L'intelligenza artificiale sta evolvendo a velocità vertiginosa, trasformando profondamente l'economia, i mercati finanziari e la vita quotidiana. Negli ultimi anni, il boom dell’AI ha guidato il rally delle azioni americane, sostenendo il valore delle aziende tecnologiche nonostante venti contrari potenzialmente destabilizzanti.
Oggi, mega-cap come Nvidia rappresentano una quota significativa dell’indice S&P 500 a Wall Street, mentre l’investimento nella costruzione di data center alimenta l’economia statunitense e crea nuove opportunità di crescita. Tuttavia, l’avanzamento dell’AI solleva anche preoccupazioni: la sostituzione dei posti di lavoro entry-level, la crescente domanda di elettricità e acqua per i data center e la gestione dei capitali necessari per sviluppare e addestrare modelli generativi.
Intelligenza artificiale: dove investire?
Di fronte a queste sfide e opportunità, questo mese Bloomberg ha intervistato quattro esperti del settore per delineare strategie di investimento concrete e sostenibili nel contesto dell’intelligenza artificiale per il 2026: Cathie Wood, Amministratrice delegata di Ark Invest, Denny Fish, Head of technology research & portfolio manager di Janus Henderson, Taosha Wang, gestore di portafoglio di Fidelity International e Michael Smith, responsabile del team Growth Equity presso Allspring Global Investments.
Investire nei robotaxi e nell’assistenza sanitaria – Cathie Wood
Cathie Wood individua due grandi opportunità nel panorama dell’intelligenza artificiale per i prossimi cinque-dieci anni: i robotaxi e la tecnologia sanitaria. Secondo la stock-picker di Wall Street, l’ecosistema globale dei taxi autonomi potrebbe raggiungere un valore compreso tra 8.000 e 10.000 miliardi di dollari.
Tesla, grazie alla sua presenza consolidata e ai milioni di veicoli già in strada, è posizionata come leader in questo settore, con il 90% del potenziale di ricavi derivante proprio dai robotaxi. Il vantaggio competitivo della casa automobilista con sede ad Austin risiede nei dati raccolti dai veicoli su strada, che permettono di ottimizzare sicurezza e velocità, consolidando una posizione di mercato in cui il vincitore prende la maggior parte.
Nel settore sanitario, Wood sottolinea l’uso della tecnologia di sequenziamento genico a singola cellula per la diagnosi precoce del cancro e lo sviluppo di terapie mirate. Aziende come 10x Genomics e Tempus AI emergono come protagoniste nel trasformare dati complessi in informazioni cliniche utili, potenzialmente rivoluzionando la cura dei pazienti. L’approccio di Wood combina quindi innovazione tecnologica e applicazioni pratiche con impatto economico diretto, offrendo agli investitori una chiara roadmap di opportunità nel settore AI.
Costruire un ecosistema ampio e diversificato – Denny Fish
Denny Fish propone un approccio strutturato che distingue tre categorie chiave di aziende nell’AI: facilitatori, potenziatori e utenti finali. I facilitatori includono società che forniscono infrastrutture e piattaforme essenziali, come Microsoft, Alphabet e OpenAI, che sviluppano modelli avanzati e li integrano nei propri business, generando ricavi incrementali.
I potenziatori rappresentano aziende software che accelerano l’adozione dell’AI, come Adobe, Intuit, Datadog e Snowflake. Qui Fish avverte che alcune imprese possono essere disruptor, mentre altre beneficiano di un posizionamento difensivo, consolidando la loro leadership attraverso il miglioramento dei processi e dei prodotti.
Infine, gli utenti finali sono aziende che applicano l’AI per ottenere vantaggi competitivi diretti, come Deere nel settore agricolo, Intuitive Surgical nella robotica chirurgica e Blackstone nell’implementazione dell’AI nelle proprie partecipate.
L’approccio di Fish suggerisce agli investitori di puntare su una strategia equilibrata e diversificata, concentrandosi su aziende in grado di sfruttare l’intelligenza artificiale per generare valore reale e sostenibile.
Sfruttare materie prime e tendenze macro – Taosha Wang
Taosha Wang evidenzia tre aspetti fondamentali per investire nell’IA: la tecnologia fondamentale, l’impatto macro e l’influenza della Cina. Per Wang, i semiconduttori rappresentano i “picconi e pale” della rivoluzione AI, necessari per costruire l’infrastruttura digitale e supportare modelli avanzati. Dal punto di vista macro, l’intelligenza artificiale può avere effetti sull’inflazione, poiché gli investimenti massicci in data center richiedono enormi capitali e risorse energetiche. In questo contesto, materie prime come il rame emergono come strumenti di copertura e potenziale super ciclo, data la crescente domanda industriale e tecnologica.
Wang sottolinea anche l’importanza della Cina nell’ecosistema globale: il Paese offre tecnologie competitive e dirompenti a prezzi contenuti, creando opportunità interessanti per diversificare i portafogli e ridurre la correlazione con i mercati statunitensi. La strategia di Wang combina quindi tecnologia, macroeconomia e geopolitica, mostrando come l’AI possa influenzare mercati e risorse in modi trasversali.
Migliorare l’efficienza e puntare su dati proprietari – Michael Smith
Michael Smith individua l’efficienza come elemento chiave per capitalizzare sull’intelligenza artificiale. A suo avviso, il collo di bottiglia più critico è l’energia: data la crescente domanda dei data center, le utility non regolamentate offrono opportunità di investimento solide, in quanto garantiscono flessibilità di prezzo e flussi di cassa stabili. La gestione intelligente delle risorse energetiche e dei dati permette alle aziende di ridurre costi e migliorare la produttività, trasformando l’AI in un vantaggio competitivo reale.
Smith suggerisce inoltre di considerare le aziende di salute digitale e i fornitori di servizi sanitari avanzati, come RadNet e Progressive Insurance, che integrano l’AI per ottimizzare processi, diagnosi e sottoscrizione assicurativa. L’uso dei dati proprietari, combinato con algoritmi di intelligenza artificiale, diventa un asset strategico in grado di consolidare la leadership di mercato e generare ricavi incrementali.