Di Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
Il panel è in gran parte ribassista sulla tesi della spesa in conto capitale per l'IA di 700 miliardi di dollari, citando la potenziale latenza nell'adozione dell'IA, la compressione dei margini dovuta alla concorrenza, la ciclicità della spesa in conto capitale per l'IA e i rischi geopolitici come le interruzioni della catena di approvvigionamento a Taiwan.
Rischio: Rischi geopolitici, in particolare interruzioni della catena di approvvigionamento a Taiwan, e la natura ciclica della spesa in conto capitale per l'IA.
Opportunità: Forte domanda di infrastrutture IA, a sostegno della crescita per aziende come Nvidia e Broadcom.
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I giganti tecnologici mirano a spendere quasi 700 miliardi di dollari nello sviluppo dell'AI solo quest'anno.
La domanda di capacità è alta e ha portato a una crescita esplosiva dei ricavi per i progettisti di chip e le società di servizi cloud.
Le azioni tecnologiche, specificamente i Magnificent Seven, hanno spinto l'S&P 500 verso l'alto negli ultimi tre anni. E sebbene gli investitori abbiano ruotato fuori da alcuni di questi player all'inizio di quest'anno, questo movimento potrebbe essere temporaneo. È importante ricordare che la storia dell'intelligenza artificiale (AI) che ha guidato i guadagni negli anni recenti è tutt'altro che conclusa. Infatti, potrebbe appena iniziare poiché l'AI oggi si sta spostando dai laboratori di ricerca verso applicazioni nel mondo reale.
Quest'anno rappresenta un momento chiave della storia poiché le principali società tecnologiche stanno investendo massicciamente nello sviluppo dell'infrastruttura, non per soddisfare la domanda anticipata, ma invece per stare al passo con gli impegni attuali dei clienti. I giganti tecnologici Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft e **Meta Platforms ** pianificano di spendere quasi 700 miliardi di dollari in questo aumento nel 2026.
L'AI creerà il primo trilionario del mondo? Il nostro team ha appena pubblicato un rapporto su un'unica società poco conosciuta, definita un "Monopolio Indispensabile" che fornisce la tecnologia critica di cui sia Nvidia che Intel hanno bisogno. Continua »
Alla luce di questo scenario, la mia previsione è che le azioni dell'infrastruttura AI batteranno l'S&P 500 quest'anno. Scopriamo la storia completa.
Inizieremo parlando dell'infrastruttura AI. Cos'è esattamente? Include tutti gli elementi che rendono possibile l'addestramento e l'utilizzo dell'AI, dai chip ai server, alle apparecchiature di rete e ai data center completi. I giganti tecnologici che ho menzionato sono player dell'infrastruttura, così come il gigante dei chip Nvidia e il colosso delle reti Broadcom. E questi sono solo alcuni esempi.
Ora, consideriamo cosa è successo finora in questo boom dell'AI. Qualche anno fa, gli investitori hanno iniziato ad acquistare azioni AI poiché si sono resi conto del potenziale della tecnologia. Applicata in vari modi e in diversi settori e nella nostra vita quotidiana, l'AI può aiutare le aziende e gli individui a risparmiare tempo e denaro e a diventare più innovativi. Tutte queste sono ottime notizie per gli utili aziendali. I vincitori saranno le aziende che sviluppano e vendono AI, nonché quelle che la utilizzano, e gli investitori miravano a scommettere su questi player il prima possibile.
Le prime fasi dell'AI hanno coinvolto l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, e le aziende dell'infrastruttura hanno chiaramente beneficiato poiché i clienti si sono riversati su di loro per chip, server e altri prodotti e servizi. Ciò ha aiutato aziende come Nvidia e Broadcom a segnalare ricavi che sono esplosi trimestre dopo trimestre.
Ma l'addestramento non è un evento una tantum. È un compito che continuerà, e in più, questi modelli appena addestrati saranno quindi messi al lavoro su problemi del mondo reale. Qui, hanno bisogno di chip, apparecchiature di rete e altro per aiutarli attraverso il "processo di pensiero" in modo che possano risolvere questi problemi.
Man mano che questi modelli vengono applicati più frequentemente e in modi più sofisticati e precisi, le aziende avranno bisogno di più dei prodotti e dei servizi offerti da un'ampia gamma di aziende dell'infrastruttura.
Questo intero processo sta iniziando a prendere slancio proprio ora. Amazon ha recentemente fornito un esempio, poiché ha parlato dei suoi piani di spesa: l'azienda prevede una spesa di capitale di 200 miliardi di dollari quest'anno per soddisfare le esigenze dei clienti di Amazon Web Services (AWS). AWS è il più grande fornitore di servizi cloud al mondo, che offre prodotti e servizi sia AI che non AI. L'azienda afferma di voler monetizzare una buona parte di questo investimento nei prossimi due anni, alla luce degli accordi attuali con i clienti.
I recenti messaggi da parte dei produttori di chip, delle società di rete e di altri giganti dei data center sono stati gli stessi: la domanda di capacità AI è in aumento. Ciò suggerisce che queste società continueranno a segnalare una crescita esplosiva nei prossimi trimestri. E i rapporti che abbiamo visto finora in questo trimestre supportano questa idea. Alphabet, Amazon e Meta hanno spinto la crescita degli utili dell'S&P 500 oltre il 27%, il che sarebbe il livello più alto dal 2021, ha scritto il 4 maggio in una nota John Butters, analista senior degli utili di FactSet.
Nel frattempo, Morningstar suggerisce che le azioni AI vengono scambiate con il loro sconto più grande in sette anni, secondo un rapporto di CNBC.
Uno sguardo al prezzo di diversi giganti AI in relazione alle stime degli utili mostra che la valutazione è effettivamente diminuita in modo significativo.
Nel frattempo, stiamo entrando in una nuova fase di crescita dell'AI: oggi e in futuro, le aziende stanno utilizzando l'AI, con conseguenti forti guadagni di ricavi per i player dell'infrastruttura. E gli investimenti massicci dei player dell'infrastruttura in capacità, basati sugli impegni dei clienti, suggeriscono che questa opportunità di ricavi sarà grande.
Questa crescita, insieme a valutazioni interessanti, potrebbe indurre gli investitori a investire in azioni AI - abbiamo già visto alcuni di questi slanci nelle ultime settimane - ed è per questo che la mia previsione è che questi player dell'infrastruttura batteranno il mercato nel 2026.
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Adria Cimino ha posizioni in Amazon e Oracle. The Motley Fool ha posizioni in e raccomanda Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia e Oracle. The Motley Fool ha una politica di divulgazione.
Le opinioni e le osservazioni espresse in questo documento sono le opinioni e le osservazioni dell'autore e non riflettono necessariamente quelle di Nasdaq, Inc.
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"Le azioni di infrastruttura rimangono l'unica opzione affidabile, ma solo se gli investitori danno priorità all'efficienza del flusso di cassa rispetto alle cifre grezze e speculative della spesa in conto capitale che dominano attualmente la narrativa."
L'articolo confonde la massiccia spesa in conto capitale con la redditività futura garantita, un'assunzione pericolosa nei cicli hardware ad alta intensità di capitale. Sebbene la spesa di 700 miliardi di dollari sia reale, la strategia "costruiscilo e verranno" presuppone un percorso lineare verso la monetizzazione che ignora la potenziale latenza nell'adozione dell'IA aziendale. Se i tassi di utilizzo delle GPU si stabilizzano o se le società di software-as-a-service (SaaS) non riescono a mostrare un'espansione significativa dei margini dall'integrazione dell'IA, ci troviamo di fronte a un classico eccesso di offerta. Rimango ottimista sullo strato di infrastruttura, in particolare Broadcom (AVGO) e Nvidia (NVDA), ma solo se gli investitori si concentrano sulla conversione del free cash flow piuttosto che sulla crescita del fatturato lordo, che attualmente è gonfiata artificialmente da auto-sussidi interni tra le Magnificent Seven.
Il rischio principale è un "capex cliff" in cui i giganti della tecnologia, di fronte alla pressione degli investitori per dividendi più elevati o riacquisti, riducono bruscamente la spesa se il ROI sui miglioramenti dei ricavi guidati dall'IA rimane sfuggente fino al 2026.
"La spesa in conto capitale impegnata di 700 miliardi di dollari fornisce venti di coda per i ricavi di 2-3 anni per NVDA e AVGO, posizionandoli per sovraperformare l'S&P di 2 volte nel 2026 se l'inferenza monetizza come previsto."
La proiezione di spesa in conto capitale di 700 miliardi di dollari dell'articolo da parte di AMZN, MSFT, GOOG, META per il 2026 (notando l'incoerenza con "quest'anno") segnala una robusta domanda di IA, alimentando il ramp di Blackwell di NVDA e l'impennata del networking di AVGO, con gli utili del primo trimestre che mostrano già un aumento del 27% dell'EPS dell'S&P da parte di Big Tech. I carichi di lavoro di inferenza estenderanno il ciclo oltre l'addestramento, supportando una crescita del 30-50% per i leader dell'infrastruttura rispetto al 10-15% dell'S&P. Le valutazioni sono state azzerate: NVDA a circa 40x P/E forward su una prospettiva di EPS del 50%+ sembra ragionevole dopo il pullback. Tuttavia, ciò presuppone un'esecuzione senza intoppi in mezzo a vincoli di offerta.
L'enorme spesa in conto capitale degli hyperscaler potrebbe portare a un eccesso di offerta se il ROI dell'IA delude o l'adozione aziendale rallenta, riecheggiando il crollo delle telecomunicazioni in cui l'eccessiva costruzione di infrastrutture ha schiacciato i rendimenti. I colli di bottiglia della rete elettrica (ad esempio, gli Stati Uniti necessitano di oltre 100 GW di nuova capacità) potrebbero ritardare i ramp del 2026, limitando l'upside.
"L'articolo scambia la spesa in conto capitale sostenuta per spesa in conto capitale accelerata e presume che le valutazioni attuali non prezzino già il ciclo di spesa di 700 miliardi di dollari."
L'articolo confonde due fenomeni distinti: (1) la spesa in conto capitale elevata da parte degli hyperscaler, che è reale e documentata, e (2) l'assunzione che ciò si traduca in rendimenti azionari sovradimensionati. La cifra di 700 miliardi di dollari è accurata ma fuorviante: non è incrementale rispetto agli anni precedenti; è una continuazione di una tendenza già prezzata. Nvidia scambia a circa 30 volte il P/E forward; Broadcom a circa 25 volte. Il "maggiore sconto in sette anni" di Morningstar è stato scelto con cura: questi multipli rimangono superiori del 40-60% rispetto ai livelli del 2019. L'articolo confonde anche la domanda di infrastrutture con i rendimenti delle azioni di infrastruttura. Se la spesa in conto capitale è impegnata ma i margini si comprimono a causa della concorrenza (AMD che guadagna quote, o chip personalizzati che erodono il fossato di Nvidia), le azioni di infrastruttura sottoperformano nonostante i forti ricavi. Criticamente mancante: cosa succede se il ROI dell'IA non si materializza e gli hyperscaler si ritirano nel 2027-28.
Se la spesa in conto capitale riflette veramente impegni dei clienti bloccati fino al 2027, e se i carichi di lavoro di inferenza scalano più velocemente del previsto, le azioni di infrastruttura potrebbero rivalutarsi al rialzo. Ma l'articolo fornisce zero prove di impegni "bloccati": questa è speculazione presentata come fatto.
"L'ondata di spesa in conto capitale per l'IA è ciclica e potrebbe raggiungere il picco nel 2026, rischiando la decelerazione dei ricavi e la compressione dei multipli anche se l'adozione dell'IA rimane intatta."
Puntare sull'infrastruttura IA per battere l'S&P 500 si basa su una narrativa di crescita: AWS e gli hyperscaler alimenteranno un ciclo di spesa in conto capitale pluriennale, con circa 700 miliardi di dollari stanziati per il 2026. L'implicazione è convincente per Nvidia, Broadcom e i peer del cloud poiché l'addestramento dei modelli migra alla distribuzione. Eppure, il caso ribassista si nasconde: la spesa in conto capitale per l'IA è altamente ciclica e irregolare, e l'upside dei ricavi dipende dall'adozione sostenuta dell'IA e dal potere di determinazione dei prezzi in un ciclo ad alta intensità di capitale. Se la crescita del cloud rallenta, i margini si comprimono a causa dell'aumento dei costi di capacità, energia e raffreddamento, e le valutazioni non compensano guadagni lordi più lenti. L'upside dipende dalla cattura dei margini, non solo dai ricavi.
Controargomentazione più forte: la domanda di infrastrutture IA è anticipata e altamente ciclica; un picco del ciclo di spesa in conto capitale potrebbe arrivare prima del previsto e la crescita del cloud potrebbe decelerare, causando una disinflazione valutativa anche se l'adozione dell'IA a lungo termine rimane intatta.
"La tesi dell'infrastruttura IA ignora il rischio catastrofico di coda dell'estrema concentrazione della catena di approvvigionamento a Taiwan."
Claude ha ragione a segnalare la fallacia del "bloccato", ma tutti ignorano il premio di rischio geopolitico. Se TSMC dovesse subire anche lievi interruzioni a Taiwan, l'intera tesi di spesa in conto capitale di 700 miliardi di dollari per Nvidia e Broadcom evaporerebbe indipendentemente dal ROI del software. Stiamo scommettendo sull'economia globale su una catena di approvvigionamento iper-concentrata. Il "capex cliff" non riguarda solo il ROI; riguarda la fragilità della catena di approvvigionamento fisica che nessuno qui ha completamente prezzato nei propri modelli di valutazione.
"Vincoli interconnessi di catena di approvvigionamento e di energia potrebbero costringere gli hyperscaler a riallocare 700 miliardi di dollari di spesa in conto capitale dalle GPU verso le infrastrutture energetiche."
Gemini eleva giustamente i rischi di Taiwan, ma si collega insufficientemente al punto della rete elettrica di Grok: anche le fabbriche TSMC consumano molta energia, e i sussidi del CHIPS Act statunitense non risolveranno i ritardi di trasmissione che richiedono 5-7 anni (dati FERC). Se i data center rappresenteranno l'8% dell'elettricità statunitense entro il 2030 (EIA), gli hyperscaler razioneranno la spesa in conto capitale tra GPU e generatori, colpendo i volumi Blackwell del 2026 di NVDA più duramente in mezzo a un'inflazione dei costi energetici del 20-30%.
"Il rischio di concentrazione della catena di approvvigionamento (TSMC) supera il rischio della rete elettrica come vincolo dominante fino al 2026."
Grok confonde due vincoli separati - energia e catena di approvvigionamento - ma manca il rischio di sequenza. La capacità di TSMC colpisce per prima (2025-26), i colli di bottiglia della rete elettrica per seconda (2027+). Se si verifica un'interruzione a Taiwan prima che si concretizzino i ramp delle fabbriche statunitensi, gli hyperscaler non potranno sostituire la capacità domestica abbastanza velocemente. L'inflazione dei costi energetici è rilevante solo se esistono chip da alimentare. I 700 miliardi di dollari di spesa in conto capitale diventano bloccati se TSMC inciampa prima che Intel/Samsung colmino il divario. Nessuno ha modellato esplicitamente questa tempistica.
"I rischi di ROI e tempistica, oltre a politica/geopolitica, contano più del titolo della spesa in conto capitale; un'interruzione ritarderebbe il ramp e comprimerebbe i rendimenti per NVDA/AVGO."
Gemini evidenzia il rischio di Taiwan, ma l'argomento lo tratta come una barriera binaria piuttosto che un rischio di tempistica/ROI. Gli hyperscaler possono diversificare i fornitori e scaglionare la spesa in conto capitale; un'interruzione ritarderebbe, non distruggerebbe, il ciclo. Il pezzo mancante più grande è la politica/geopolitica (controlli sulle esportazioni, sussidi, restrizioni sui semiconduttori) e la sensibilità del ROI; se il ROI si raffredda o i controlli mordono, il ramp del 2026 potrebbe slittare, comprimendo i rendimenti aggiustati per il rischio su NVDA/AVGO più di quanto suggerisca la linea grezza di spesa in conto capitale.
Il panel è in gran parte ribassista sulla tesi della spesa in conto capitale per l'IA di 700 miliardi di dollari, citando la potenziale latenza nell'adozione dell'IA, la compressione dei margini dovuta alla concorrenza, la ciclicità della spesa in conto capitale per l'IA e i rischi geopolitici come le interruzioni della catena di approvvigionamento a Taiwan.
Forte domanda di infrastrutture IA, a sostegno della crescita per aziende come Nvidia e Broadcom.
Rischi geopolitici, in particolare interruzioni della catena di approvvigionamento a Taiwan, e la natura ciclica della spesa in conto capitale per l'IA.