L'avvertimento di Chris Wood: perché il malinvestimento potrebbe porre fine al trend dell'IA

Il boom globale dell'IA è attualmente alimentato dal ciclo di spese in conto capitale (capex) più drammatico mai visto, ma un imminente rischio strutturale potrebbe innescare un improvviso cambiamento del mercato. Chris Wood, Global Head of Equity Strategy di Jefferies, avverte che la fine del trend dell'IA non arriverà da una carenza di chip o da un eccesso di offerta, ma da una crisi di fiducia riguardo ai ritorni sull'investimento.

La minaccia del malinvestimento e del finanziamento circolare

A differenza dei tradizionali cicli dei semiconduttori che terminano a causa di un eccesso di scorte, Wood sostiene che il trend dell'IA affronti una minaccia psicologica ed economica unica: il "malinvestimento". Il rischio principale è che gli hyperscaler e i laboratori di IA possano non riuscire a generare ritorni adeguati sulle enormi quantità di capitale che stanno impiegando.

Wood evidenzia un ciclo di feedback potenzialmente fragile all'interno dell'ecosistema. Egli segnala strutture in cui aziende come Nvidia potrebbero finanziare laboratori di IA come OpenAI, i quali a loro volta utilizzano quel capitale per acquistare altri chip Nvidia. Sebbene questa circolarità guidi la crescita a breve termine, crea un castello di carte che potrebbe crollare se gli investitori iniziassero a dubitare delle capacità di monetizzazione a lungo termine dello stack IA.

Capex massicci e concentrazione della ricchezza

La scala degli investimenti attuali è senza precedenti. TSMC ha alzato le sue previsioni di capex per il 2026 a circa 56 miliardi di dollari, rispetto ai 41 miliardi dell'anno scorso, con alcune proiezioni che suggeriscono 65–70 miliardi entro il 2027. Questa impennata ha trasformato Taiwan in una potenza macroeconomica, con una crescita del PIL reale che ha raggiunto il 14,55% su base annua nel primo trimestre del 2026.

La domanda legata all'IA è ora così concentrata che si stima rappresenterà il 31% dei ricavi di TSMC nel 2026. Questo livello di concentrazione sottolinea quanto l'economia globale stia attualmente scommettendo su un singolo verticale tecnologico.

La commoditizzazione dei modelli di IA

Un altro punto di pressione significativo è la rapida commoditizzazione dei Large Language Models (LLM). Man mano che i modelli di alta qualità diventano più economici, il potere di determinazione dei prezzi premium dei fornitori di IA occidentali viene messo in discussione.

Wood osserva che i modelli cinesi stanno guadagnando un terreno significativo. Sulla piattaforma OpenRouter, i principali modelli cinesi hanno elaborato 21,37 trilioni di token alla fine di giugno, un salto enorme rispetto ai 4,37 trilioni di aprile, superando significativamente i 5,76 trilioni di token elaborati dai principali modelli statunitensi. Questo cambiamento suggerisce che, con la diminuzione del "costo per token", l'economia del mantenimento di modelli proprietari costosi sarà sottoposta a un intenso scrutinio.

Spostamento del focus su memoria e hardware

Nonostante questi avvertimenti, Wood non prevede un crollo immediato. Al contrario, sta riposizionando i portafogli verso le "picconi e pale" (picks and shovels) del settore, specificamente la memoria e l'hardware.

Egli cita il paradosso di Jevons, secondo cui un aumento dell'efficienza porta a un maggiore consumo totale. Man mano che l'informatica diventa più efficiente, la domanda di memoria DRAM e NAND aumenta. Aziende come Micron hanno già assicurato accordi strategici a lungo termine per una parte significativa del loro volume, conferendo ai produttori di memorie un potere contrattuale e di determinazione dei prezzi sostanziale che i produttori di chip tradizionali spesso non avevano durante le precedenti recessioni.

Punti chiave

• Il rischio principale: Il trend dell'IA è più vulnerabile alle preoccupazioni legate al "malinvestimento", ovvero la consapevolezza che i massicci capex non stiano generando profitti sufficienti.
• Pressione della commoditizzazione: Modelli di IA che migliorano rapidamente e costano meno, in particolare quelli provenienti dalla Cina, minacciano l'economia ad alto margine delle principali aziende di IA occidentali.
• La copertura della memoria: Mentre i fornitori di software e modelli affrontano pressioni sui margini, i produttori di hardware e memorie (come SK Hynix e Samsung) rimangono i beneficiari strutturali dell'espansione infrastrutturale.