Implicazioni dell’IA per gli investimenti

Sebbene il mondo dell’intelligenza artificiale sia una vecchia conoscenza per la maggior parte degli attuali investitori, quest’ambito finora considerato territorio esclusivo delle facoltà di informatica è diventato un tema popolare. Tuttavia, nonostante il forte rally dei titoli tecnologici, la rivoluzione provocata dall’IA è ancora a uno stadio iniziale.

I modelli fondamentali – reti neurali dell’IA addestrate su grandi quantità di dati – vedono crescere le proprie dimensioni, offrendo notevoli guadagni in termini di funzionalità a ogni iterazione. A tale proposito, sarà interessante vedere in che misura il nuovo modello Gemini di Google, il cui lancio è previsto a breve, migliorerà gli attuali modelli di linguaggio estesi (LLM).

Per molti versi, l’esplosione di queste innovazioni ora in atto mostra somiglianze con l’ascesa di internet negli anni ’90, un fenomeno che è stato relativamente lento, in quanto ci è voluto tempo per sviluppare la connettività in tutto il mondo: nel 1990, infatti, solo lo 0,5% della popolazione mondiale era online, mentre oggi la maggior parte delle persone possiede uno smartphone e una connessione a Internet. Nel giro di due mesi ChatGPT aveva più utenti di quanti ne avesse internet nel 1996.

Quali sono le opportunità?

L’IA generativa è appena agli inizi, e negli anni a venire creerà opportunità in tutto l’universo degli investimenti nel digitale. Il fondatore di Microsoft Bill Gates ha ben colto l’importanza degli LLM: “Sapevo di aver appena assistito al più importante progresso tecnologico dopo l’interfaccia grafica”.

Proprio come con l’ascesa di internet, al momento la maggior parte del denaro investito nell’IA è destinato alle infrastrutture: aziende come Google, Microsoft, Amazon, Meta e Tesla sono ancora limitate dalla disponibilità delle unità di elaborazione grafica (GPU) ad alte prestazioni, necessarie sia per l’addestramento dei modelli sia per l’inferenza. Riteniamo che in futuro, man mano che l’intelligenza di questi modelli di IA verrà estesa alle applicazioni, gli investimenti si allargheranno al di là della pura infrastruttura.

La portata potenziale di queste applicazioni sembra quasi illimitata: sviluppo di nuovi farmaci e diagnostica, istruzione, arte, finanza… con il tempo l’IA trasformerà tutto, e ciò alimenterà, a propria volta, la domanda per altri settori tecnologici come software, hardware e semiconduttori.

Al momento, il GitHub Copilot di Microsoft (generatore di codici) è uno dei casi d’utilizzo su grande scala dell’IA di maggior successo. Grazie all’uso di Copilot, le aziende di tutto il mondo segnalano un aumento dell’efficienza degli sviluppatori tra il 20 e il 40%, a un costo di circa 230 dollari all’anno per gli utenti aziendali, e si prevede che presto ci saranno funzionalità di questo tipo per ogni esigenza.

Una cosa differenzia questo ciclo di investimento: secondo noi, in molti casi, questo ciclo tecnologico favorisce gli operatori storici rispetto ai nuovi arrivati. Al momento sono leader nel campo dell’IA le aziende tecnologiche affermate. L’intelligenza artificiale richiede grandi quantità di dati e l’addestramento dei modelli è estremamente costoso: entrambi questi aspetti sono naturalmente più facili da gestire per le grandi aziende che per le start-up. Analogamente, chiunque può integrarsi con LLM esistenti: non c’è, quindi, alcun vantaggio naturale per le start-up. Infine, l’IA favorisce le aziende che dispongono già di un’ampia base di utenti, poiché le nuove funzionalità di prodotti di IA saranno più facili da implementare in prodotti consolidati che dispongono di un’ampia base di clienti. Per gli investitori ciò significa che esistono molte opportunità interessanti per ottenere un’esposizione alla tematica IA attraverso società tecnologiche quotate dotate di risorse adeguate e ben gestite.

I potenziali ostacoli

Per quanto promettente nel lungo termine, la società di consulenza tecnologica Gartner ha recentemente espresso la sensazione di svariati interlocutori (e investitori) affermando che al momento l’IA generativa si trova al “picco delle aspettative esagerate”.

Siamo del parere che gli investitori diventeranno più selettivi con il passare del tempo, e che sarà sempre più importante comprendere la natura dei singoli prodotti e il posizionamento delle diverse aziende. Pensiamo, inoltre, che una questione importante sia il “time to revenue”, vale a dire i tempi di attesa per la monetizzazione di nuove attività. Questo è il tipo di lavoro su cui ci stiamo concentrando oggi: selezionare le imprese per trovare quelle in cui il rendimento dell’investimento giustifica il clamore suscitato.

È chiaro che siamo solo all’inizio di un altro importante cambiamento, destinato nel tempo a trasformare la maggior parte dei mercati tecnologici (e non solo). È stimolante vedere con quale rapidità le realtà imprenditoriali si stanno adeguando per beneficiare dell’IA. E noi non vediamo l’ora di scoprire i prodotti innovativi che definiranno questa nuova era.