Wall Street continua a muoversi vicino ai massimi storici nonostante le incertezze legate all’inflazione e ai conflitti in Ucraina e Medio Oriente. Sembra lontana la correzione di circa il 15% avvenuta tra febbraio e marzo, che aveva fatto temere per qualche settimana qualcosa di più serio. Alla fine, però, il mercato americano e gli altri mercati internazionali hanno fatto quello che ormai sembrano fare da anni: sono ripartiti.
C’è però un dettaglio che inizia a far discutere molti investitori. E forse è proprio questo il punto più interessante dell’intero mercato attuale. I rialzi sembrano essere sostenuti sempre dagli stessi titoli. Ed è qui che Wall Street inizia a diventare particolare. Normalmente, in una fase rialzista considerata “sana”, si vedono continue rotazioni settoriali. Un periodo corrono le banche, poi l’energia, poi l’industria, poi magari i tecnologici rallentano mentre altri comparti prendono il testimone. Oggi invece sembra succedere il contrario. Quando Wall Street sale, spesso salgono sempre gli stessi nomi. E quando corregge, scendono quasi sempre gli stessi titoli. Questo vale anche per tutti gli altri mercati.
Gran parte dell’attenzione continua infatti a concentrarsi su poche società legate all’intelligenza artificiale, alla difesa e alla tecnologia avanzata. Ormai sembra quasi che molti altri settori non interessino più a nessuno. Ed è strano, se ci pensiamo bene. Perché i mercati davvero forti normalmente allargano la partecipazione. Qui invece sembra quasi il contrario: il capitale si concentra sempre di più. In fondo è comprensibile.
Chi non conosce gli straordinari rialzi di Microsoft, Amazon, NVIDIA o Tesla?
Molti investitori stanno cercando esattamente questo: la prossima azienda capace di moltiplicarsi nel giro di pochi anni. È una sorta di caccia continua al “prossimo grande trend”. E probabilmente è anche per questo che negli ultimi mesi abbiamo visto movimenti violentissimi su società legate al calcolo quantistico. Aziende come IonQ, Palantir, Rigetti Computing e D-Wave Quantum sono improvvisamente finite sotto i riflettori.
Attenzione però: molte di queste restano società altamente speculative, estremamente volatili e ancora lontane dall’avere business realmente maturi. E forse è proprio questo il punto. Non conta tanto dove siano oggi queste aziende. Conta il fatto che il mercato abbia bisogno di credere nel prossimo salto tecnologico.
Wall Street sta disperatamente cercando il prossimo macrotrend. E c’è un altro dettaglio curioso che forse merita attenzione.
Anche il mondo delle criptovalute, dopo il boom esplosivo degli ultimi anni, sembra aver raggiunto una sorta di punto di equilibrio. Dopo i grandi rialzi che avevano riportato entusiasmo e speculazione sul settore, da mesi le crypto sembrano aver perso parte del loro appeal presso molti investitori istituzionali.
Questo naturalmente non significa che il mercato delle criptovalute sia finito. Anzi, molti piccoli risparmiatori continuano a scommettere con convinzione su un nuovo rally esplosivo del Bitcoin dopo le recenti correzioni.
Però la sensazione è un’altra. La sensazione è che il denaro più grande, quello istituzionale, stia iniziando lentamente a guardare altrove. E spesso i grandi trend iniziano proprio così. In silenzio. Prima che tutti se ne accorgano.
Perché i grandi rendimenti raramente nascono quando un trend è già evidente a tutti. Di solito nascono molto prima, quando quasi nessuno sta guardando nella direzione giusta. Chi anni fa aveva intuito le potenzialità di Amazon o NVIDIA non stava semplicemente comprando azioni tech. Stava cercando di capire come sarebbe cambiato il mondo nei dieci anni successivi.
È questa la vera differenza.
I numeri contano, certo. Ma spesso il mercato guarda molto più avanti dei bilanci trimestrali.
Ed è qui che potrebbe nascondersi uno dei temi più sottovalutati del momento.
O forse uno dei più ignorati.
Il vero collo di bottiglia dell’AI potrebbe non essere il software
Quando si parla di intelligenza artificiale si pensa subito ai chip, ai chatbot o ai software generativi. Quasi nessuno invece pensa all’energia. Eppure l’AI consuma quantità enormi di elettricità. Ogni volta che utilizziamo un chatbot, generiamo un’immagine o interagiamo con un sistema AI, da qualche parte nel mondo si attivano migliaia di GPU, server e sistemi di raffreddamento.
Tutto questo richiede energia. Tantissima energia. E probabilmente il mercato non ha ancora metabolizzato davvero cosa significhi su scala globale. Secondo diverse stime, una singola richiesta a un modello AI può consumare fino a dieci volte l’energia di una normale ricerca su Google. E il dato forse più impressionante è un altro.
Secondo Goldman Sachs, entro il 2030 i data center potrebbero arrivare a consumare fino al 4% dell’intera elettricità mondiale.
Per capire le dimensioni del fenomeno basta pensare che alcuni data center di nuova generazione consumano già energia quanto una città italiana di circa 50.000 abitanti.
A quel punto il discorso cambia completamente. Perché forse il vero collo di bottiglia dell’intelligenza artificiale non saranno i software. Potrebbe essere la capacità di produrre abbastanza energia per alimentarli. E, guardandola bene, è quasi ironico. Per anni le Big Tech hanno costruito gran parte della loro comunicazione sulla sostenibilità, sugli obiettivi “green” e sulla neutralità carbonica. Adesso però stanno entrando in una corsa globale all’energia. Come possono aziende come Microsoft, Google e Amazon restare “green” mentre costruiscono infrastrutture AI che richiedono quantità gigantesche di elettricità? E qui entra in gioco un tema che fino a pochi anni fa sembrava quasi fuori discussione. Il nucleare.
Sembra assurdo, ma la rivoluzione digitale potrebbe riportare il mondo a dipendere proprio dall’energia nucleare.
Fino a pochi anni fa nessuno avrebbe scommesso davvero sul ritorno del nucleare come settore strategico per il futuro della tecnologia. Oggi invece le cose stanno cambiando molto rapidamente.
Microsoft ha sostenuto il riavvio di Three Mile Island per garantire energia stabile ai futuri data center AI. Amazon invece sta investendo nei piccoli reattori modulari, gli SMR, considerati da molti uno dei possibili pilastri energetici dell’intelligenza artificiale del futuro.
A quel punto cambia completamente la prospettiva. Le Big Tech non stanno più diventando soltanto aziende software.
Stanno diventando aziende energetiche. E Wall Street sta iniziando ad accorgersene. Ma c’è anche un altro aspetto che il mercato potrebbe stare sottovalutando.
La corsa all’intelligenza artificiale richiede energia subito. Le infrastrutture invece richiedono anni. Ed è qui che forse il mercato sta facendo il solito errore. Wall Street tende sempre ad anticipare il futuro. A volte però lo anticipa troppo velocemente. Costruire nuove reti elettriche, centrali o piccoli reattori modulari non è qualcosa che si realizza nel giro di pochi trimestri. Servono investimenti enormi, autorizzazioni, tempi burocratici e capacità industriale.
E forse il vero collo di bottiglia potrebbe diventare proprio questo. Non la tecnologia. La velocità con cui il mondo riuscirà a costruire l’infrastruttura necessaria. Perché sulla carta tutto sembra perfetto. Nella realtà però costruire infrastrutture energetiche è un processo lento, politico, spesso caotico. Ed è qui che nasce il vero rischio.
Wall Street potrebbe avere ragione sul trend…ma completamente sbagliato sui tempi. Il rischio è che la domanda energetica esploda molto prima che le infrastrutture necessarie siano davvero operative. E a quel punto il tema non sarebbe più soltanto economico. Diventerebbe geopolitico. Perché chi controllerà l’energia necessaria per alimentare l’intelligenza artificiale potrebbe controllare anche la prossima supremazia tecnologica globale.
La competizione tra Stati Uniti e Cina non riguarda più soltanto chip e software avanzati. Riguarda energia, reti elettriche, capacità industriale e sicurezza nazionale. Ed è probabilmente per questo motivo che l’energia sta tornando improvvisamente al centro delle strategie industriali americane. E forse è proprio qui che il mercato sta iniziando lentamente a spostare il proprio sguardo. Anche se ancora in pochi sembrano averlo capito davvero.
Le società che potrebbero beneficiare di questo scenario
Se questa tesi dovesse rafforzarsi nei prossimi anni, alcune delle aziende più interessanti potrebbero non essere quelle che sviluppano chatbot o modelli AI.
Potrebbero essere quelle che renderanno possibile tutta l’infrastruttura fisica necessaria per sostenere questa rivoluzione.
Una delle società più osservate dagli analisti è GE Vernova, nata dallo spin-off energetico di General Electric. L’azienda è coinvolta direttamente nella produzione di turbine, infrastrutture elettriche e sistemi energetici che potrebbero diventare fondamentali per alimentare i data center del futuro. Il titolo si muove oggi intorno ai 1.040 dollari e Wall Street continua a mantenere un’impostazione molto positiva sul gruppo. Il target medio degli analisti si colloca tra 1.090 e 1.150 dollari, ma alcune case d’affari come Jefferies e Baird hanno spinto le proprie valutazioni addirittura verso area 1.350-1.400 dollari. Il mercato continua a premiare il backlog record dell’azienda e la forte esposizione a turbine, reti elettriche e infrastrutture energetiche legate ai data center AI.
Anche Constellation Energy viene considerata una delle società meglio posizionate nel possibile ritorno del nucleare americano. Dopo la recente correzione il titolo è tornato nell’area dei 303 dollari, ma il sentiment delle banche d’affari resta ancora molto costruttivo. Morgan Stanley mantiene rating Overweight, Barclays continua a vedere upside sul titolo mentre UBS ha confermato Buy nonostante un leggero taglio del target price.
Il target medio degli analisti resta compreso tra 370 e 380 dollari, con alcune valutazioni che superano ancora i 400 dollari.
Wall Street continua infatti a vedere Constellation come uno dei principali beneficiari della futura domanda energetica dei data center AI.
Poi c’è Vertiv, specializzata nei sistemi di raffreddamento dei data center. Un tema apparentemente secondario, ma che potrebbe diventare cruciale. Perché più cresce la potenza di calcolo, più cresce il problema del calore generato dai server AI. Vertiv è probabilmente uno dei titoli più “caldi” dell’intero tema AI infrastructure. Il problema però è che il rally è stato talmente forte che molti analisti iniziano a considerare il titolo molto tirato.
Il prezzo attuale si muove intorno ai 339 dollari mentre il target medio di consenso è più basso, circa 278-281 dollari. Questo però non significa che Wall Street sia negativa sul business della società. Barclays, Evercore e Citi continuano infatti a considerare Vertiv uno dei leader assoluti nel raffreddamento per data center AI. Semplicemente il mercato potrebbe aver già anticipato parecchia crescita futura.
Anche Eaton viene spesso citata tra le possibili beneficiarie indirette di questo scenario grazie alla sua esposizione alle reti elettriche e alla distribuzione energetica avanzata. Dopo il recente sell-off il titolo è tornato nell’area dei 401 dollari, ma il consenso degli analisti resta ancora positivo. Il target medio di Wall Street continua infatti a collocarsi tra 430 e 440 dollari.
Alcune banche d’affari restano particolarmente bullish: Bernstein vede il titolo fino a 509 dollari, Citigroup ha alzato il target a 464 dollari mentre Morgan Stanley mantiene rating Overweight. Il mercato continua a considerare Eaton una delle società meglio posizionate sui grandi temi dell’elettrificazione, della gestione energetica e delle infrastrutture elettriche necessarie per sostenere la crescita dei data center AI.
La cosa interessante è che fino a pochi anni fa utility, nucleare, reti elettriche e raffreddamento industriale erano considerati settori “noiosi”.
Oggi invece Wall Street sta iniziando lentamente a trattarli come possibili protagonisti del prossimo ciclo tecnologico globale. Naturalmente nessuno ha la sfera di cristallo. Magari il mercato sta sopravvalutando il problema energetico. Oppure nuove tecnologie renderanno l’AI molto meno energivora di quanto oggi si immagini.
Anzi, alcuni analisti sostengono proprio questo: algoritmi più efficienti potrebbero ridurre drasticamente i consumi energetici dell’intelligenza artificiale nei prossimi anni. Ed è una possibilità da non sottovalutare. Ma spesso i grandi trend nascono proprio così. Quasi invisibili all’inizio. Poi improvvisamente diventano inevitabili. E mentre oggi tutti guardano software, chip e robotica, forse il prossimo grande boom potrebbe nascere molto più lontano dagli schermi.
Potrebbe nascere nell’energia necessaria per alimentare tutta la rivoluzione dell’intelligenza artificiale.
