Perché il malinvestment, e non l'eccesso di offerta di chip, potrebbe porre fine al trend dell'IA

Il boom dell'intelligenza artificiale sta alimentando il ciclo di spese in conto capitale (capex) più drammatico della storia, ma è emerso un importante avvertimento riguardo alla sua sostenibilità. Chris Wood, Global Head of Equity Strategy di Jefferies, suggerisce che la fine del trend dell'IA non sarà innescata da una carenza di chip, ma da una crisi di fiducia nei rendimenti degli investimenti.

La minaccia imminente del malinvestment

A differenza dei cicli tradizionali dei semiconduttori, che terminano a causa di improvvisi eccessi di offerta o accumuli di scorte, Wood sostiene che l'era dell'IA affronti un rischio strutturale unico: il malinvestment (cattivo investimento). Il pericolo principale risiede nella possibilità che gli hyperscaler e i principali laboratori di IA non siano in grado di generare rendimenti adeguati sul massiccio capitale che stanno impiegando.

Wood evidenzia un preoccupante schema di "finanziamento circolare" all'interno dell'ecosistema. Ad esempio, Nvidia è stata coinvolta nel finanziamento di entità come OpenAI, che a loro volta utilizzano quel capitale per acquistare altri chip Nvidia. Sebbene ciò crei un forte slancio nel breve termine, genera un ciclo di feedback che potrebbe interrompersi bruscamente se gli investitori iniziassero a dubitare della monetizzazione a lungo termine e della visibilità degli utili dello stack IA.

Capex massicci e concentrazione del rischio

La scala degli investimenti attualmente in corso è senza precedenti. TSMC, la fonderia leader al mondo, ha alzato le sue previsioni di capex per il 2026 a circa 56 miliardi di dollari, rispetto ai 41 miliardi dell'anno scorso. Le proiezioni di Fubon Research suggeriscono che questa cifra potrebbe salire tra i 65 e i 70 miliardi di dollari entro il 2027.

Questa impennata sta già trasformando le economie regionali. A Taiwan, l'impatto della domanda legata all'IA è evidente, con una crescita del PIL reale del 14,55% su base annua nel primo trimestre del 2026. Inoltre, si prevede che la domanda legata all'IA rappresenterà circa il 31% del fatturato totale di TSMC nel 2026, sottolineando quanto l'economia globale stia diventando pesantemente concentrata nelle infrastrutture per l'IA.

La commoditizzazione dei modelli di IA

Un secondo punto di pressione è la rapida commoditizzazione dei Large Language Models (LLM). Man mano che l'efficienza migliora e i costi scendono, il vantaggio "premium" dei fornitori di IA occidentali viene messo in discussione. Wood indica l'ascesa dei modelli cinesi, come il GLM-5.2 di Z.ai, che pare offrire prestazioni paragonabili ai modelli occidentali di alto livello a solo un quarto del costo.

I dati supportano questo cambiamento; sulla piattaforma OpenRouter, i principali modelli di IA cinesi hanno elaborato 21,37 trilioni di token alla fine di giugno, un salto enorme rispetto ai 4,37 trilioni di aprile. Questo volume è significativamente più alto dei 5,76 trilioni di token elaborati dai principali modelli statunitensi, segnalando un panorama affollato e sensibile ai prezzi.

Spostamento del focus su "picconi e pale" (Picks and Shovels)

Nonostante questi avvertimenti, Wood non prevede un collasso immediato. Suggerisce invece un pivot strategico verso i "picconi e pale" (picks and shovels) del settore, specificamente 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 attori come Micron stanno già consolidando la loro posizione attraverso cambiamenti strutturali, come la firma di accordi strategici quinquennali che coprono porzioni significative dei loro volumi di DRAM e NAND. Ciò conferisce ai produttori di memorie un maggiore potere di determinazione dei prezzi e stabilità, anche se il più ampio livello software dell'IA fatica a dimostrare la propria redditività.

Punti chiave

• Il rischio reale: È più probabile che il trend dell'IA finisca a causa del "malinvestment" — il fallimento degli hyperscaler nel generare rendimenti sufficienti sui massicci capex — piuttosto che per un tradizionale eccesso di offerta di chip.
• Commoditizzazione dei modelli: La rapida ascesa di modelli di IA cinesi a basso costo e ad alte prestazioni sta esercitando un'immensa pressione sull'economia dei fornitori di IA occidentali premium.
• Resilienza dell'hardware: I produttori di memorie e DRAM (come SK Hynix e Samsung) rimangono i beneficiari più resilienti grazie alla loro capacità di stipulare accordi di vendita a lungo termine e di esercitare potere sui prezzi.