Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
I relatori concordano sul fatto che il mercato non ha ancora monetizzato le capacità agenti e che l'adozione enterprise di agenti AI è probabilmente a anni di distanza. Evidenziano anche gli ostacoli normativi e la necessità che l'AI si scaldi affinché il vento favorevole all'inferenza di NVDA si concretizzi.
Rischio: L'AI agentica rimane sperimentale fino al 2026, ostacoli normativi e attriti antitrust che rallentano la distribuzione.
Opportunità: Vento favorevole all'inferenza di NVDA se gli agenti scalano, integrazione enterprise esistente di Alphabet in Workspace.
Punti chiave
Alphabet controlla già il 21% del mercato enterprise LLM con Google Gemini.
Offre Project Mariner, un agente AI sperimentale, ai suoi clienti paganti.
Ha vantaggi unici in termini di risorse e hardware rispetto ai concorrenti startup come OpenAI e Anthropic.
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Jensen Huang, CEO di Nvidia (NASDAQ: NVDA), ha parlato molto di intelligenza artificiale (AI) agentica nelle ultime settimane.
Ha ragione a farlo, poiché l'AI agentica rappresenta il prossimo salto nella tecnologia AI.
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Non importa quanto avanzati possano sembrare i moderni programmi AI quando interagisci con essi, il modo in cui funzionano è, in sostanza, identico a come funziona un normale programma per computer.
Inserisci un prompt e l'AI genera una risposta a quel prompt. Funzionalmente non è diverso dall'uso di un elaboratore di testi. Inserisci pressioni di tasti sulla tastiera e il tuo computer visualizza lettere sullo schermo.
Tuttavia, con un programma AI agentico, potresti dargli istruzioni generali e fargli interagire con Internet per tuo conto.
Sebbene la tecnologia sia ancora agli inizi, la società madre di Google, Alphabet (NASDAQ: GOOG)(NASDAQ: GOOGL), è già emersa come uno dei primi leader in questo campo.
Da qualche parte, oltre il mare
Gli abbonati al piano ultra AI di Google da $250/mese hanno accesso a Project Mariner, l'agente AI sperimentale dell'azienda.
Project Mariner è completamente integrato in Chrome e può interagire con i siti web per conto del suo supervisore umano attraverso di esso. Ad esempio, Project Mariner può acquistare i tuoi biglietti per un evento sportivo o un concerto, o persino fare la spesa per te online.
Non può ancora interagire con il mondo fisico per tuo conto, non può nemmeno interagire con Internet al di fuori di un browser, ma è molto più vicino a ciò che molti di noi probabilmente immaginavano quando i programmi AI hanno iniziato a comparire sulla scena nel 2022.
Ci sono concorrenti, ovviamente, sia OpenAI che Anthropic offrono rispettivamente Operator e Computer Use. Ma penso che sia Alphabet ad avere il maggior potenziale per alcune ragioni.
Google, Google per me
Inizierò con il vantaggio di Alphabet su OpenAI e Anthropic. Nessuna delle due aziende ha ancora generato profitti.
Ora, entrambe le società hanno piani per raggiungere la redditività, e Anthropic è molto più vicina a raggiungerla con un obiettivo dichiarato per il 2027-2028, ma nessuna delle due rivaleggerà presto con Alphabet.
Ad esempio, Anthropic prevede 70 miliardi di dollari di ricavi annuali entro il 2028. Alphabet ha generato 113,8 miliardi di dollari solo nel Q4 del 2025, il che ha rappresentato una crescita del 18% rispetto al Q4 2024, e ha gestito un margine di profitto netto del 32,81%.
In parole povere, Alphabet ha molte più risorse da investire nel suo programma AI rispetto alle due società più importanti focalizzate sul settore.
E l'ascesa meteorica di Google Gemini, la risposta di Alphabet a Claude di Anthropic e ChatGPT di OpenAI, è un'ulteriore prova del crescente dominio di Google nello spazio AI.
Nel 2023, ChatGPT controllava il 50% del mercato Enterprise Large Language Model (LLM). Meta controllava il 16%, Anthropic il 12% e Google Gemini era all'8%.
Avanti veloce alla fine del 2025, e la quota di mercato di ChatGPT è scesa al 27%, ed è probabile che venga presto superata da Google Gemini, che ha raggiunto il 21% di quota di mercato. Meta, nel frattempo, ha perso metà della sua quota di mercato scendendo all'8%, mentre Claude di Anthropic è cresciuto fino al 40% di quota di mercato.
Ma Alphabet è destinata a trarre profitto anche dall'ascesa di Anthropic.
Dal cyberspazio alla realtà
Unico tra i suoi pari nel campo dell'AI, che si affidano tutti all'unità di elaborazione grafica (GPU) di Nvidia, Alphabet sta costruendo il proprio hardware AI, l'unità di elaborazione tensoriale (TPU), che ha progettato in collaborazione con Broadcom (NASDAQ: AVGO).
Vi risparmierò i dettagli tecnici, ma ci sono alcune differenze chiave nel ruolo e nel costo che fanno sì che il TPU e la GPU non siano necessariamente intercambiabili. Ma il TPU rappresenta uno dei primi veri concorrenti al dominio hardware di Nvidia.
E Anthropic ha annunciato alla fine dell'anno scorso che prevedeva di aggiungere fino a un milione di chip TPU al proprio hardware entro il 2026, ovvero circa un gigawatt di capacità di calcolo. Quindi, anche quando i suoi apparenti rivali vincono, vince anche Alphabet, che è una posizione invidiabile per un'azienda, non credete?
Quindi, dato il crescente dominio dell'AI di Google e il fatto che è una delle poche aziende a portare sul mercato un'AI agentica, seppur in una capacità prototipale sperimentale, penso che sia ben posizionata per essere un protagonista nel passo agentico dell'evoluzione dell'AI come tecnologia.
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James Hires ha posizioni in Alphabet. The Motley Fool ha posizioni e raccomanda Alphabet, Meta Platforms e Nvidia. The Motley Fool raccomanda Broadcom. The Motley Fool ha una politica di divulgazione.
Le opinioni e i pareri espressi nel presente documento sono quelli dell'autore e non riflettono necessariamente quelli di Nasdaq, Inc.
Discussione AI
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"Alphabet ha un vantaggio da first-mover nella distribuzione di AI agentica, ma l'articolo confonde la quota di mercato con la monetizzazione e tratta una funzionalità sperimentale come un modello di business provato."
L'articolo confonde i guadagni di quota di mercato con i fossati di redditività. Il balzo di Gemini dall'8% al 21% di quota LLM enterprise è reale, ma l'articolo non spiega *perché* — competizione di prezzo, bundling o superiorità genuina? Più criticamente: l'AI agentica rimane sperimentale. Project Mariner è una funzionalità beta da $250/mese, non un ricavo. Claude di Anthropic domina con il 40% di quota nonostante zero redditività, suggerendo che il mercato non ha ancora monetizzato le capacità agenti. Il vantaggio TPU di Alphabet è esagerato — è una vittoria di progettazione con Anthropic; la maggior parte dei laboratori AI preferisce ancora l'ecosistema di NVDA. L'articolo presume che il 2026 sarà l'anno in cui gli agenti diventeranno mainstream, ma l'adozione enterprise di agenti sperimentali basati su browser è probabilmente a anni di distanza.
Se l'AI agentica non genererà nuovi flussi di ricavi materiali entro il 2027, il livello Mariner di Alphabet da $250/mese rimarrà un errore di arrotondamento, e l'intera tesi dell'articolo crollerà in "Alphabet è grande e ha soldi" — il che non giustifica una valutazione premium.
"La dominanza di Alphabet nell'AI agentica è attualmente più una strategia difensiva per proteggere i ricavi della ricerca che un motore provato per la crescita del software enterprise ad alto margine."
L'articolo confonde il potenziale 'agentico' con la monetizzazione enterprise effettiva. Mentre i TPU di Google e l'integrazione verticale forniscono un fossato formidabile, le cifre di quota di mercato citate — in particolare Anthropic che cattura il 40% del mercato LLM enterprise — suggeriscono un massiccio spostamento nelle preferenze degli sviluppatori che la quota del 21% di Alphabet non compensa completamente. Alphabet sta essenzialmente sovvenzionando la sua crescita AI attraverso la dominanza della ricerca, ma mentre gli agenti si spostano da flussi di lavoro 'basati su browser' a 'API-first', il valore si sposta dalla piattaforma (Chrome) all'intelligenza del modello. La dipendenza di Alphabet dal proprio ecosistema è sia il suo più grande punto di forza che una potenziale responsabilità se gli sviluppatori continuano a favorire l'architettura di Anthropic per compiti di ragionamento complessi e multi-step.
L'enorme flusso di cassa di Alphabet e l'infrastruttura TPU proprietaria le consentono di spendere più dei rivali sui costi di inferenza indefinitamente, trasformando di fatto l'AI in una commodity dove la scala di Google vince per impostazione predefinita.
"N/A"
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"L'AI agentica amplifica il fossato di calcolo di Nvidia molto più dei vantaggi software di Alphabet, poiché l'orchestrazione multi-agente in tempo reale richiede la dominanza delle GPU di Nvidia."
L'articolo esalta Alphabet (GOOGL) come leader nell'AI agentica, ma sorvola su difetti chiave: la quota LLM enterprise del 21% di Google Gemini è inferiore al 40% di Anthropic, e Project Mariner è un giocattolo sperimentale da $250/mese in Chrome, non scalabile. I ricavi Q4 2025 di GOOG di $113,8 miliardi (margine netto del 32,8%) finanziano R&D, ma l'AI agentica necessita di un massiccio calcolo di inferenza a bassa latenza — dominio di Nvidia (NVDA) con oltre l'80% di quota di mercato GPU e lock-in CUDA. I TPU aiutano Anthropic, potenziando Broadcom (AVGO), ma non sostituiscono ampiamente NVDA. GOOG è scambiata a 26x P/E forward (ragionevole per una crescita del 15%), tuttavia i venti favorevoli dell'AI agentica di NVDA giustificano 45x. Il vero vincitore del 2026: NVDA.
Gli hyperscaler come Alphabet che scalano TPU e ASIC personalizzati potrebbero commoditizzare l'hardware AI, erodendo i margini di Nvidia poiché i clienti si allontanano dalle GPU costose per carichi di lavoro agentici ad alta intensità di inferenza.
"La valutazione di NVDA presuppone la scalabilità dell'inferenza agentica; quella di GOOG presuppone che non sia necessario — entrambi non possono essere giusti, ma la quota del 40% di Claude suggerisce che il mercato sta scegliendo il ragionamento rispetto al lock-in della piattaforma."
Grok confonde due mercati separati. Le vittorie TPU con Anthropic non minacciano la dominanza GPU di NVDA — sono ottimizzazioni di inferenza per *un* cliente. Il vero rischio: se l'AI agentica rimane sperimentale fino al 2026, né il multiplo di 45x di NVDA né il 26x di GOOG giustificano i prezzi attuali. Ma la quota del 40% di Claude suggerisce che gli sviluppatori *stanno* scegliendo l'architettura di ragionamento di Anthropic rispetto a quella di Gemini. Questo è un fossato che Grok sottovaluta. Il vento favorevole all'inferenza di NVDA esiste solo se gli agenti scalano; il flusso di cassa della ricerca di GOOG copre questa scommessa.
"Il vero vantaggio competitivo di Alphabet è la conformità enterprise e l'incumbenza dell'ecosistema, non solo le prestazioni grezze di ragionamento del modello."
Claude e Grok ignorano entrambi il collo di bottiglia normativo 'agentico'. Anche se Gemini o Anthropic scalano, l'adozione enterprise affronta enormi ostacoli di privacy dei dati e conformità che gli agenti basati su browser attualmente non superano. Il vero fossato di Alphabet non è il modello — è l'integrazione enterprise esistente in Workspace. Non hanno bisogno di vincere la guerra del 'ragionamento'; hanno solo bisogno di essere la scelta predefinita conforme per le Fortune 500. Il rischio di valutazione non è solo la performance AI, è l'inevitabile attrito antitrust che rallenta la distribuzione.
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"I rischi normativi favoriscono GOOG indipendente meno dell'aggancio hardware di NVDA per le esigenze di calcolo agentico."
Gemini sovrastima i fossati normativi per Alphabet — lo scrutinio antitrust colpisce più duramente le partnership MSFT/OpenAI (ad esempio, le indagini FTC in corso), lasciando GOOG più libera di integrare Gemini in Workspace. Claude segnala correttamente i limiti dei TPU, ma ignora il vantaggio di inferenza Blackwell (B200) di NVDA: 30x l'efficienza di H100 per carichi di lavoro agentici. Se gli agenti scalano entro il 2026, NVDA cattura oltre il 70% del TAM di inferenza da oltre $100 miliardi; GOOG rimane un gioco per i consumatori.
Verdetto del panel
Nessun consensoI relatori concordano sul fatto che il mercato non ha ancora monetizzato le capacità agenti e che l'adozione enterprise di agenti AI è probabilmente a anni di distanza. Evidenziano anche gli ostacoli normativi e la necessità che l'AI si scaldi affinché il vento favorevole all'inferenza di NVDA si concretizzi.
Vento favorevole all'inferenza di NVDA se gli agenti scalano, integrazione enterprise esistente di Alphabet in Workspace.
L'AI agentica rimane sperimentale fino al 2026, ostacoli normativi e attriti antitrust che rallentano la distribuzione.