L’AI mette in crisi il business delle big tech: l’allarme di Michael Burry

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• Perché Burry considera l’AI una minaccia al modello delle Big Tech
• ROIC: il metro che indica se i grandi investimenti pagheranno
  • Perché il ROIC è cruciale ora
• Cosa comporta il nuovo mix di investimenti: hardware, data center e talenti
• Allarmi dal mondo finanziario: segnali e previsioni
• Possibili sviluppi: correzioni, consolidamenti e scenari di mercato
• Cosa dovrebbero monitorare investitori e manager

Michael Burry è tornato sotto i riflettori con un avvertimento netto sul futuro dell’intelligenza artificiale. Secondo l’investitore noto per aver previsto la crisi dei subprime, l’AI sta rimodellando profondamente il modello di business delle grandi aziende tecnologiche. Le conseguenze potrebbero essere significative per investitori e mercati.

Perché Burry considera l’AI una minaccia al modello delle Big Tech

Burry sostiene che il vantaggio competitivo delle grandi società tecnologiche derivava da un meccanismo semplice. Con un investimento relativamente modesto si ottenevano profitti molto elevati. L’arrivo massiccio dell’AI ha però cambiato le regole.

Oggi, osserva, le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono capex molto elevati, infrastrutture complesse e una capacità di calcolo continua. Questo rende incerto il ritorno sugli investimenti.

ROIC: il metro che indica se i grandi investimenti pagheranno

Un indicatore fondamentale nella valutazione è il Return on Invested Capital, il ROIC. Esso misura la capacità di un’azienda di trasformare il capitale impiegato in profitti reali.

Perché il ROIC è cruciale ora

• Un ROIC elevato indica che gli investimenti generano valore.
• Un ROIC basso, nonostante grandi spese, segnala rischio.
• Secondo Burry, molti progetti AI mostrano un gap tra costi e redditività.

Cosa comporta il nuovo mix di investimenti: hardware, data center e talenti

Le implementazioni AI richiedono investimenti specifici e continuativi. Non si tratta più solo di software e piattaforme.

• GPU e processori specializzati in grandi quantità.
• Data center con elevati consumi energetici.
• Spese operative per il mantenimento e il raffreddamento.
• Recruiting e compensi per esperti di machine learning.

Questi elementi gonfiano i costi iniziali e rendono il payback più incerto. Il rischio è che siano necessari anni prima di vedere utili consistenti.

Allarmi dal mondo finanziario: segnali e previsioni

Non è solo Burry a manifestare preoccupazione. Diversi attori finanziari e analisti evidenziano la possibile formazione di una bolla.

• La banca centrale inglese ha avvertito su un’espansione che potrebbe superare i livelli della bolla dot-com.
• Alcune grandi istituzioni prevedono spese in AI in crescita esponenziale nei prossimi anni.
• Manager e analisti di primarie società tecnologiche e finanziarie hanno espresso dubbi sulla sostenibilità degli attuali ritmi di investimento.
• Mercati azionari mostrano volatilità attorno ai titoli tech per l’incertezza sui ricavi futuri legati all’AI.

Possibili sviluppi: correzioni, consolidamenti e scenari di mercato

Di fronte alla discrepanza tra costi e ricavi, diverse vie sono plausibili. Nessuna garanzia però su quale prevalga.

1. Correzione di mercato: riduzione dei valori azionari se il flusso di utili non si materializza.
2. Consolidamento: fusioni e acquisizioni per ridurre i costi infrastrutturali.
3. Selezione tecnologica: solo soluzioni con chiari ritorni sopravviveranno.
4. Inverno dell’AI: calo temporaneo di investimenti e sviluppo, seguito da una ripresa più sostenibile.

Cosa dovrebbero monitorare investitori e manager

Per orientarsi nelle prossime fasi conviene osservare alcuni indicatori chiave. Questi possono anticipare rischi e opportunità.

• Trend del ROIC per le principali aziende AI.
• Andamento delle spese in capitale per data center e hardware.
• Margini operativi e velocità di monetizzazione delle soluzioni AI.
• Segnali di consolidamento nel settore e variazioni nelle valutazioni di mercato.