AI in frenata, perché l’Asia può cambiare gli equilibri del trade sull’intelligenza artificiale

La recente ondata di vendite legate all’intelligenza artificiale (AI) non è più circoscritta a un singolo segmento tecnologico. Come si legge in un report a cura di Charu Chanana, Chief Investment Strategist di BG SAXO e Saxo Bank, il mercato sta premiando la dispersione, separando con maggiore lucidità i probabili beneficiari dell’AI da quelle aziende per cui l’automazione rischia di comprimere margini, standardizzare competenze o alterare radicalmente i modelli di business.

Le pressioni, spiega Chanana, si sono concentrate su comparti specifici. Nel software è tornata la selezione sui poteri di prezzo e sull’impatto dei nuovi strumenti AI che potrebbero standardizzare i flussi di lavoro. Nella gestione patrimoniale e nel brokerage emergono timori che l’automazione riduca i margini legati ai costi di negoziazione e comprima le commissioni di consulenza e piattaforma. Le assicurazioni affrontano il rischio che sottoscrizione, gestione sinistri e distribuzione diventino più competitivi e meno redditizi. Logistica e trasporti sono sotto osservazione per la velocità con cui l’AI potrebbe trasformare efficienza, prezzi e costi del personale lungo la catena del valore. Anche i servizi immobiliari e altri intermediari si trovano nel mirino, laddove l’AI può ridurre la necessità di interventi manuali e funzioni tradizionalmente affidate agli intermediari.

La domanda che guida la rotazione è semplice e cruciale per Chanana: chi verrà impattato dall’AI e in che misura? È questa narrativa che spiega la maggiore resilienza di alcuni mercati asiatici, la cui esposizione è più concentrata sull’infrastruttura AI a monte, meno vulnerabile rispetto ai modelli di servizi a valle oggi sotto pressione.

È raro, secondo Chanana, che i mercati abbandonino un tema trasformativo dall’oggi al domani. Più spesso, ciò che viene rimosso è l’espressione più satura del tema, quando il ciclo passa dall’entusiasmo alla valutazione critica.

L’ultima ondata di vendite legate all’AI si è estesa ben oltre le big tech, coinvolgendo settori esposti a un potenziale shock di modello di business, in particolare software e servizi. Il timore di disruption sta generando un effetto paradossale per Chanana: alcune aree asiatiche, meglio posizionate sull’infrastruttura AI, risultano relativamente favorite.

Negli Stati Uniti l’esposizione è fortemente concentrata sugli strati a valle dell’ecosistema AI: applicazioni, software e servizi. Qui, sottolinea Chanana, la promessa di crescita è enorme, ma altrettanto intenso è il dibattito sulla monetizzazione e sul rischio di compressione dei margini. Il mercato si interroga su chi perderà potere di prezzo con l’AI integrata nei flussi di lavoro, quali fonti di ricavo potrebbero contrarsi e se gli investimenti genereranno ritorni sufficientemente rapidi.

In altre parole, secondo Chanana, la questione è se l’AI allargherà la torta o costringerà i vincitori a spartire i benefici con i clienti.

L’Asia, al contrario, presenta una maggiore esposizione alle attività a monte: componenti, produzione avanzata, capacità manifatturiera e catena di approvvigionamento fisica che rende possibile la scalabilità dei modelli AI nel mondo reale. Quando il mercato teme l’interruzione dei modelli di business, puntualizza Chanana, l’area a valle è la prima a reagire. Quando l’attenzione si sposta su ciò che deve essere costruito, l’area a monte mostra dinamiche differenti.

Parlare di Asia come blocco omogeneo è fuorviante. Per Chanana le differenze interne sono decisive per comprendere le opportunità e i rischi.

Corea e Taiwan rappresentano il “beta dell’infrastruttura AI” più puro. Questi mercati, spiega Chanana, reagiscono al ritmo della domanda globale di hardware AI, alle strette di offerta e al potere di prezzo nei componenti chiave, ai cicli di investimento e ai tassi di utilizzo. Possono mostrare resilienza quando la domanda di infrastrutture è forte, ma restano fortemente ciclici e sensibili al sentiment tecnologico globale.

Il Giappone introduce una dinamica diversa. Qui, evidenzia Chanana, l’AI può agire come catalizzatore di produttività più che come fattore di discontinuità totale. L’adozione si concentra su AI industriale e automazione, con miglioramenti nella produzione, nella robotica, nei sensori e nell’ottimizzazione dei processi. L’AI diventa strumento per compensare vincoli di manodopera, migliorare efficienza e modernizzare operazioni in contesti dove il cambiamento è progressivo.

Il mix settoriale giapponese, puntualizza Chanana, radicato in industrie dove regolamentazione, relazioni e complessità operativa creano inerzia, offre una narrativa meno esposta al rischio di shock immediato sui modelli di prezzo. Non significa immunità, ma una diversa velocità di trasmissione degli effetti.

L’idea dell’Asia come diversificatore è credibile solo se accompagnata da un’analisi dei rischi descritti da Chanana.

Il primo è la concentrazione degli indici. Il benchmark di Taiwan è fortemente esposto a un singolo leader nelle fonderie, mentre l’indice coreano è dominato da pochi campioni della memoria e dell’hardware. “Comprare Asia” può tradursi in “comprare una manciata di titoli di semiconduttori”. La diversificazione reale richiede driver multipli, non solo una diversa geografia.

Il secondo rischio è che l’Asia non sia immune, ma solo diversamente esposta. Episodi di avversione al rischio globale, rafforzamento del dollaro o picchi di volatilità possono colpire anche i mercati asiatici. Un calo sincronizzato del settore tecnologico o cicli negativi nei semiconduttori, legati a inventari e domanda, restano fattori da monitorare. Non a caso, alcune società software e IT asiatiche hanno seguito il ribasso dei peer statunitensi nelle recenti vendite.

Il terzo rischio riguarda la natura ciclica dell’AI stessa. I beneficiari a monte possono godere di potere di prezzo finché la domanda resta forte. La volatilità dei prezzi della memoria, il tasso di utilizzo delle fonderie e i cicli di investimento possono cambiare rapidamente. L’Asia offre la possibilità di diversificare l’esposizione all’AI, ma non la elimina.

Considerare l’Asia nel contesto della frenata dell’AI non significa per Chanana scommettere su una vittoria automatica della regione. Significa riconoscere che il suo ruolo nell’ecosistema AI e la composizione dei suoi mercati azionari possono offrire diversificazione per driver in un momento in cui il mercato statunitense ricalibra le aspettative sui propri leader.

Se il trade dell’AI sta passando dall’hype alla selettività, l’Asia rappresenta uno spazio in cui questa selettività può essere espressa, con un diverso mix di infrastruttura, manifattura e adozione industriale. La chiave, conclude Chanana, resta la stessa che guida la rotazione globale: distinguere tra chi costruisce l’AI, chi la abilita e chi rischia di esserne travolto.