L'avvertimento di Chris Wood: perché il cattivo investimento potrebbe porre fine al boom dell'IA

L'era dell'intelligenza artificiale ha scatenato il ciclo di spese in conto capitale (capex) più drammatico della storia, ma un significativo rischio strutturale incombe all'orizzonte. Chris Wood, Global Head of Equity Strategy di Jefferies, avverte che il trend dell'IA potrebbe non concludersi a causa di una carenza di chip o di un eccesso di offerta, bensì per la consapevolezza che i massicci investimenti non riescono a generare rendimenti adeguati.

Lo spettro del malinvestment (cattivo investimento)

A differenza dei cicli tradizionali dei semiconduttori, che terminano quando l'eccesso di scorte colpisce il mercato, Wood sostiene che l'attuale boom dell'IA affronti una minaccia unica: il malinvestment. Egli suggerisce che l' "endgame" per il settore dell'IA sarà innescato quando gli hyperscaler e i principali laboratori di IA non riusciranno a ottenere un rendimento soddisfacente sugli astronomici capex che stanno attualmente intraprendendo.

Una preoccupazione particolare riguarda l'esistenza di cicli di finanziamento circolari. Wood indica scenari in cui i grandi attori, come Nvidia, forniscono finanziamenti a società come OpenAI, le quali utilizzano poi tali fondi per acquistare altri chip Nvidia. Sebbene ciò crei un potente ciclo di crescita a breve termine, esso si basa pesantemente su ipotesi di monetizzazione ottimistiche che potrebbero vacillare se gli investitori dovessero perdere fiducia nella visibilità degli utili a lungo termine.

Capex massicci e l'impennata di Taiwan

La scala degli investimenti attualmente visibili nel settore è senza precedenti. Wood descrive l'attuale espansione come il ciclo di capex più drammatico che abbia mai visto. Un esempio lampante è TSMC, che ha aumentato significativamente le sue previsioni (guidance), con proiezioni per il 2027 che raggiungono i 65-70 miliardi di dollari USA.

Questa spesa concentrata sta guidando massicci cambiamenti macroeconomici, in particolare a Taiwan. La regione ha registrato una crescita del PIL reale del 14,55% su base annua nel primo trimestre del 2026, alimentata da un'impennata degli ordini di esportazione del 53,4%. Attualmente, si stima che la domanda legata all'IA rappresenti circa il 31% dei ricavi totali di TSMC per il 2026, illustrando quanto profondamente l'economia globale stia diventando legata alle infrastrutture dell'IA.

Commoditizzazione e l'ascesa dei modelli economici

Un altro livello di rischio è la rapida commoditizzazione dei Large Language Models (LLM). Con il calo del costo per token, il vantaggio competitivo dei fornitori occidentali premium viene messo in discussione. Wood osserva che nuovi modelli, come il GLM-5.2 di Z.ai (quotata a Hong Kong), starebbero avvicinandosi alle prestazioni di modelli di alto livello come Anthropic, ma a un quarto del costo.

I dati di OpenRouter evidenziano questo cambiamento: alla fine di giugno, i principali modelli di IA cinesi hanno elaborato 21,37 trilioni di token, un salto enorme rispetto ai 4,37 trilioni di aprile. Questo volume ha superato significativamente i 5,76 trilioni di token elaborati dai principali modelli statunitensi, segnalando un panorama altamente competitivo e sempre più commoditizzato.

Cambio di strategia: focus su memoria e hardware

Nonostante questi avvertimenti, Wood non prevede un collasso immediato. Al contrario, sta riposizionando i portafogli verso le "picconi e pale" (picks and shovels) del settore, specificamente verso i fornitori di DRAM e memorie. A causa del paradosso di Jevons, man mano che il calcolo diventa più efficiente ed economico, il consumo totale aumenta effettivamente, avvantaggiando i fornitori di hardware.

I principali produttori di memorie come Micron stanno già garantendo stabilità a lungo termine, con Micron che ha siglato accordi strategici che coprono il 20% del suo volume di DRAM. Di conseguenza, Wood sta aumentando l'esposizione verso nomi dell'hardware tecnologico come SK Hynix, Kioxia e Samsung Electronics, scommettendo sul fatto che rimarranno beneficiari anche se i livelli più ampi di software e servizi dell'IA avranno difficoltà con la disciplina del capitale.

Punti chiave

• Il rischio principale: È più probabile che il trend dell'IA finisca a causa del "malinvestment" e della mancanza di ROI per gli hyperscaler, piuttosto che per un tradizionale eccesso di offerta di semiconduttori.
• La minaccia della commoditizzazione: I modelli di IA cinesi, che avanzano rapidamente e costano meno, stanno esercitando un'intensa pressione sui prezzi sui fornitori di IA occidentali premium.
• Pivot strategico: L'interesse degli investimenti si sta spostando verso i player della memoria e dell'hardware (DRAM), che detengono un significativo potere di determinazione dei prezzi e contratti con i clienti a lungo termine.