Intervista: "Il capex dell'intelligenza artificiale delle Big Tech sta crescendo molto più velocemente dei ricavi", avverte Kate Leaman di AvaTrade

Le Big Tech stanno investendo enormi quantità di denaro nell'intelligenza artificiale in questo momento e stiamo già assistendo a un mix di vittorie rapide e scommesse a lungo termine.

Prendiamo Microsoft, Meta e Amazon, la loro spesa per l'infrastruttura di intelligenza artificiale è alle stelle.

Alcuni di questi stanno dando i loro frutti rapidamente, soprattutto nei servizi cloud e nella pubblicità basata sull'intelligenza artificiale. Ma nel complesso, in questa fase stanno ancora investendo molto di più di quanto stanno guadagnando direttamente dall'intelligenza artificiale.

L'alfabeto è un altro esempio. Ha un arretrato record di 155 miliardi di dollari nella sua attività cloud AI, che mostra una forte domanda da parte delle aziende.

La sfida? Trasformare quella domanda in profitti reali, non solo in potenziale futuro.

Apple sta adottando un approccio AI più lento e più incentrato sulla privacy. Sebbene ciò si adatti al suo marchio, potrebbe rimanere indietro se non si muove più velocemente e non costruisce un ecosistema di intelligenza artificiale più ampio.

Nel frattempo, Meta sta beneficiando dei miglioramenti pubblicitari basati sull'intelligenza artificiale, ma le normative globali sulla privacy più severe potrebbero creare alcuni venti contrari.

In un'intervista esclusiva con Invezz, Kate Leaman, chief market analyst di AvaTrade, ha spiegato come si stiano attualmente sviluppando gli investimenti delle Big Tech nell'intelligenza artificiale in termini di successi operativi e rendimenti futuri.

Estratti:

Invezz: Le Big Tech (Microsoft, Meta, Amazon) stanno investendo denaro nell'intelligenza artificiale: questi dollari in conto capitale si stanno effettivamente trasformando in vittorie operative e nuove entrate oggi, o per lo più scommettono su un guadagno futuro?

Kate Leaman: C'è un chiaro mix di vittorie operative e scommesse future. Da un lato, i grandi operatori stanno già assistendo a un aumento dei ricavi legato alla loro infrastruttura e alle loro offerte di intelligenza artificiale.

Ad esempio, le loro attività cloud e pubblicitarie stanno sfruttando le funzionalità di intelligenza artificiale per guidare la crescita.

D'altra parte, però, le spese in conto capitale (capex) crescono molto più velocemente delle entrate, quindi gran parte della spesa si sta ancora facendo strada nel territorio dei futuri payoff.

Gli investimenti aggregati delle principali aziende tecnologiche "hyperscaler" si stanno avvicinando a livelli record rispetto al loro flusso di cassa operativo, ad esempio, secondo una stima, gli investimenti aggregati si attestano a circa il 60% del flusso di cassa operativo per Amazon, Google/Alphabet, Microsoft e Meta.

Gli analisti segnalano che, a meno che i ricavi non aumentino notevolmente dagli investimenti nell'intelligenza artificiale, molte di queste aziende reinvestiranno quasi tutto il loro flusso di cassa libero nelle infrastrutture in pochi anni.

Sul fronte delle vittorie, vediamo ricavi incrementali dai servizi cloud basati sull'intelligenza artificiale, dalle funzionalità di intelligenza artificiale generativa nei prodotti e dal miglioramento dell'efficienza operativa; ad esempio, alcuni fornitori di cloud/intelligenza artificiale più piccoli mostrano che il capex dell'intelligenza artificiale sta già dando i suoi frutti.

Invezz: Alphabet afferma di avere un backlog cloud record di 155 miliardi di dollari guidato dall'intelligenza artificiale. Questo indica un'adozione duratura da parte delle aziende o il rischio di sopravvalutare la crescita a breve termine?

Kate Leaman: Questa è una questione ricca di sfumature. L'arretrato di 155 miliardi di dollari per il business cloud di Alphabet Inc. (tramite Google Cloud) è un segnale incoraggiante di una forte domanda aziendale, ma comporta anche delle avvertenze.

A sostegno della tesi dell'adozione duratura c'è il fatto che il backlog riportato è cresciuto in modo significativo e gli analisti di UBS lo hanno descritto come un segnale di "forte crescita".

Il commento di Alphabet sottolinea che questo arretrato è legato al suo approccio AI "full-stack" (infrastruttura, modelli di AI, soluzioni aziendali), che gli conferisce differenziazione e suggerisce più di un semplice hype.

Quindi l'arretrato promette un'adozione duratura da parte delle aziende.

Ma dal lato del rischio, un backlog non è la stessa cosa dei ricavi riconosciuti oggi; Il percorso dal portafoglio ordini ai ricavi e ai margini realizzati non è sempre agevole o garantito.

Invezz: Apple è spesso definita un concorrente tardivo nell'IA: quali mosse concrete dovrebbe fare per colmare il divario e quanto potrebbe danneggiare il suo vantaggio competitivo una strategia di IA lenta?

Kate Leaman: Per Apple, la situazione è duplice: la sua strategia è distinta (privacy-first, intelligenza sul dispositivo), il che le conferisce alcuni vantaggi, ma il ritmo più lento aumenta anche i rischi.

Le mosse concrete che Apple dovrebbe fare includono:

• Migliore integrazione dell'intelligenza artificiale in tutto il suo ecosistema, oltre alla privacy e alle funzionalità sul dispositivo.
• Accelerare lo sviluppo dei suoi assistenti AI (ad esempio, miglioramenti a Siri) e renderli più competitivi con le offerte di AI generativa dei concorrenti.
• Perseguendo acquisizioni o partnership strategiche per accelerare l'introduzione dell'intelligenza artificiale generativa e delle funzionalità multimodali.

Se Apple rimane indietro rispetto allo slancio dell'IA, rischia di perdere la quota di mercato tra gli early adopter e gli sviluppatori che sono attratti da concorrenti con una leadership più visibile nell'IA.

Questa è anche la preoccupazione che la crescita del suo business dei servizi rallenterà se le piattaforme rivali (cloud-centric, AI-centric) cattureranno l'ecosistema di app e strumenti, così come le preoccupazioni di una riduzione della crescita dei margini nel tempo se l'hardware rimane forte ma la crescita del software/servizi è in ritardo.

Invezz: la piattaforma pubblicitaria basata sull'intelligenza artificiale di Meta sta alimentando nuovamente la crescita. Quanto è resiliente questo modello se le autorità di regolamentazione inaspriscono le regole sui dati degli utenti e sulla privacy?

Kate Leaman: Per Meta, la rinascita attraverso la sua piattaforma pubblicitaria basata sull'intelligenza artificiale dimostra un forte potenziale: l'uso dell'intelligenza artificiale generativa e una migliore personalizzazione degli annunci le stanno dando una spinta.

Ma il modello è esposto a un rischio normativo e di privacy significativo.

I fattori di resilienza includono l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei motori di raccomandazione e nel targeting degli annunci; ad esempio, ha annunciato che le interazioni degli utenti con il suo assistente AI aiuteranno a personalizzare i contenuti e gli annunci.

Ha anche una vasta base di utenti e risorse di dati, che gli conferiscono vantaggi di scalabilità.

I fattori di rischio includono il fatto che le nuove normative sulla privacy a livello globale (ad esempio, nell'UE, in alcuni stati degli Stati Uniti) stanno aumentando il controllo su come le piattaforme utilizzano i dati personali e sulla loro trasparenza.

Invezz: I Magnifici Sette rappresentano ora il 37% del SandP 500. In che modo gli investitori dovrebbero inseguire il rialzo dell'IA senza aumentare il rischio di concentrazione nei loro portafogli?

Kate Leaman: Il fatto che il "gruppo tecnologico a grande capitalizzazione SandP 500" (spesso etichettato come i "Magnifici Sette") detenga ora una quota di mercato così ampia significa che inseguire l'IA al rialzo solo attraverso i principali nomi tecnologici comporta un rischio di concentrazione.

Ecco alcuni modi equilibrati in cui gli investitori possono gestire questo problema:

• Utilizzo della gestione tattica del rischio di portafoglio. Ciò potrebbe includere il ribilanciamento regolare o l'utilizzo di opzioni/coperture, se un investitore ritiene che le valutazioni siano estese".
• Le strategie di diversificazione includono l'abbinamento dell'esposizione a grandi società tecnologiche guidate dall'intelligenza artificiale con beneficiari selezionati al di fuori delle mega-cap, ad esempio le aziende industriali che applicano l'intelligenza artificiale, le aziende sanitarie che implementano l'intelligenza artificiale e i fornitori di software aziendali. Ciò distribuisce il rischio di una battuta d'arresto in qualsiasi grande azienda.
• Utilizzare fondi tematici o ETF incentrati sull'IA ma con un'esposizione settoriale o societaria più ampia (non solo mega-cap)
• Compresi i titoli value o con crescita dei dividendi che beneficiano indirettamente dell'intelligenza artificiale. Ad esempio, le società le cui operazioni diventano più efficienti grazie all'intelligenza artificiale, ma sono meno esposte a valutazioni di multipli elevati

Invezz: Mentre l'intelligenza artificiale passa da una tendenza all'altra, quali sono i pochi fattori che separeranno le aziende che sostengono la crescita e i margini da quelle che non lo fanno?

Kate Leaman: I principali fattori di differenziazione includono:

• Talento, ecosistema e partnership: il successo favorirà le aziende che costruiscono o attraggono i migliori talenti dell'intelligenza artificiale, creano ecosistemi di sviluppatori, integrano partner e ripetono rapidamente.
• Disciplina dell'allocazione del capitale: le aziende che investono in modo sensato nell'infrastruttura dell'IA con un occhio al ritorno sul capitale (non solo inseguendo il "buzz dell'IA") avranno una posizione più forte.
• Adozione da parte delle imprese e diversificazione dei ricavi: non basta costruire modelli; le aziende devono acquisire clienti aziendali, incorporare l'intelligenza artificiale nei processi aziendali e diversificare tra i livelli consumer, enterprise e platform.
• Modelli di intelligenza artificiale scalabili e attenti alla privacy: con l'intensificarsi della regolamentazione e del controllo pubblico, le aziende che costruiscono l'intelligenza artificiale tenendo conto della fiducia, della conformità, della scalabilità e dell'efficienza supereranno quelle che trattano l'intelligenza artificiale solo come marketing.
• Navigazione normativa: le normative nuove e in evoluzione (privacy dei dati, governance dell'IA, implicazioni antitrust) significano che le aziende che modellano e si adattano in modo proattivo alla conformità e alla governance, piuttosto che reagire, avranno un vantaggio competitivo.
• Gestione dei costi/margini: i costi dell'infrastruttura, dell'elaborazione e dell'hardware stanno aumentando rapidamente. Le aziende in grado di mantenere i margini e di scalare l'IA avranno successo, mentre quelle la cui IA genera ricavi ma brucia denaro vacilleranno.
• Differenziazione e integrazione dei prodotti: L'intelligenza artificiale è ora in gioco; I vincitori lo incorporeranno profondamente in prodotti o servizi differenziati, piuttosto che in funzionalità superficiali bolton.