GINEVRA – Le magnifiche sette preoccupazioni sull’intelligenza artificiale. A cura di Quirien Lemey, CFA Senior Portfolio Manager di DECALIA. Abbiamo assistito a un timore crescente del mercato riguardo a una potenziale bolla dell’intelligenza artificiale e, di conseguenza, abbiamo visto alcuni bruschi movimenti nelle ultime settimane. Persino i risultati stellari di Nvidia, i migliori e più netti da tempo, non sono riusciti a cambiare la situazione. Inoltre, più della metà delle “Magnifiche 7” sta effettivamente sottoperformando quest’anno, il che sottolinea la necessità di un approccio solido nella selezione dei titoli.
Le magnifiche sette preoccupazioni sull’intelligenza artificiale
Analizziamo lo scenario ribassista in sette punti e forniamo la nostra opinione. Riteniamo che il mercato abbia certamente individuato alcune preoccupazioni valide, ma sosteniamo anche che sia necessario contestualizzare tali preoccupazioni, cosa che cerchiamo di fare. Come si può vedere di seguito, abbiamo classificato queste preoccupazioni in base al rischio,da rischio elevato a rischio basso.
1. Le valutazioni sono andate troppo oltre
Sebbene alcuni titoli azionari siano saliti alle stelle, riteniamo che le valutazioni siano ancora entro intervalli ragionevoli. Molti strateghi, macroeconomisti (non Decalia!) e commentatori di mercato amano sottolineare questo aspetto per mettere in guardia gli investitori dal rischio di un forte calo, sostenendo che l’S&P 500 ha raggiunto valutazioni viste solo durante la bolla delle dotcom e la follia COVID. Tuttavia, riteniamo che questa visione trascuri alcune sfumature molto importanti:
• Quando si esaminano le valutazioni storiche, si dovrebbe sempre considerare la composizione mutevole dell’indice. Come durante la bolla delle dotcom, un numero esiguo di società costituisce una quota significativa dell’indice. Oggi, tuttavia, queste società sono tra le più grandi macchine generatrici di liquidità al mondo, con una leverage minimo, se non nullo (si veda il nostro punto sul debito più avanti). Se non altro, oggi hanno anche dimostrato di essere alcune delle società più difensive sul mercato, resistendo persino alla pandemia di COVID, la recessione globale più grave dalla Grande Depressione. Semmai, queste aziende meritano di essere scambiate con un premio. Inoltre, il rendimento del flusso di cassa libero (FCF) per il titolo mediano a grande capitalizzazione è oggi quasi tre volte superiore rispetto al 2000. In breve, l’efficienza operativa, la solida redditività e la robusta generazione di FCF sono tutte caratteristiche di un indice di qualità superiore.
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• In particolare, per quanto riguarda le società Mag 7 e AI, qualsiasi valutazione dovrebbe sempre incorporare o riflettere le prospettive di crescita. Quando si esaminano i rapporti PEG, ad esempio, la situazione è molto meno complicata di quanto possa sembrare a prima vista.
• Morgan Stanley osserva che le Mag 7 rappresentano ora circa il 35% dell’S&P 500, alimentando frequenti paragoni con il 1999/2000. Ma allora, le prime 7 società rappresentavano solo il 21% dell’indice e il 12% dell’utile netto. Oggi le Mag 7 generano circa il 31% degli utili totali. Quindi, sebbene la concentrazione sia maggiore, anche la giustificazione degli utili è molto più forte. Inoltre, che sia auspicabile o meno, non dovremmo ignorare la possibilità che le Mag 7 diventino sempre più forti e importanti in futuro…
• Il consenso ha dichiarato che l’intelligenza artificiale è in una “bolla”… ma gli investitori “value” di Berkshire Hathaway hanno recentemente avviato una posizione da 4,5 miliardi di dollari in GOOGL e ora possiedono tre delle sette Mag (GOOGL, AAPL, AMZN). Non daremmo troppa importanza nemmeno alla vendita da parte di Softbank della sua quota in Nvidia, dato che hanno confermato che la vendita è stata semplicemente motivata dalla necessità di finanziare altri impegni (e si sono persi gran parte dell’ascesa di Nvidia negli ultimi anni).
• È interessante notare che NVIDIA, il leader nel settore dell’intelligenza artificiale, è in realtà più conveniente rispetto al mercato sulle stime prospettiche…
In sintesi, sebbene sosteniamo che le argomentazioni sulla valutazione debbano essere contestualizzate, dovrebbe essere chiaro che a qualsiasi livello di valutazione il mercato può subire ribassi significativi per una moltitudine di ragioni, legate o meno all’intelligenza artificiale.
2. L’uso del debito crea un ambiente pericoloso
Anche i timori (quasi estremi) che il mercato manifesta quando le grandi aziende tecnologiche contraggono debiti dovrebbero essere sfumati. Durante la fase di espansione delle dotcom, il debito societario era la principale fonte di finanziamento e la leva finanziaria era aumentata drasticamente (e la Fed stava aumentando i tassi!). I principali attori dell’epoca, come WorldCom e Lucent, avevano un rating BBB/BB e non disponevano di riserve di liquidità. Oggi, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è per lo più opera di società con bilanci straordinariamente solidi. Solo tre società (AMZN, GOOGL, MSFT) potrebbero oggi accumulare mille miliardi di dollari di debito e rimanere comunque al di sotto di un rapporto di leva finanziaria pari a 2x. Senza contare che ci sono molte più aziende e governi pronti a investire ingenti somme, e per non parlare dell’enorme flusso di cassa generato da queste aziende nei prossimi anni.
Siamo abbastanza vecchi da ricordare che il mercato suonò il campanello d’allarme quando la capitalizzazione di mercato di Apple raggiunse 500 milioni di dollari quasi 15 anni fa, invocando la legge dei grandi numeri. Quel titolo non poteva funzionare. Oggi, invece, la capitalizzazione di mercato supera i 4 trilioni di dollari. Sembra che il mercato sia affascinato dall’entità delle capitalizzazioni di mercato, degli investimenti e degli impegni, e che faccia fatica a contestualizzare questi numeri enormi. Inoltre, il ciclo degli investimenti è guidato da alcune delle aziende più affidabili della storia. Microsoft detiene un rating AAA (superiore a quello del governo degli Stati Uniti), mentre Alphabet e Meta hanno un rating AA su tutte le agenzie. Amazon ha un rating AA da due agenzie e un rating A da una sola, e Oracle, sebbene rappresenti un’eccezione, rimane a metà classifica BBB, ancora in territorio investment grade (per ora).
Detto questo, ci sono delle preoccupazioni valide di cui dobbiamo essere consapevoli. Sul fronte privato, le cose sono diverse. OpenAI è l’esempio più eclatante, ma quel gruppo comprendeva centinaia di start-up. In questo caso abbiamo assistito a un’impennata delle valutazioni senza che vi fossero grandi ricavi, per non parlare dei profitti. Il ricorso al debito è molto più diffuso e intrinsecamente c’è una mancanza di trasparenza. È quindi difficile stimare eventuali ricadute o danni sistemici in caso di collasso. Nel caso specifico di OpenAI, sappiamo che ha dichiarato pubblicamente di voler spendere circa 1,4 trilioni di dollari nei prossimi 8 anni. Questi impegni sono probabilmente la maggiore preoccupazione del mercato oggi. Riteniamo che molti di questi impegni siano ambiziosi, ovvero che possano aumentare o diminuire gli investimenti a seconda dell’evoluzione della domanda e dei finanziamenti. Tuttavia, a causa della mancanza di vera trasparenza, non possiamo esserne certi. Va notato che questa azienda è diventata una delle prime 10 aziende di software in termini di fatturato solo 3 anni dopo il lancio del suo prodotto, cosa che non avevamo mai visto prima. Finché continuerà su questa traiettoria, siamo convinti che i finanziamenti rimarranno disponibili .
3. La frenesia degli investimenti del Mag7 rasenta la magnifica follia
In relazione al punto precedente, il mercato teme che gli hyperscaler stiano semplicemente spendendo in modo irrazionale e che a un certo punto si verificherà un eccesso di capacità produttiva. Da un lato, crediamo che questa spesa da parte degli hyperscaler sia del tutto razionale. Come molti di loro hanno affermato, il rischio di non farlo è di gran lunga superiore al rischio di farlo. Siamo d’accordo con questa affermazione. Se questa spesa in conto capitale dovesse rivelarsi eccessiva, qualsiasi eccesso di capacità produttiva verrebbe semplicemente colmato nei mesi o negli anni successivi. Molto prima dell’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa, sia la generazione di dati che la conseguente necessità di archiviazione e di elaborazione nel cloud erano già in forte crescita, e non vediamo alcun motivo per cui questa tendenza non debba continuare, anche senza l’intelligenza artificiale generativa.
Inoltre, alcuni commentatori sostengono che in questo caso le hyperscaler sarebbero i titoli maggiormente colpiti. Noi sosteniamo che questo potrebbe non verificarsi, poiché una cessazione di tali spese causerebbe un’impennata del FCF e del corrispondente rendimento del FCF di queste società, attenuando eventuali pressioni al ribasso sui titoli azionari. Detto questo, crediamo che, se queste società hanno un’intensità di capex strutturalmente più elevata, dovrebbero teoricamente subire un declassamento. Ciò può, tuttavia, essere parzialmente compensato da un profilo di fatturato più elevato e da barriere all’ingresso ancora più elevate. Un altro punto da considerare è che la mancanza di energia disponibile e l’enorme complessità di questi enormi cluster di intelligenza artificiale potrebbero in realtà controbilanciare l’idea di una spesa eccessiva massiccia e rapida.
4. Circolarità delle transazioni
Si è registrato un aumento delle cosiddette transazioni circolari. Sia chiaro: preferiamo non vedere questo tipo di transazioni, dato che non fanno altro che aumentare il sospetto e la sfiducia nel ciclo di investimento nell’IA. Detto questo, la maggior parte di questi accordi è vaga nei dettagli e molti non sono irrevocabili. Molti di questi impegni hanno una formulazione del tipo “investiremo fino a 100 miliardi…”, che può anche essere 1 miliardo… Inoltre, nel quadro generale, per ora gli investimenti effettivi sono ancora piuttosto modesti. Ancora una volta, è importante contestualizzare questi accordi. Ad esempio, Nvidia ha effettuato investimenti strategici per 3,7 miliardi di dollari nel terzo trimestre e 4,7 miliardi di dollari da inizio anno (rispettivamente 7% e 3% del fatturato), una piccola fetta di circa 1 trilione di dollari di capitale privato globale annuo. Nvidia attualmente dispone di 50 miliardi di dollari di liquidità netta (in aumento rispetto agli 8 miliardi di dollari di 5 anni fa) e il consenso prevede che genererà 150 miliardi di dollari di liquidità il prossimo anno (in aumento rispetto ai 4 miliardi di dollari di 5 anni fa). Onestamente non ci dispiacerebbe investire parte di quella liquidità e acquisire partecipazioni nelle aziende di intelligenza artificiale più importanti.
5. La grande scommessa sull’intelligenza artificiale. Il caso di Burry sulla sovrastima dei profitti
Michael Burry ha avviato la speculazione secondo cui i giganti della tecnologia stanno aumentando artificialmente i profitti attraverso modifiche alle pratiche contabili, in particolare estendendo i piani di ammortamento dei chip di intelligenza artificiale. Quando un’azienda prolunga il periodo di ammortamento dei propri asset, le spese di ammortamento annuali diminuiscono, il che a sua volta gonfia l’utile netto. Dato che l’ammortamento rappresenta una parte significativa dei costi operativi, tali adeguamenti potrebbero creare una distorsione al rialzo negli utili dichiarati. Questo scetticismo è giustificato, poiché la maggior parte degli hyperscaler ha spostato la vita utile dei chip di intelligenza artificiale da 3 a 6 anni. Tuttavia, diversi dati suggeriscono che la vita utile sia aumentata in modo significativo. Innanzitutto, la stragrande maggioranza di tutta la capacità dei data center di intelligenza artificiale sviluppata negli ultimi anni era nuova capacità. Di conseguenza, dato che i data center più vecchi sono ancora in funzione, presumiamo naturalmente che anche i vecchi chip pre-Gen-AI siano ancora in funzione. In secondo luogo, Coreweave ha dichiarato esplicitamente di aver “ricontrattato la capacità esistente” su GPU di vecchia generazione a un prezzo “entro il 5% dell’accordo originale”. Infine, Nvidia ha sostenuto che le GPU di vecchia generazione rimangono preziose e in uso anche molti anni dopo il loro lancio. In particolare, il CFO Colette Kress ha osservato che le “GPU Ampere di sei anni fa” sono ancora disponibili nel cloud e “oggi pienamente utilizzate”. In conclusione, si tratta di un rischio che vale la pena monitorare, ma che al momento non consideriamo preoccupante.
6. Rischio di concentrazione dei clienti
Il rischio di concentrazione dei clienti è reale e condividiamo questa preoccupazione. Data l’enorme entità degli investimenti e il fatto che siano gestiti da un numero ristretto di aziende, ne deriva un rischio di concentrazione dei clienti per la maggior parte, se non per quasi tutte, le aziende lungo la catena del valore. Dalle aziende più piccole alla più grande al mondo (Nvidia), la perdita di uno di questi clienti può causare un calo significativo dei numeri. Detto questo, nel mondo della tecnologia, abbiamo già assistito a situazioni simili. L’ascesa di Apple e dell’iPhone ha dato origine a un fenomeno simile. Ancora oggi Apple rimane il cliente più grande e dominante per gran parte della sua supply chain. Ad esempio, anche dopo la spettacolare ascesa di Nvidia, Apple è ancora il cliente principale di TSMC. Il punto è che il rischio di concentrazione dei clienti è reale e destinato a rimanere tale. È il risultato naturale del crescente dominio delle grandi aziende tecnologiche nell’ultimo decennio. È nostro compito monitorare e gestire questo fenomeno a livello di singola azienda .
7. L’intelligenza artificiale non ha alcun valore
Se credete ancora a questa tesi pessimistica, il tempo per voi si è fermato tre anni fa. Siamo nel 2025: mettetevi al passo.
Conclusione
In conclusione, se non singolarmente, tutte queste preoccupazioni combinate hanno contribuito a creare un significativo timore di una bolla dell’IA a livello di mercato. Riconosciamo senza dubbio che esistono rischi evidenti, molti dei quali correlati tra loro. La nostra preoccupazione principale riguarda i finanziamenti privati, in particolare OpenAI, e la sua importanza per molte aziende nella filiera dell’IA. Inoltre, è un dato di fatto che la crescita degli investimenti in conto capitale rallenterà e alla fine diminuirà, a quel punto l’intero settore degli investimenti in conto capitale potrebbe trovarsi sotto pressione. Dovrebbe anche essere chiaro che non è necessario lo scoppio della bolla dell’IA perché i titoli del settore subiscano un calo significativo. Anche il contesto macroeconomico, le aspettative sui tassi e i fattori esterni possono facilmente influenzare pesantemente le valutazioni. Infine, il mercato sta chiaramente distinguendo i vincitori dai perdenti, anche all’interno del Mag7. Anche le società a piccola capitalizzazione hanno iniziato a registrare performance. Questo contesto impone un approccio chiaro nella selezione dei titoli. Nel nostro fondo, adottiamo una strategia diversificata, evitando valutazioni estreme (ad esempio, nessun Palantir), livelli di indebitamento elevati (abbiamo venduto Oracle per questo motivo) e società che devono affrontare un calo dei margini (nessuna Meta). Infine, nell’ambito della nostra esposizione all’IA (e di qualsiasi altra esposizione nel nostro fondo), investiamo anche in una serie di società a media e piccola capitalizzazione, molte delle quali ancora sconosciute, meno costose e meno correlate al Mag7.
