Evoluzione tecnologica e cicli finanziari: il ruolo dell’IA

• Pur esercitando un impatto trasformativo sulla società, molte nuove tecnologie generano margini di profitto inferiori alla media giacché trasferiscono il valore economico dai produttori ai consumatori.
• L’adozione di tecnologie trasformative tende a seguire un ciclo prevedibile che vede la concorrenza erodere i margini di profitto
• Evitare i settori altamente commoditizzati, investendo invece in imprese che offrono vantaggi difficilmente replicabili può essere cruciale per ottenere sovraperformance.

Ogni ciclo finanziario è diverso, ma i trend storici evidenziano con regolarità una dinamica comune: con l’aumento dei tassi di adozione, il valore economico delle tecnologie con finalità generali (General-Purpose Technologies, GPT) in grado di incidere sull’intera economia tende a trasferirsi dai produttori ai consumatori. Un esame approfondito di tale tendenza consente di comprendere aspetti importanti dell’evoluzione dei cicli e degli eccessi finanziari, fornendo una chiave di lettura per comprendere l’attuale boom degli investimenti nell’IA.

Il paradosso delle tecnologie con finalità generali

Dopo un recente viaggio di lavoro in Medio Oriente, il volo di ritorno di 14 ore mi è sembrato lunghissimo; eppure un secolo fa ci avrei messo 14 settimane per tornare a casa. Il trasporto aereo ha ridotto le distanze, aumentato il volume e la velocità di consegna delle merci e ampliato le connessioni umane, integrando efficacemente l’economia globale. In quest’ottica, pochi negherebbero che il trasporto aereo (una GPT) non abbia avuto effetti straordinariamente positivi per la società; eppure i margini di profitto del settore aereo nell’arco di più cicli sono inferiori alla media.

Questa osservazione si applica anche ad altre GPT storiche. Come l’aereo, anche l’automobile accorcia le distanze tra le persone e le merci e anche in questo caso non sorprende notare che i margini di profitto del settore automobilistico sono più bassi della media di mercato. Lo stesso è accaduto con la radio e la televisione, e di nuovo verso la fine degli anni Ottanta, quando i computer hanno rapidamente fatto la loro comparsa sulle scrivanie degli uffici, dando enorme impulso alla produttività. Tuttavia, attualmente i produttori di PC (almeno quelli non concentrati su dispositivi mobili) spesso offrono rendimenti sul capitale inferiori a quelli di mercato.

Di conseguenza, il ciclo è divenuto prevedibile e può essere suddiviso nelle seguenti fasi:

1. Una nuova tecnologia oggetto di ampia domanda e con offerta limitata genera previsioni di utili elevati.
2. Le previsioni di alti rendimenti attirano imprenditori e capitale, con conseguente aumento dell’offerta di prodotti e rialzo delle quotazioni azionarie.
3. I tassi di adozione salgono ma l’eccessiva concorrenza e l’offerta superiore alla domanda comprimono i margini del settore.
4. Le quotazioni elevate crollano e il settore diviene oggetto di consolidamento.
5. Ciò innesca una recessione e un calo del mercato più o meno gravi a seconda di quanto l’economia e i mercati finanziari fossero esposti al boom degli investimenti.

Il paradosso è che tutto ciò non dipende dal fallimento della tecnologia, che al contrario continua a progredire. I computer divengono più potenti e più rapidi, i televisori più leggeri e offrono una migliore definizione, le automobili consumano meno carburante e sono più durevoli, i tempi di volo si accorciano, e la lista continua. È questo il nocciolo del paradosso delle GPT: il tasso di adozione della tecnologia è inversamente proporzionale al suo valore commerciale per i produttori e gli azionisti.

Questa dinamica spesso provoca eccessi e correzioni nell’economia e nei mercati finanziari, poiché imprenditori e investitori non tengono adeguatamente conto dei potenti effetti del capitalismo e del libero mercato. Gli investitori che, entusiasti dei progressi scientifici, non si accorgono che il valore commerciale viene trasferito dai produttori alla società in senso ampio spesso imparano a proprie spese una dolorosa lezione sull’economia e sui mercati finanziari.

In che modo tutto ciò può aiutarci a riflettere sull’IA e su questo ciclo?

Un algoritmo è un feedback loop (ciclo di retroazione) che prevede il futuro sulla base del passato; di fatto, quindi, l’IA costituisce una potente macchina di previsione con capacità di calcolo ben superiore a quella umana. È una straordinaria conquista dell’ingegneria umana in continuo miglioramento.

Tuttavia, come altre GPT storiche, anche questa presenta alcune dualità. Se le prospettive di margine di profitto sono così alte come sembrerebbe indicare l’entusiasmo del mercato, come possiamo non prevedere che il passato si ripeta e che si assista a una massiccia crescita dell’offerta di IA, come è avvenuto con il lancio di DeepSeek a inizio anno?

Inoltre, gran parte dei dati disponibili per l’apprendimento dei modelli di IA è già stata utilizzata. Ciò significa che i modelli di IA ad alta intensità di capitale potrebbero dover fare i conti non solo con nuovi concorrenti ma anche con le difficoltà e gli elevati costi necessari per sovraperformare i modelli attuali, dal momento che tutti attingono alla stessa banca dati: il web. Quanto meno un prodotto si differenzia dalla concorrenza, tanto meno sarà il suo pricing power e il suo valore commerciale.

Il grafico allegato, che illustra i margini di profitto dell’S&P 500 e dell’MSCI EAFE, mostra gli eccessi iniziati negli anni 2010 dopo un lungo periodo di tassi di interesse artificialmente bassi, riduzione dei costi e disinvestimenti resi possibili dalla globalizzazione. Se l’IA, come altre GPT, seguirà una traiettoria di aumento della concorrenza e della commoditizzazione, è probabile che si avrà un rallentamento della spesa per investimenti legata all’IA e un effetto a cascata sull’economia in generale. Ciò potrebbe mettere a nudo le vulnerabilità dei margini di profitto che attualmente si nascondono dietro l’entusiasmo che circonda l’IA.

Conclusioni

Come nel caso di altre tecnologie, non credo che sia necessario essere un programmatore o uno sviluppatore per farsi un’idea degli aspetti commerciali dell’intelligenza artificiale. Un investitore abile deve invece valutare la domanda futura di IA a fronte dell’offerta creata dal ciclo del capitale, poiché è questo che determinerà in ultima istanza i margini di profitto e la performance azionaria.

Per quanto riguarda i responsabili dell’asset allocation con un orizzonte di lungo periodo, le opportunità d’investimento stanno nell’evitare le società esposte a un elevato rischio di commoditizzazione, legato direttamente o indirettamente all’IA. Il capitale andrebbe invece investito in imprese che presentano vantaggi difficili da replicare, tra cui abilitatori IA come alcuni hyperscaler. Ravvisiamo opportunità in società di software verticali con competenze settoriali non replicabili, mentre siamo scettici nei confronti di alcune società di software orizzontali (ossia quelle che creano applicazioni per una vasta gamma di settori, ad esempio fornitori di servizi di contabilità o di gestione delle relazioni con la clientela) che potrebbero vedere minacciata la loro quota di mercato via via che le imprese adottano l’IA.

Tuttavia, la commoditizzazione e la deflazione dei margini di profitto non interessano solo il settore tecnologico. L’IA consente ai consumatori di ogni tipo di fare a meno di prodotti di mediocre qualità, annullando i vantaggi in termini di profitto di società la cui competitività poggiava unicamente su un brand costruito grazie a ingenti investimenti pubblicitari. Le aziende con prodotti e servizi mediocri potrebbero faticare a ottenere gli stessi rendimenti del passato a causa dell’aumento della concorrenza, e saranno inoltre costrette a tagliare massicciamente i budget pubblicitari per poter finalmente investire nell’innovazione. Molte società troveranno difficile mantenere margini elevati (cfr. Figura 1).

Nel complesso, riteniamo che la selettività sarà essenziale per ottenere rendimenti superiori a quelli di mercato, in un futuro che si preannuncia volatile e in evoluzione, e in cui si affermerà un nuovo paradigma caratterizzato da performance differenziate tra gestori attivi e passivi.

Le opinioni espresse sono quelle del o degli autori e sono soggette a modifi ca in qualsiasi momento. Tali opinioni sono fornite a mero scopo informativo e non devono essere considerate una raccomandazione sulla quale basare l’acquisto di titoli né una sollecitazione o una consulenza d’investimento. Non vi è alcuna garanzia che le previsioni si avverino. I rendimenti passati non sono una garanzia dei risultati futuri.