«Mi piace Schaeffler, punta sull’ingegneria di precisione»

L’intelligenza artificiale resta uno dei principali motori dei mercati azionari, ma la sfida si sta spostando dall’infrastruttura digitale alle applicazioni nel mondo reale. È qui, tra robotica, automazione e componentistica, che secondo Derek Yan, senior investment strategist di KraneShares, si aprono le opportunità più interessanti per gli investitori.

Crediamo ll’AI rappresenti un cambio di paradigma strutturale, ma questo non elimina il rischio di correzioni. La prima fase ha riguardato l’IA digitale: modelli, infrastrutture cloud e semiconduttori. Quella successiva riguarda l’IA fisica, con macchine in grado di percepire, muoversi e lavorare nel mondo reale. Le valutazioni possono diventare eccessive quando le aspettative corrono più velocemente degli utili, quindi è normale registrare volatilità. Ma la domanda a lungo termine non è se l’IA sia importante o meno; è piuttosto quali parti della catena del valore riusciranno a convertire l’adozione di questa tecnologia in ricavi e margini durevoli.

Gli utili dimostrano che la domanda di IA si sta estendendo oltre un ristretto gruppo di aziende. Fornitori di servizi cloud, produttori di chip, fornitori di data center, piattaforme software e aziende di automazione industriale indicano tutti l’IA come un reale motore di investimento. Gli investitori stanno diventando più selettivi. Le aziende devono dimostrare non solo l’esposizione all’IA, ma anche la crescita degli ordini, il potere di determinazione dei prezzi, la leva operativa o una chiara monetizzazione. È un segnale salutare, perché porta il mercato a concentrarsi sui fondamentali.

Entrambe le cose. Dopo un forte rialzo, le prese di profitto sono naturali. Gli investitori si chiedono poi quando gli enormi investimenti infrastrutturali nell’IA si tradurranno in flussi di cassa per il resto dell’economia. Consideriamo ragionevole il ciclo di spese in conto capitale, poiché l’AI richiede maggiore potenza di calcolo, memoria, energia, reti e sistemi di raffreddamento. Tuttavia, il mercato potrebbe smettere di premiare esclusivamente le aziende che producono i componenti per il “cervello” dell’AI per orientarsi verso il sistema nel suo complesso: interconnessioni, energia, componenti, sensori, robotica e applicazioni.

Questo rende l’AI un tema più globale e competitivo. Gli Usa rimangono forti nei modelli di base, nelle piattaforme cloud e nei semiconduttori di fascia alta. La Cina domina sempre più nell’AI applicata, nella scala di produzione, nelle catene di fornitura della robotica e nell’implementazione a costi contenuti. Nella robotica umanoide e nell’AI fisica questo aspetto è fondamentale, perché il successo richiede non solo il software, ma anche motori, sensori, batterie, componenti di precisione e capacità produttiva. Ci aspettiamo che la concorrenza si intensifichi, ma anche che acceleri l’innovazione, riduca i costi ed espanda l’adozione a livello globale