L’AI potrebbe rimodellare radicalmente le economie e i mercati

Seconda lettura del PIL USA del 3Q24 (stima 2.8% contro 3% del 2Q24) e richieste settimanali USA alla disoccupazione (stima 220k contro 213k della scorsa settimana) in uscita alle 14:30. Alle 15:45 è atteso il PMI Chicago di novembre (stima 44.9 punti contro 41.6 di ottobre).

Ieri le vendite di nuove abitazione USA di ottobre è risultato più basso delle attese (610k contro 725k atteso e 738k di settembre), mentre il rapporto sulla fiducia dei consumatori di novembre è risultato solo leggermente sotto le attese (111.7 punti contro 111.8 atteso e 109.6 di ottobre). I dati indicano un positivo raffreddamento delle componenti di inflazione più dinamiche.

I risultati degli utili aziendali del terzo trimestre di Nvidia mostrano che la creazione di data center di intelligenza artificiale (AI) sta procedendo a gonfie vele mentre le aziende tecnologiche corrono per costruire l'infrastruttura di cui l'AI ha bisogno. Pensiamo che l'AI potrebbe alla fine rimodellare radicalmente economie e mercati. Tuttavia, l'incertezza su come l'AI evolverà continua a sollevare grandi interrogativi.

Vediamo tre fasi (creazione, adozione, trasformazione) per tracciare la rivoluzione dell'AI. Adottare un approccio attivo ci aiuta a identificare e cogliere opportunità di investimento.

Nella fase di sviluppo in corso, i giganti della tecnologia stanno investendo quantità record di capitale nell'intelligenza artificiale. I chip rappresentano il costo più elevato e Nvidia è uno dei grandi vincitori di tale domanda. Alcuni dei chip più potenti possono costare 40 miliardi di dollari al gigawatt rispetto ai 10-20 miliardi di dollari dei chip tradizionali (dati di Thunder Said Energy).

I chip avanzati sono una delle ragioni per cui i data center AI, la spina dorsale dello sviluppo, sono più costosi di quelli tradizionali. La spesa per i data center tradizionali e AI combinati potrebbe superare i 700 miliardi di dollari all'anno entro il 2030, secondo le stime del settore.

A breve termine, tutta questa spesa potrebbe aumentare l'inflazione, anche tramite costi energetici più elevati, dati gli enormi bisogni energetici dell'intelligenza artificiale. Alla fine, l'intelligenza artificiale potrebbe aumentare l'efficienza energetica, compensando parte del picco iniziale della domanda di energia. Tuttavia, tali risparmi possono arrivare solo dopo l'adozione di massa dell'intelligenza artificiale, un processo che richiederà tempo.

Pensiamo che gli investimenti in AI potrebbero rivaleggiare con la quantità vista nella rivoluzione industriale, specialmente se si include la spesa per le infrastrutture energetiche come parte sia della costruzione di data center che della transizione a basse emissioni di carbonio. Investimenti di questa portata richiedono finanziamenti significativi, creando un ruolo di finanziamento chiave per i mercati dei capitali e i mercati privati.

Tuttavia, i mercati privati​​ sono complessi e non adatti a tutti gli investitori. Consideriamo i grandi fornitori di cloud e i produttori di chip come i principali beneficiari della costruzione, in particolare le mega capitalizzazioni tecnologiche, le cui risorse e competenze tecnologiche senza pari conferiscono loro un vantaggio competitivo.

Ovviamente tutte le domande e le perplessità degli investitori sul ritorno reddituale del sovrainvestimento in AI rimangono valide. Tuttavia, pensiamo che questo dovrebbe essere valutato in aggregato, dato il potenziale dell'AI di sbloccare nuovi flussi di entrate in tutta l'economia. La tecnologia mega cap non sembra sovraesposta. Per ora.

Il paragone immediato è con le dot-com dei primi anni 2000. Riteniamo però insufficiente quel paragone. L'analisi di centinaia di parametri su valutazioni, utili e altre caratteristiche rivela infatti poche somiglianze tra ora e allora. Oltre alla tecnologia, altri probabili beneficiari della crescita includono aziende nei settori dei servizi di pubblica utilità, energia, industria, materiali e immobiliare che forniscono input chiave. Ciò che verrà dopo la costruzione solleva comunque altre grandi domande.

Parte della promessa dell'IA si basa sulla sua capacità di guidare un boom di produttività. A breve termine, ci aspettiamo moderati guadagni di produttività poiché l'IA rimodella compiti specifici. A lungo termine, l'IA potrebbe invece accelerare il processo di generazione di nuove idee e scoperte, con implicazioni di vasta portata per l'innovazione e la crescita. Molto dipende dalla rapidità con cui l'IA verrà adottata nei diversi settori. Un'ampia adozione potrebbe modificare la composizione dell'economia spostando manodopera e risorse, creando nuovi posti di lavoro e nuovi settori. Settori come la finanza e l'IT potrebbero trarne vantaggio come early adopter.

Se tuttavia l'adozione avviene troppo rapidamente, potrebbe guidare l'inflazione poiché la domanda cresce più velocemente di quanto le risorse possano essere riallocate e i lavoratori riqualificati. fficile immaginare tutti i futuri casi d'uso dell'IA. Riteniamo che gestire questa incertezza richieda un approccio di investimento attivo. I mercati privati ​​possono offrire un'opportunità di investire in potenziali vincitori prima che vengano quotati in borsa.