In che modo il ciclo di capex dell'AI si ripaga da solo?

A dominare i titoli degli investimenti in questi giorni è il prezzo del ciclo di investimenti di capitale nell'AI. L'attenzione è comprensibile dato che, a partire dal prossimo anno, si prevede che l'importo in dollari annuo destinato alla realizzazione si misurerà in trilioni.

Una domanda che è in primo piano nella mente degli investitori è: vale la pena? Per dirla in termini finanziari più precisi: le aziende genereranno alla fine rendimenti sufficienti a giustificare questo livello di investimento?

Per affrontare questo problema, il team Janus Henderson Global Technology and Innovation ha condotto un'analisi inserendo nei modelli i livelli di consenso delle spese in conto capitale (capex) altamente pubblicizzati, per ricavare la quantità di ricavi necessaria per generare i rendimenti che riteniamo le aziende tecnologiche – e di conseguenza la comunità degli investitori – riterrebbero accettabili per giustificare tale impegno di capitale. Le ipotesi sono state formulate sulla base dei commenti del management, della nostra esperienza nel settore e di precedenti storici.

Un approccio top-down

Poiché gran parte della discussione riguarda le cifre aggregate delle spese in conto capitale (capex), abbiamo prima applicato un'analisi top-down basata sulle seguenti ipotesi:

• Gran parte dell'investimento è intrapreso da megacap hyperscalers e neocloud incentrato sull'AI
• Riteniamo che il rendimento del capitale investito (ROIC) sia una metrica potente, poiché responsabilizza il management rispetto alla sua capacità di identificare progetti meritevoli e allocare il capitale ai livelli appropriati.
• Ai fini di questo esercizio, abbiamo ipotizzato che i team di gestione cercherebbero di ottenere un ROIC del 15% sul capex AI, un livello che riteniamo sia stato ampiamente raggiunto al momento.
• È importante notare che il ROIC al 15% è inferiore ai rendimenti del capex generati prima del ciclo di investimenti nell'IA, poiché le aziende potrebbero essere disposte ad accettare rendimenti inferiori – almeno per un periodo di tempo – data l'opinione che queste iniziative siano esistenziali per l'ecosistema tecnologico.
• Supponiamo anche che margini operativi a lungo termine del 30%, all'incirca in linea con le società SaaS (software-as-as-service), sarebbero accettabili. Presumiamo che l’AI avrà un costo del venduto (COGS) più elevato, ma spese operative inferiori grazie all’automazione e alla scala dell’AI.
• Riconosciamo che un tale modello di alto livello incorporerà una doppia contabilizzazione, poiché gran parte dei ricavi degli hyperscalers è anche il COGS dei laboratori di frontiera, gli altri attori principali di questo ecosistema. I nostri modelli lo compensano.

Sulla base di queste ipotesi, la tabella seguente indica i ricavi annuali che devono essere generati per giustificare questo ciclo di capex.

Alcuni spunti:

• Dopo aver superato i 700 miliardi di dollari quest'anno, si prevede che le spese in conto capitale per l'IA supereranno i 1.000 miliardi di dollari nel 2027 e si avvicineranno ai 2.000 miliardi di dollari nel prossimo decennio. Si noti che ipotizziamo stime di capex approssimativamente in linea con il consenso di Wall Street fino al 2030. Oltre il 2030, ipotizziamo che il capex cresca di circa il 3-4% all'anno.
• Secondo le attuali ipotesi, i ricavi legati all’AI dovrebbero superare abbondantemente i 2 mila miliardi di dollari entro il 2030 e i 4 mila miliardi di dollari nel corso del prossimo decennio.
• Dopo un ingente acconto, il 2026 segna l'ultimo anno in cui la crescita del capex nell'AI dovrebbe aumentare più rapidamente della crescita del flusso di cassa operativo.
• Poiché le spese in conto capitale raggiungono il livello di mille miliardi di dollari, il 2026 rappresenta l'ultimo anno in cui gli hyperscalers, in aggregato, possono finanziare la crescita delle spese in conto capitale esclusivamente attraverso i flussi di cassa, il che si traduce in una maggiore dipendenza dai mercati dei capitali di debito per colmare la differenza – qualcosa che sta già accadendo con le aziende che non possiedono enormi motori di liquidità Internet, software o pubblicitari.
• Relativamente a questo, il livello accumulato di capex significa che le entrate legate all'AI dovranno sostenere un livello di crescita più elevato rispetto alla crescita dei capex.
• Data la convinzione che fare le cose nel modo giusto con l'AI non sia una scelta, ma forse qualcosa di esistenziale, le aziende potrebbero essere disposte ad accettare un ROIC inferiore. Al 10%, ad esempio, i ricavi annuali richiesti potrebbero essere inferiori del 33% rispetto a quelli previsti nel nostro scenario di base. Queste sono scelte che i manager - e quindi, per estensione, gli investitori - dovranno fare man mano che lo scenario si evolve.
• Le stesse ipotesi sono valide (minori ricavi necessari) se le aziende riuscissero a ottenere margini operativi superiori al 30% dalle attività di IA.

E dal Bottom-up

La nostra analisi a livello aziendale si basa su una combinazione di previsioni interne e di consenso. Molte delle ipotesi dell'analisi di cui sopra sono valide, specialmente per quanto riguarda le relazioni interconnesse - e quindi il doppio conteggio - tra hyperscalers e laboratori di frontiera. Vogliamo sottolineare che queste sono stime approssimative, poiché siamo ancora all'inizio del ciclo di adozione e abbiamo una visibilità limitata su molte categorie di entrate.

Le ipotesi e i risultati qui riportati includono:

• Oltre agli hyperscalers, ai neocloud e ai laboratori di frontiera, la nostra analisi bottom-up include anche modelli a pesi aperti, nonché l'AI sovrana, aziendale e fisica.
• I nostri calcoli si basano in parte sul rendimento atteso dei ricavi del capex AI, che finora è stato depresso ma che si prevede ampiamente in miglioramento nel tempo.
• Come si può notare di seguito, in ciascuno dei 12 anni presi in considerazione, i ricavi derivanti dall'AI dal basso verso l'alto (bottom-up) sarebbero inferiori a quanto richiesto dall'analisi dall'alto verso il basso (top-down) con un ROIC del 15%/margine operativo del 30%.
• Se le aziende accettassero un ROIC del 10% o i margini operativi salissero al 40%, il fatturato bottom-up sarebbe sufficiente a giustificare le attuali aspettative di capex.

Riconciliare la differenza

La differenza tra i modelli e la sensibilità dell’analisi alle piccole variazioni delle ipotesi illustra perché il mercato tende a reagire in modo così volatile ai report sui ricavi dei laboratori di frontiera, ai cambiamenti dei tassi di interesse e alle condizioni di finanziamento per le neocloud. Una differenza così ampia tra i due modelli potrebbe sembrare preoccupante, ma ci sono diversi fattori che potrebbero colmare il divario, oltre ad accettare rendimenti inferiori:

• Riteniamo che i governi sovrani considerino l'AI essenziale per la loro salute economica e la loro sicurezza nazionale. Di conseguenza, questa spesa non è guidata dal ROIC.
• Gran parte dell'investimento in AI è anticipato, mentre la capacità – e quindi i ricavi – è in ritardo man mano che i data center vengono costruiti e messi online. Una volta aggiunta quella capacità di calcolo e materializzatisi la scala e la leva operativa, i rendimenti potrebbero superare le aspettative.
• L'analisi a livello di singola società, a nostro avviso, sarà fondamentale, poiché probabilmente ci sarà una profonda differenza tra i fornitori di servizi cloud che dispongono di un modello di frontiera (o di competenze prossime alla frontiera) e quelli che non ne dispongono.
• Quest'ultima categoria potrebbe potenzialmente avere un multiplo inferiore, poiché queste società potrebbero essere figurativamente relegate allo status di società di servizi non regolamentata.
• Anche i flussi di cassa e i bilanci a livello di società saranno probabilmente un fattore di differenziazione chiave, poiché coloro che si affidano al finanziamento tramite debito avranno meno libertà di accettare un’ampia varianza nei rendimenti.

Una prospettiva sull'obbligazionario

Oltre a generare un ROIC accettabile, i manager aziendali devono anche pensare a come finanziare gli ingenti requisiti di capex. Il team obbligazionario di Janus Henderson ha analizzato e commentato il potenziale impatto del finanziamento dello sviluppo dell'AI all'interno dei mercati del debito pubblico. Sebbene il nostro team ritenga che i mercati pubblici Investment Grade saranno in grado di assorbire le esigenze di finanziamento previste legate ai capex e che il costo del finanziamento tramite debito probabilmente rimarrà al di sotto dei livelli di ROIC discussi in precedenza, continuiamo a pensare che gli spread debbano allargarsi per consentire al mercato di eliminare l'importo dell'emissione di debito prevista.

–Mike Talaga, CFA, Responsabile globale della ricerca sul credito

Cosa cercare dopo

Un'altra variabile - e importante - che gli investitori devono monitorare è se un livello ancora maggiore di capex da parte di hyperscalers, frontier labs e neocloud provider sarà richiesto per il resto del decennio. Date le attuali condizioni macroeconomiche e di finanziamento, questo potrebbe benissimo essere il caso. Qualora si concretizzasse, sarebbero necessari ancora più ricavi legati all'AI per soddisfare gli ostacoli del ROIC e dei margini.

Con livelli di capex di questa portata e requisiti di ricavi e rendimento commisurati, gli investitori accoglierebbero probabilmente una qualche forma di convalida incrementale della tesi sull'infrastruttura AI. Nei prossimi 12 mesi potrebbero ottenerne due, sotto forma di quotazioni pubbliche dei laboratori di frontiera OpenAI e Anthropic. Una maggiore visibilità sugli investimenti, sui modelli di business e sui mercati finali di queste aziende può alleviare lo shock provocato agli investitori quando si confrontano con importi in dollari solitamente associati alle economie nazionali. Le quotazioni di successo non solo rappresenterebbero un voto di fiducia, ma potrebbero anche iniettare ulteriore capitale nell’ecosistema dell’AI, introducendo così una fascia di tolleranza forse più ampia attorno agli obiettivi di rendimento.

È ancora presto. Con l'implementazione dell'AI in una parte più ampia dell'economia globale, ci aspettiamo una maggiore visibilità sui ricavi, i margini e i rendimenti generati con ogni successivo periodo di guadagno. Come indicato, le ipotesi e le conclusioni di questa iterazione del nostro modello di ricavi sono solo un punto di partenza. Il mix di offerte di AI, la disciplina degli investimenti e la gestione del bilancio di una società saranno tutti fattori chiave nell'identificare quali aziende sono più in grado di mantenere i propri impegni e quali potrebbero non essere all'altezza.

INFORMAZIONI IMPORTANTI

Le aziende focalizzatesull'intelligenza artificiale ("AI"), comprese quelle che sviluppano o utilizzano tecnologie AI, potrebbero dover affrontare una rapida obsolescenza dei prodotti, un'intensa concorrenza e un maggiore controllo normativo. Queste aziende spesso fanno molto affidamento sulla proprietà intellettuale, investono in modo significativo in ricerca e sviluppo e dipendono dal mantenimento e dall'aumento della domanda dei consumatori. I loro titoli possono essere più volatili di quelli di società che offrono tecnologie più consolidate e possono essere influenzati da rischi legati all'uso dell'AI nelle operazioni aziendali, tra cui la responsabilità legale o il danno reputazionale.

I settori tecnologici potrebbero essere notevolmente influenzati dall'obsolescenza della tecnologia esistente, dai brevi cicli di prodotto, dal calo dei prezzi e dei profitti, dalla competizione di nuovi operatori sul mercato e dalle condizioni economiche generali. Un investimento concentrato in un unico settore potrebbe essere più volatile della performance di investimenti meno concentrati e del mercato nel suo complesso.