daniel Yergin, vicepresidente di S&P Global, autore premiato con il Premio Pulitzer di The Prize: The Epic Quest for Oil, Money, and Power e The New Map: Energy, Climate, and the Clash of Nations.
L'industria dei semiconduttori è l'emblema della geopolitica e delle sue sfide. La produzione avanzata di chip è geograficamente concentrata. La produzione avanzata di memoria tra Corea del Sud, Giappone e Taiwan rappresenta un "anello di fuoco" concentrato per le interruzioni della catena di approvvigionamento, mentre Taiwan controlla il 90% della produzione di semiconduttori avanzati, principalmente attraverso TSMC.3 Di conseguenza, le conversazioni sui contratti di fornitura con le aziende di hardware tecnologico sono passate da “battimi questo prezzo” a “mostrami la resilienza della mia mappa della catena di approvvigionamento regionale”, sottolineando la priorità della resilienza rispetto al prezzo.
L'AI e la spinta alla sovranità tecnologica
L'IA è ora una corsa agli armamenti. C'è una competizione spietata tra paesi e regioni per controllare e/o proteggere l'accesso alle tecnologie alla base dell'AI. Ciò include non solo i modelli di frontiera, ma anche l'hardware AI: GPU avanzate, CPU per supportare carichi di lavoro ed elaborazione AI, memoria, server, storage, apparecchiature di rete, insieme all'energia del data center e ai sistemi di raffreddamento.
Le restrizioni sull'accesso della Cina ai semiconduttori all'avanguardia da parte degli Stati Uniti e di altri paesi rafforzano le vulnerabilità strategiche intrinseche alle catene di approvvigionamento. Di conseguenza, la Cina sta passando dall'utilità dell'AI e dalla sua diffusione di massa alle competenze di frontiera. Sta anche sostenendo l'AI nel Sud del mondo attraverso partnership infrastrutturali. I modelli open-weight cinesi dominano l'utilizzo dell'AI, consentendo all'AI quasi di frontiera cinese di spread globalmente a costi molto più bassi.1
Le catene di approvvigionamento si stanno frammentando in silos regionali (Asia per l'Asia, Europa per l'Europa, Nord America per il Nord America). Negli Stati del Golfo, sono stati stanziati oltre 250 miliardi di US$2 per AI, data center ed ecosistemi digitali. Il Medio Oriente beneficia di energia a basso costo, terreni abbondanti e carichi di lavoro di calcolo fungibili. Con i laboratori di frontiera statunitensi che non sono in grado di personalizzare i modelli per soddisfare le esigenze del Medio Oriente, esistono interessanti opportunità di investimento regionali.
Nel frattempo, l'Europa è "intrappolata" nell'uso di chip statunitensi abbinati a modelli open-weight cinesi (che rappresentano più della metà dell'utilizzo dei token dell'UE). Misure normative mirate, come il divieto di inverter cinesi nelle infrastrutture della rete rinnovabile, evidenziano la crescente attenzione alle vulnerabilità della sicurezza rispetto alla pura efficienza dei prezzi.
Cosa significa tutto questo per gli investimenti nel settore tecnologico?
Dato l'enorme ciclo di capex dei data center di circa 5-6 trilioni di dollari USA, il calcolo è ormai simile a una commodity variabile. Con il ritorno del costo del capitale, i tassi di interesse più elevati stanno portando a costi del servizio del debito più elevati, il che significa che questi progetti sono più costosi da realizzare. Di conseguenza, un hurdle rate (tasso minimo di rendimento) più elevato aumenta il rischio che una sottoperformance del capex possa innescare rotazioni dalle azioni all'investimento obbligazionario.
Un panorama tecnologico più frammentato porta in genere a una maggiore dispersione dei rendimenti tra aziende, settori e regioni. La ricerca fondamentale oltre quei confini può aiutare gli investitori a valutare dove i rischi geopolitici sono adeguatamente riflessi nelle valutazioni, dove possono essere esagerati e dove il mercato potrebbe trascurare esposizioni importanti.
In questo contesto, riteniamo che l'investimento attivo abbia il potenziale per offrire rendimenti corretti per il rischio migliori. Il nostro obiettivo è identificare le opportunità lungo l'intera catena del valore dell'AI: energia, apparecchiature di rete, raffreddamento, networking, livello di applicazioni e servizi, sicurezza informatica e applicazioni e servizi in grado di trasformare l'investimento in AI in prodotti utili. Allo stesso tempo, un focus su profitti, flusso di cassa e valutazioni razionali è indispensabile per investire in questo settore entusiasmante, in rapida evoluzione, ma volatile.
In un mondo sempre più frammentato, mentre governi, aziende e consumatori attribuiscono un valore maggiore alla resilienza, al titolo e al controllo sulle infrastrutture critiche, riteniamo che quelle aziende che forniscono soluzioni flessibili e che consentono la sovranità siano meglio posizionate per il successo nel prossimo decennio.
INFORMAZIONI IMPORTANTI
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Non c'è alcuna garanzia che le tendenze passate si confermino o che le previsioni si realizzino.
1 World Economic Forum.com; AI open-weight: la differenza tra noleggiare e possedere la sovranità tecnologica; 4 settembre 2026.
2 World Economic Forum.com; Sbloccare valore: AI per una crescita resiliente in MENA; 14 ottobre 2026.
3 US International Trade Administration.
Spesa in conto capitale (capex): denaro che un'azienda spende in attività importanti a lungo termine come immobili e macchinari (beni materiali) o tecnologia, software, marchi, brevetti ecc. (beni immateriali) per facilitare nuovi progetti o investimenti che sostengono la crescita aziendale e espansione.
CPU: l'unità di elaborazione centrale è il centro di controllo che gestisce il sistema operativo e le applicazioni della macchina, interpretando, elaborando ed eseguendo le istruzioni dei programmi hardware e software. GPU: un'unità di elaborazione grafica esegue complessi calcoli matematici e geometrici necessari per il rendering grafico e vengono utilizzati anche nei giochi, nella creazione di contenuti e nell'apprendimento automatico.
Flusso di cassa: movimento di denaro in entrata e in uscita di un'azienda in un determinato periodo di tempo. Se gli afflussi di liquidità dell'azienda superano i deflussi, il flusso di cassa netto è positivo e può indicare che un'azienda è in buona salute finanziaria.
Dispersione: misurazione di quanto i rendimenti di ciascuna variabile (ad es. le azioni di un Benchmark) differiscono dal rendimento medio di quel Benchmark.
Valutazioni razionali: valutazioni che appaiono ragionevoli e giustificabili sulla base dei fondamentali di una società e delle prospettive future, piuttosto che sui prezzi guidati principalmente da eccessivo ottimismo o dall'hype di mercato.
Ritorno del costo del capitale: dopo la crisi finanziaria globale e fino al COVID, un periodo di tassi di interesse vicini allo zero e di elevata liquidità ha consentito alle imprese e ai governi di prendere in prestito denaro a tassi di interesse storicamente bassi. I rialzi dei tassi hanno reso il capitale più costoso, incidendo sulle decisioni di indebitamento e aumentando le aspettative affinché le imprese generino rendimenti sostenibili.
Token: i token di AI sono gli elementi costitutivi di input e output utilizzati dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sono le più piccole unità di dati utilizzate da un LLM per elaborare e generare un testo/output utile. Gli sviluppatori di IA e le società di cloud computing possono monetizzare i token di AI addebitando agli utenti o agli sviluppatori costi basati sul volume di utilizzo e sulla potenza di calcolo.
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Comunicazione di Marketing.
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