Decifrare l’opportunità dell’IA

Con il consolidarsi del ruolo dell’intelligenza artificiale (IA) sulla scena mondiale, è sempre più chiaro che non si tratta più di fantascienza, ma di una tecnologia con un crescente impatto sulla nostra vita quotidiana.

È sempre importante distinguere l’euforia a breve termine dalla possibile opportunità di investimento a lungo termine. “L’IA potrebbe rivelarsi più radicale dell’elettricità o del fuoco.” Affermazioni di questo tipo possono conquistare le prime pagine dei giornali, ma sono poco indicative del modo in cui questi progressi potrebbero aiutare un’impresa a migliorare le sue efficienze, far crescere i ricavi o costruire vantaggi competitivi duraturi.

Dal punto di vista degli investimenti, è ancora troppo presto per avere un’opinione definitiva in merito alle applicazioni nella vita reale e in ambito industriale. Ciò che stiamo cercando di fare in questo momento è stabilire le possibili implicazioni positive e negative dell’IA, capire quali fattori potrebbero accelerare o decelerare il ritmo di recepimento e pensare a un possibile quadro di riferimento per gli investimenti nel presente e nel lungo termine.  L’intelligenza artificiale viene già considerata come la prossima rivoluzione industriale, con l’enorme opportunità di mercato che ne consegue.

L’IA è ovviamente uno dei principali temi di crescita strutturale per il prossimo decennio e oltre, e le società che non la dovessero recepire rischiano di rimanere indietro. Tale imperativo commerciale significa che è probabile che all’interno del nostro orizzonte temporale di investimento si trovi un punto di svolta per questa tecnologia e ChatGPT potrebbe essere visto come l’elemento che ha dato ufficialmente il via alla corsa all’IA, sebbene in sostanza i partecipanti si stessero già preparando.

Da una prospettiva di ampio respiro, si prevede che questa tecnologia consentirà di progredire sul fronte dell’efficienza, ridurre i costi, aumentare notevolmente il ritmo dell’innovazione e ampliare i mercati complessivi di riferimento per le imprese, il che dovrebbe essere positivo per i margini di profitto e le valutazioni azionarie, nonché per l’accelerazione della crescita del PIL. Ci aspettiamo inoltre di assistere a una proliferazione di nuove aziende nate grazie all’IA e che oggi non esistono.

È difficile pensare a settori che non saranno in qualche modo interessati positivamente dall’IA, ma vi sono aree dell’economia globale in cui gli effetti a breve termine sono più chiari, tra cui la sanità, l’energia, i veicoli autonomi e l’agricoltura. Nel settore sanitario, ad esempio, l’IA sta già iniziando a diffondersi in campi diversi come la scoperta di farmaci, la diagnostica medica e l’analisi delle scansioni, incidendo sulla cura della persona tramite il monitoraggio da remoto e la stesura delle cartelle cliniche.

Novo Nordisk, ad esempio, sta siglando un accordo di partenariato strategico con Microsoft per accelerare la scoperta e lo sviluppo di farmaci tramite l’utilizzo dell’IA per analizzare enormi quantità di letteratura scientifica, brevetti, relazioni e forum di discussione, al fine di elaborare sintesi e analisi in grado di indirizzare i ricercatori verso nuove scoperte. Un’attuale area di interesse è rappresentata dall’addestramento dei modelli di IA per prevedere il rischio di sviluppare l’arterosclerosi (malattia cardiovascolare) identificando i biomarcatori in grado di distinguere i possibili bersagli farmacologici.

In altri settori come quello dell’energia, l’IA potrebbe avere un impatto positivo sull’ottimizzazione della rete elettrica e sulla previsione della domanda, migliorando le prestazioni e l’efficienza dello stoccaggio di energia. In agricoltura, potrebbe contribuire a spianare la strada a un’agricoltura di maggior precisione, ottimizzando l’irrigazione, riducendo gli sprechi e prevedendo e migliorando la resa delle colture.

Nel complesso, prevediamo anche che l’IA generativa sarà ampiamente positiva per una serie di obiettivi chiave di sostenibilità globale, tra cui l’accesso alle informazioni e ai servizi essenziali come la pianificazione finanziaria, l’istruzione e l’assistenza sanitaria. Dal punto di vista ambientale, l’IA potrebbe migliorare aree come la modellazione degli scenari climatici, il monitoraggio dell’inquinamento e le previsioni delle catastrofi naturali, comportando migliori pratiche di mitigazione proattiva.

La gamma di opportunità al microscopio

Data la natura variegata dell’ecosistema dell’IA, non esiste un unico modo “corretto” per tracciare la gamma di opportunità investibili legate all’IA. Ciò premesso, di seguito riportiamo un quadro di riferimento per gli investimenti potenzialmente utile al fine di stabilire le opportunità a breve e a lungo termine.

• Calcolo: I semiconduttori sono la mente che sta dietro all’IA, che è ad alta intensità di calcolo sia nella fase di addestramento che in quella di inferenza. Sebbene i semiconduttori rimangano ciclici di tipo growth, la traiettoria di crescita a lungo termine per questo settore è sempre esponenziale e il mercato potrebbe quasi raddoppiare, passando da circa 500 miliardi di dollari USA nel 2022 a oltre 1.000 miliardi di dollari USA entro la fine del decennio. Una parte significativa di questo dato sarà probabilmente determinata dall’incremento del fabbisogno di calcolo da parte dell’intelligenza artificiale.
• Infrastrutture: Se i semiconduttori sono gli elementi costitutivi fondamentali dell’IA, le società che forniscono le infrastrutture sono le fondamenta. Tra queste vi sono gli hyperscaler di cloud pubblico (come Azure di Microsoft), che consentono alle aziende di esternalizzare le attività di calcolo sul cloud grazie a enormi data center. Il vantaggio consiste nel fatto che i clienti hanno accesso on-demand e pay-per-use ai servizi di calcolo più avanzati e potenti, senza doverli eseguire in sede. L’infrastruttura comprende anche le aziende che forniscono hardware, come i componenti di rete e i quadri elettrici, nonché i software che rendono il cloud computing più efficiente, considerando l’elevata velocità e la larghezza di banda richieste dall’IA.
• Modelli e applicazioni: Gran parte del clamore che circonda al momento l’IA si concentra sulle società che “creano” i modelli ad essa relativi. Tra queste ci sono nomi come OpenAI, che ha suscitato un grande interesse in seguito al successo di ChatGPT. Se consideriamo gli sviluppatori di modelli, siamo diffidenti nei confronti di una possibile mercificazione, vista l’ampia e crescente community di IA open-source che promuove il concetto di “AI for Humanity”. Questa community è stata collaborativa nel condividere la ricerca, le idee, il coding e le migliori pratiche. Il possesso dei dati si rivelerà probabilmente il criterio più importante per individuare i vincitori finali in questo ambito, che naturalmente favorisce i proprietari di grandi set di dati unici e proprietari, come le società del settore tecnologico. Per realizzare un modello fondamentale generico all’avanguardia occorrono anche miliardi di dollari, oltre a talenti che di fatto scarseggiano. Sebbene siano molte le start-up che stanno destinando ingenti somme di capitale a questi modelli, prevediamo che solo un numero ristretto di tali società sarà in grado di competere in modo sostenibile a causa dei requisiti di scala e delle elevate barriere all’entrata, motivo per cui crediamo che sarà ristretto il gruppo di vincitori indiscussi nel segmento dei modelli di IA.

Passando alle applicazioni, i nostri analisti ritengono che le società di software che si occupano della “produttivizzazione” dell’IA potrebbero trarne un beneficio significativo e rapido; tali vincitori avranno una leva di monetizzazione diretta, aumentando nettamente i prezzi. L’opportunità per gli sviluppatori di fornire software di livello consumer o enterprise che integrano funzionalità di IA è evidente. Pensiamo al modo in cui una società come Microsoft possa integrare l’IA nella sua suite 365, che comprende Outlook, Word, Excel e PowerPoint, e far pagare un cospicuo premio ricorrente.

A nostro avviso, questo segmento della catena del valore si evolverà drasticamente nel prossimo decennio, in base a quanto accaduto per i paradigmi precedenti. Nei primi anni degli smartphone, ad esempio, pochi avrebbero potuto prevedere la nascita di applicazioni come Uber o Airbnb, che sarebbero diventate servizi per la vita quotidiana.

Per quanto riguarda l’IA, ciò che al momento riusciamo ad immaginare in merito alle sue possibili applicazioni si basa sulla nostra comprensione limitata di questa nuova tecnologia. Ovviamente, esistono centinaia, se non migliaia, di start-up che cercano di costruire il prossimo prodotto potenzialmente rivoluzionario, ma è difficile prevedere quali di queste potrebbero avere successo. Al momento la nostra attenzione si concentra invece sulle società leader che stanno già integrando con successo le funzionalità dell’IA nella loro suite di applicazioni esistente, poiché è probabile che saranno proprio loro a cogliere maggior valore nel breve termine.

• Beneficiari: Infine, nella parte inferiore di questo quadro di riferimento per gli investimenti si trovano i beneficiari dell’IA nella vita reale e in ambito industriale, che potrebbero in ultima analisi essere illimitati, con un’estensione su più generazioni. Anche in questo caso, tuttavia, è importante ricordare che l’IA si trova ancora in una fase iniziale di sviluppo: rimane incerto l’aspetto che la tecnologia potrebbe avere tra 10 anni, quanto tempo potrebbe essere necessario per acquisire la fiducia dei consumatori e quanto potrebbero essere integrate nella nostra vita quotidiana le applicazioni dell’IA.

Continuiamo a rimanere concentrati sulle opportunità che possono derivare dall’IA e riteniamo che un approccio basato su una ricerca approfondita diventerà ancora più determinante per individuare i potenziali vincitori ed evitare i perdenti. Un quadro di riferimento stratificato, come quello descritto, inizia a esaminare e svelare alcune delle opportunità chiave che si renderanno disponibili e ci consente di elaborare una prospettiva più ampia in termini di investimenti di successo a lungo termine.