L’intelligenza artificiale di Big Tech costa agli investitori

Il mercato azionario ha iniziato a uccidere i suoi beni preferiti, cadendo in una brutale svendita che si è diffusa in tutto il settore tecnologico. Nvidia, il produttore di chip sinonimo del boom dell’intelligenza artificiale, ha perso quasi il 17% del suo valore dal massimo di ottobre e ha toccato il minimo da inizio anno il 5 febbraio. I titoli di software aziendale hanno perso quasi 1.000 miliardi di dollari in capitalizzazione di mercato dalla fine di gennaio, mentre all’inizio di febbraio il Nasdaq era sulla buona strada per la sua peggiore espansione da aprile. Le azioni di Amazon sono scese di quasi il 10% all’inizio di febbraio dopo che la società aveva previsto una spesa in conto capitale di 200 miliardi di dollari per il 2026, battendo le aspettative di Wall Street di circa 146 miliardi di dollari.

Eppure il mercato racconta due storie apparentemente incompatibili sull’intelligenza artificiale. La prima storia riguarda le spese inutili. Solo quattro giganti della tecnologia – Alphabet, Meta, Amazon e Microsoft – hanno annunciato l’intenzione di spendere quest’anno quasi 650 miliardi di dollari in infrastrutture AI. La notizia bomba del capex di Amazon è stata l’ultima. Alphabet ha affermato che la sua spesa per il 2026 potrebbe raggiungere i 185 miliardi di dollari, quasi il doppio dell’anno scorso. Crescenti dubbi sulla possibilità che queste enormi spese ripagheranno i loro costi hanno colpito le azioni delle società di scommesse Oracle, che ha circa 250 miliardi di dollari in impegni di locazione di data center a lungo termine, e ha dimezzato le sue azioni.

Ma poi è emersa una nuova storia dopo il rilascio del nuovo plugin di Anthropic per il cloud CoWork, un agente di intelligenza artificiale in grado di automatizzare il complesso lavoro di conoscenza nelle funzioni legali, finanziarie e di marketing, che ha avviato le vendite istantanee alle società di software aziendale. Asana ha perso più di due terzi del suo valore rispetto ai massimi recenti. DocuSign e ServiceNow sono in calo di oltre la metà.

Stephen Yu, chief portfolio manager della Blue Whale Capital di Londra, lo ha definito “l’equivalente di un momento di crisi” per le società di software. “Per molte aziende che pensavano che forse l’intelligenza artificiale non sarebbe arrivata nel loro territorio, è fondamentalmente strabiliante. ‘Oh cavolo, forse ora dobbiamo pensare seriamente che le capacità dell’intelligenza artificiale potrebbero minare radicalmente i modelli di business esistenti'”, ha detto Yu. Newsweek.

Se gli agenti di intelligenza artificiale potessero svolgere i compiti attualmente svolti dai software aziendali – gestione dei flussi di lavoro, elaborazione dei dati, coordinamento dei team – ma in modo migliore e più economico, l’intero settore del software come servizio, o SaaS, si troverebbe ad affrontare una questione esistenziale. Perché pagare quote di abbonamento per Salesforce o ServiceNow quando gli agenti AI possono ottenere gli stessi risultati?

C’è un evidente conflitto qui: da un lato il timore che la domanda di elaborazione basata sull’intelligenza artificiale non si concretizzerà nella scala che gli hyperscaler stanno costruendo; D’altro canto c’è il timore che la domanda di intelligenza artificiale sia così elevata da appiattire l’intero settore. Ma forse questa confusione non è irragionevole. È una risposta prevedibile a un certo stadio del cambiamento tecnologico: mentre tutti sanno che l’intelligenza artificiale sarà grande, nessuno sa ancora chi vincerà.

“Il mercato odia l’incertezza”, ha affermato Brian Wong, gestore di portafoglio dell’Osterways Opportunities Fund. Newsweek. Le società di software “avevano un prezzo basato esclusivamente sulla capacità di ottenere ricavi ricorrenti da abbonamenti e sulla crescita ad essi associata. E così ora le persone mettono in dubbio il valore terminale”.

Considera un esperimento mentale. È il 12 agosto 1994. Apri la tua copia Il New York Times-ancora una pubblicazione solo cartacea- e leggi il titolo, “Attenzione agli acquirenti: Internet è aperto”, che annunciava “la prima transazione al dettaglio su Internet”: 12,48 dollari più spese di spedizione per l’ultimo CD di Sting. Una lampadina si accende: questo e-commerce sarà enorme, così enorme da sconvolgere tutta la vendita al dettaglio fisica! Cosa puoi fare per monetizzare questa intuizione preveggente?

Molto poco, a quanto pare. La società descritta nell’articolo, NetMarket di Nashua, New Hampshire, non è diventata un gigante della tecnologia. il prossimo volte L’articolo cita l’e-commerce che, dopo tre settimane, nessuno tra America Online, Home Shopping Network e QVC si è dimostrato una buona scommessa a lungo termine. Nel 2000 HSN aveva perso più del 70% del suo valore del 1994 e ora ne vale una frazione.

Per realizzare davvero un profitto scommettendo sull’e-commerce nel 1994, è necessario sapere che Jeff Bezos, un uomo che lavorava in un hedge fund, settimane prima aveva avviato nel suo garage nella periferia di Seattle una società chiamata Cadabra, che alla fine sarebbe diventata Amazon, insieme a Cozmo, E-com e Countless, Startups e altre botcom, lontano da startup e start-up. C’è lungimiranza. Le Dot-Com sono fallite a pancia in su.

E se invece decidessi di scommettere contro il colosso della vendita al dettaglio Walmart? Sarebbe un’enorme perdita di denaro: dall’11 agosto 1994, il prezzo delle azioni di Walmart è aumentato di un enorme 3,125% e la società, dopo anni di padronanza dell’e-commerce, è recentemente balzata a una capitalizzazione di mercato pari a quella di un gigante della tecnologia di 1.000 miliardi di dollari. Come ha osservato l’UE, Walmart si è “difesa con molto successo” dalla minaccia dell’e-commerce e, con utili futuri 40 volte superiori, il titolo viene ora scambiato molto più in alto di Nvidia.

Un investitore legge 12 agosto 1994 volte Gli articoli che comprendevano perfettamente che l’e-commerce avrebbe rivoluzionato la vendita al dettaglio non avevano alcun meccanismo per identificare il vero vincitore, perché allora i veri vincitori raramente esistevano. Ma, cosa più importante, la maggior parte di coloro che hanno investito nell’e-commerce durante il boom delle dot-com si sono persi quello che sarebbe diventato il più grande business digitale dei primi anni 2000: la pubblicità digitale, che ha alimentato aziende come Google e Facebook, che ancora non esistevano. Come sottolinea Wang, “Si può tornare agli esempi di Netscape e AOL, che sono stati pionieri nel loro settore e non necessariamente cavalli che hanno vinto nel lungo periodo”.

Le recenti turbolenze del mercato dell’intelligenza artificiale riflettono la stessa dinamica in atto in tempo reale. Le capacità dell’intelligenza artificiale sono reali e avanzano rapidamente, minacciando di sconvolgere le società di software affermate. Ma il percorso per monetizzare tali capacità – e l’infrastruttura necessaria per fornirle – rimane in gran parte poco chiaro.

Ben Barringer, analista di Quilter Cheviot, traccia un’utile distinzione: la minaccia per il software non è che queste aziende scompaiano domani, ma che il rischio di interruzione “è passato da zero a qualcosa: 30% o 50%”. Per un settore la cui valutazione dipende da ipotesi di ricavi ricorrenti perpetui, anche un leggero aumento della probabilità di interruzione richiede una significativa rivalutazione. “Inizi a giocare con il tuo tasso di crescita a lungo termine”, ha detto, “e questo spesso può significare grandi cambiamenti nella tua valutazione”.

Ma Barringer sottolinea anche un punto critico: non tutto il software è ugualmente vulnerabile. Un’azienda come Adobe, che crea strumenti per aiutare i reparti marketing a creare grafica, è fondamentalmente diversa da un sistema di pianificazione delle risorse aziendali che gestisce le principali funzioni di contabilità e conformità di un’azienda. Il deep software è integrato in operazioni mission-critical e quanto più fornisce mitigazione del rischio, conformità normativa e sicurezza, non più funzionalità, tanto più difficile è sostituirlo. “Questo è quello che sto cercando di dire”, ha detto Newsweek“Sì, le aziende ti vendono solo software o ti vendono mitigazione del rischio?” Il mercato, per il momento, non fa questa distinzione. Si tratta, come dice Barringer, di “prima sparare, poi fare domande”.

Le due storie – spesa eccessiva per le infrastrutture e capacità di IA dirompenti – non sono in realtà contraddittorie. Sono manifestazioni diverse della stessa incertezza su chi catturerà valore in una massiccia ondata di trasformazione che tutti stanno già vedendo. Anche uno scenario Cassandra in cui entrambe le serie di paure sono vere è del tutto plausibile: server farm massicce e centralizzate non generano i rendimenti sperati dai loro investitori e la tecnologia si rivela troppo dirompente per gli operatori storici. La stessa cosa è successa con Internet. Come ricorda Barringer, “Le società via cavo hanno investito miliardi di dollari in fibra ottica e reti. Non hanno mai recuperato quei soldi. Ma i vincitori sono stati le società che hanno utilizzato quelle rotaie per fare soldi”.

Gli avvertimenti di alcuni ricercatori di intelligenza artificiale secondo cui le architetture attuali sono potenzialmente obsolete aggiungono un ulteriore livello di complessità. Voci significative tra coloro che stanno costruendo l’intelligenza artificiale generativa di oggi sostengono che il futuro risiede in approcci fondamentalmente diversi che supereranno gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni. Le aziende che costruiscono imperi nella tecnologia odierna possono affrontare l’obsolescenza proprio come dominano: l’equivalente del 1998 di scommettere tutto sull’infrastruttura dial-up. Come ho sostenuto di recente, l’intelligenza artificiale potrebbe essere ancora allo stadio di Internet prima che HTML e i browser web diventino ampiamente disponibili.

Il mercato sta scontando questa incertezza a più livelli scontando tutto. Nvidia potrebbe essere il fornitore di infrastrutture essenziale per l’era dell’intelligenza artificiale, oppure l’intelligenza artificiale potrebbe non aver bisogno di fornire chip specifici e scalare Nvidia. Microsoft potrebbe integrare con successo l’intelligenza artificiale e dominare la prossima era, oppure le aziende native dell’intelligenza artificiale potrebbero rendere obsoleto lo stack di Microsoft. L’investimento nei data center di Oracle potrebbe generare ritorni sostanziali o rappresentare 250 miliardi di dollari in asset non recuperabili.

“Se si pensa che ci siano 100 aziende che tentano di rompere l’altro lato della barricata, alla fine le 100 convergeranno su 10,” ha detto Eu. Un terzo o più del capitale investito nell’intelligenza artificiale andrà sprecato. Non è un bug del momento: è la caratteristica distintiva di ogni grande cambiamento tecnologico. Dal punto di vista di un investitore, la sfida non è prevedere se l’intelligenza artificiale trasformerà le industrie, ma selezionare i sopravvissuti da un campo che non ha ancora finito di formarsi. Come dice Wang: “Dobbiamo valutare il modello di business e i team di gestione e vedere come funziona”. Questa non è una dichiarazione di ignoranza. È l’unica valutazione onesta di un mercato che ha appena realizzato ciò che non sa.