Restare ancorati alla realtà di fronte al ventaglio sempre più ampio di opportunità legate all'AI
Il gestore di portafoglio Richard Clode è entusiasta del crescente potenziale dell'AI generativa, ma sottolinea la necessità di avere aspettative e le valutazioni realistiche per identificare i veri beneficiari di questa evoluzione tecnologica.
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In sintesi
- La rapida evoluzione dell'AI generativa è destinata a rivoluzionare quasi tutti i settori e creare molte opportunità di investimento, con gli ingenti capitali che si stanno destinando allo sviluppo di questa tecnologia e alla costruzione delle infrastrutture necessarie.
- La spesa in conto capitale, unita alle valutazioni esuberanti dei titoli tecnologici, rende fondamentale per le aziende dimostrare un ritorno sugli investimenti effettuati in AI per mantenere la fiducia degli investitori.
- Identificare le società con un vantaggio competitivo sostenibile e previsioni di profitto realistiche, garantendo al contempo un equilibrio tra potenziale di crescita e valutazioni razionali, è fondamentale per beneficiare dell'ondata di AI generativa.
Investimento bottom-up: si concentra sull'analisi dei singoli titoli, considerando i fattori che influenzano la valutazione dell'azienda, come gli utili, la qualità del management, i margini, nonché fattori economici più ampi, per identificare le migliori opportunità in un settore o in una regione.
Spesa in conto capitale: indica il denaro speso in investimenti a lungo termine per acquisire, aggiornare, sviluppare o prolungare la vita di immobilizzazioni come edifici, macchinari, attrezzature, veicoli e tecnologia al fine di mantenere o migliorare le operazioni, espandere l'attività e promuovere la crescita futura.
Fossato competitivo: espressione riferita a fattori o caratteristiche che conferiscono a un'azienda un vantaggio competitivo duraturo.
AI generativa: si riferisce a modelli di apprendimento strutturato profondo che si addestrano su grandi volumi di dati grezzi per generare "nuovi contenuti", in forma di testo, immagini, audio e video.
Hyperscaler: un'azienda che fornisce infrastrutture per servizi cloud, di rete e Internet su larga scala. Tra gli esempi figurano Google, Microsoft, Facebook, Alibaba e Amazon Web Services (AWS).
Inferenza: si riferisce all'elaborazione dell'intelligenza artificiale. Mentre l'apprendimento automatico (machine learning) e l'apprendimento profondo (deep learning) si riferiscono all'addestramento delle reti neurali, l'inferenza AI applica la conoscenza ricavata da un modello di rete neurale addestrato e l'utilizza per arrivare a una conclusione.
Modello linguistico di grandi dimensioni: un tipo specializzato di intelligenza artificiale che è stato addestrato su grandi quantità di testo per comprendere i contenuti esistenti e generare contenuti originali.
Mag 7: si riferisce a sette società ampiamente riconosciute per i fondamentali robusti, la posizione di mercato dominante, l'impatto tecnologico e i cambiamenti generati nelle tendenze economiche e di consumo: Alphabet (GOOGL; GOOG), Amazon (AMZN), Apple (AAPL), Meta Platforms (META), Microsoft (MSFT), NVIDIA (NVDA) e Tesla (TSLA).
Mega cap: in genere si riferisce a società con una capitalizzazione di mercato superiore a 200 miliardi di dollari. La capitalizzazione di mercato è il valore di mercato totale delle azioni emesse da una società ed è un parametro utilizzato per determinarne le dimensioni.
Dispersione fra titoli: la misura in cui i rendimenti di ciascuna variabile (es. titoli azionari di un indice di riferimento) differiscono dal rendimento medio di quell'indice.
Penso che guardando indietro, due anni dopo il lancio di ChatGPT, che è stato davvero una sorta di momento seminale nel settore tecnologico, abbiamo assistito a un enorme progresso a livello della tecnologia in sé. Abbiamo visto il passaggio dal solo testo al multimodale, con immagini e video. E adesso osserviamo i modelli linguistici di grandi dimensioni che diventano sempre più vasti ed efficaci. Se pensiamo al futuro, queste ondate [tecnologiche] in certi casi impiegano più di un decennio per esprimere tutto il potenziale, quindi continuiamo a credere che l'innovazione dell'AI generativa e l'effetto dirompente che avrà sui settori siano solo all'inizio.
E finora abbiamo visto solo un accenno delle opportunità che comporta. Penso che ci sia un maggiore controllo, come è giusto che sia, sull'aumento significativo della spesa in conto capitale e della spesa per infrastrutture osservabile in ambito AI, e le aziende sono sempre più pressate a rassicurare che ci sarà un ritorno su tale investimento. C'è sempre un ritardo naturale tra la spesa messa in campo per creare una certa infrastruttura e l'effettiva monetizzazione dei nuovi prodotti e servizi che produrranno quel ritorno. Alcuni dei primi attori come Meta sono riusciti a dimostrare [che il ritorno c'è],1 ma dobbiamo vedere più aziende in grado di farlo e in una gamma più ampia di industrie e settori al di là di quello tecnologico. E penso che ci arriveremo col tempo. Abbiamo anche visto NVIDIA lanciare una partnership strategica con società [di consulenza] del calibro di Accenture, che formerà 30.000 consulenti sulle tecnologie di AI generativa più recenti e avanzate in modo da favorire la proliferazione agli altri settori.2 Sono convinto che questa evoluzione ci porterà a utilizzare sempre di più questa tecnologia. Abbiamo accolto con grande entusiasmo l'avvento di questa tecnologia, ma penso che dovremmo essere di più a usarla in concreto e vederne i vantaggi. Questo alla fine produrrà ricavi e profitti maggiori permettendo alle aziende di giustificare la spesa consistente che stanno effettuando adesso, o di spendere con le società che stanno facendo quegli investimenti.
Quindi, procedendo nel 2025, penso che dovremo essere più selettivi dopo i forti rendimenti che abbiamo visto. Dobbiamo pensare alle società effettivamente destinate a ottenere i profitti incrementali promessi da questa nuova tecnologia, che giustificheranno il livello dei prezzi azionari.
Dall'altro lato, però, vediamo un ampliamento del ventaglio di opportunità per questi beneficiari dell'AI. Negli ultimi due anni circa, tutti gli sforzi si sono concentrati sulla creazione di quell'infrastruttura di addestramento dell'AI e una quota sproporzionata di tutti quei dollari è riconducibile a una sola società, NVIDIA, il che spiega come mai i profitti e il corso azionario di questa azienda sono aumentati così tanto. Man mano che si cominciano a vedere casi d'uso effettivi dell'AI, iniziamo a pensare all'inferenza e al networking, a comprare un nuovo iPhone o un nuovo PC. E le aziende che adotteranno questa tecnologia vedranno proliferare naturalmente le opportunità di investire in questo fenomeno e poterne beneficiare.
E poi l'altra cosa che si prospetta è un contesto di tassi più alti più a lungo, destinato a creare a una marcata dispersione azionaria. Parliamo di qualcosa di molto diverso dalla situazione vista nel 2020, o meglio per gran parte del periodo successivo alla crisi finanziaria globale del 2008. E di nuovo, questo sta riportando l'attenzione su chi sono effettivamente i veri leader, vincitori e beneficiari di questa nuova tecnologia e sulle aspettative e le valutazioni di queste società per stabilire se siano realistiche oppure no. Il modo in cui tendiamo a risolvere la sfida valutativa che affronta chi investe nel settore tecnologico è individuare le società che genereranno più profitti di quanto il mercato si aspetti, e che quindi sono molto più scontate di quanto il mercato pensi attualmente. Questo è il modo in cui da sempre, come team e come filosofia, abbiamo pensato di affrontare la sfida della valutazione. Le nuove tecnologie sono l'area principe in cui andare a trovare aziende di questo tipo, dato che quei mercati tendono a essere molto più grandi di quanto ci si aspetti. E poiché è un settore in cui chi vince si prende quasi tutto, quei profitti tendono a confluire verso una o due società e, lo ripeto, se riesci a identificarle, saranno in grado di generare una crescita dei profitti di gran lunga più rapida rispetto a tante altre società.
Quindi questo è un ambiente molto diverso. E ancora una volta, aiuta moltissimo essere attivi in periodi come questo caratterizzati da una nuova tecnologia e nuovi leader, in cui bisogna fare quel lavoro fondamentale bottom-up per immaginare quanto diventeranno grandi questi mercati, chi saranno gli attori vincenti e chi ha un fossato competitivo sostenibile. Questo è il modo in cui pensiamo di sfruttare le opportunità di investimento in nuove tecnologie come l'AI generativa. Non è così semplice come dire "ci spostiamo dalle mega cap o Mag 7 alle small cap ora, o dagli Stati Uniti all'Europa".
Si tratta di identificare i veri leader di una nuova tecnologia a livello globale e di fare le necessarie analisi fondamentali bottom-up per stabilire quale sia una previsione di profitto realistica per quelle aziende e il prezzo razionale da pagare. E vediamo ancora un set di opportunità molto vasto per il prossimo anno e oltre, man mano che si avanza al di là semplice addestramento, il tutto riferito a un'azienda. Questo ci mette a disposizione molte più opportunità da sfruttare. Probabilmente ancora più sul lato dell'infrastruttura e della piattaforma cloud, e con questi hyperscaler, ma col tempo, forse due o tre anni, più in ambito software, sulle applicazioni e gli utenti finali. Quindi è ancora una fase molto interessante per investire nel settore tecnologico e siamo ansiosi di vedere che succederà nel 2025.
1 CNBC Squawk Box, 20 novembre 2024; Meta è in testa alla corsa per la monetizzazione dell'AI generativa: https://www.cnbc.com/video/2024/11/20/meta-leads-race-to-monetize-generative-ai-morgan-stanley-analyst.html
2 Accenture Newsroom 2 ottobre 2024: Accenture e NVIDIA guidano le aziende nell'era dell'AI: https://newsroom.accenture.com/news/2024/accenture-and-nvidia-lead-enterprises-into-era-of-ai
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Comunicazione di Marketing.
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In sintesi
- La rapida evoluzione dell'AI generativa è destinata a rivoluzionare quasi tutti i settori e creare molte opportunità di investimento, con gli ingenti capitali che si stanno destinando allo sviluppo di questa tecnologia e alla costruzione delle infrastrutture necessarie.
- La spesa in conto capitale, unita alle valutazioni esuberanti dei titoli tecnologici, rende fondamentale per le aziende dimostrare un ritorno sugli investimenti effettuati in AI per mantenere la fiducia degli investitori.
- Identificare le società con un vantaggio competitivo sostenibile e previsioni di profitto realistiche, garantendo al contempo un equilibrio tra potenziale di crescita e valutazioni razionali, è fondamentale per beneficiare dell'ondata di AI generativa.