Opportunità e vincitori delle diverse fasi di sviluppo dell’AI

L’AI sta ridefinendo il panorama delle opportunità nei mercati globali e, per Tiffany Wade e Michael Guttag, senior portfolio managers di Columbia Threadneedle Investments, autori di questo contributo, più che la tecnologia in sé, a guidare la trasformazione sarà una sequenza di ondate di investimento e adozione che nei prossimi anni cambieranno la leadership tra aziende e settori. Dallo sviluppo delle infrastrutture fino ai guadagni di produttività diffusi nell’economia reale, il ciclo dell’AI si articolerà in fasi distinte che attireranno progressivamente nuovi flussi di capitale lungo tutta la catena del valore. Un’evoluzione che, secondo gli esperti, richiederà agli investitori capacità di anticipare le rotazioni del mercato e individuare per tempo i protagonisti delle diverse fasi.

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L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama delle opportunità nei diversi mercati e, dal nostro punto di vista, la vera storia dell’IA non è la tecnologia in sé, bensì la trasformazione pluriennale attesa in ondate distinte, che definirà quali aziende guideranno il mercato, quando lo faranno e per quali motivi. Stiamo osservando i flussi di capitale muoversi all’interno dell’ecosistema dell’AI in modo sequenziale, generando opportunità a cascata man mano che l’adozione si intensifica. I gestori attivi, in grado di anticipare queste rotazioni e posizionarsi in anticipo, saranno meglio collocati per cogliere le migliori opportunità mentre la leadership si sposta lungo l’intera catena del valore dell’AI.

Ondate pluriennali di investimenti nell’AI

Abbiamo individuato quattro potenziali ondate di investimenti da monitorare per capire dove si accumuleranno i prossimi flussi di capitale e quali società dispongono di vantaggi strutturali tali da trarre beneficio da più fasi (Figura 1). Oggi siamo nel pieno della prima fase e stiamo iniziando la transizione verso la seconda. Nel settore software emergono già i primi segnali della terza ondata, mentre una quarta ondata di guadagni di produttività in tutta l’economia si profila all’orizzonte. Comprendere a che punto ci troviamo e le prospettive future consente di allineare i portafogli all’intera gamma delle opportunità disponibili.

Fase 1: Infrastruttura e sviluppo fisico

Siamo ancora all’inizio della fase infrastrutturale, che si presenta oggi come la più visibile e ad alta intensità di capitale. Da soli, gli hyperscaler sono sulla buona strada per investire oltre 500 miliardi di dollari nel 2026 per espandere l’infrastruttura a supporto dell’AI [1].  Questa scala senza precedenti riflette l’intensità dello sviluppo dei modelli e le esigenze fisiche necessarie per l’addestramento di modelli complessi. NVIDIA [2]  è al centro di questa ondata. La sua leadership nelle unità di elaborazione grafica e il vantaggio competitivo creato dalla Compute Unified Device Architecture continuano a plasmare le traiettorie del settore. Broadcom la affianca come elemento chiave per il trasferimento di dati e l’infrastruttura di rete ad alta velocità. Sebbene il settore dei semiconduttori sia spesso oggetto di maggiore attenzione, notiamo ad oggi colli di bottiglia altrettanto significativi nell’alimentazione e nel raffreddamento degli impianti, dove aziende come Eaton e Vertiv sono essenziali per risolvere questi vincoli. Riteniamo che questa fase abbia davanti a sé altri due o tre anni di forte slancio. A guidare questa crescita i requisiti fisici dell’IA e la corsa globale allo sviluppo di capacità sovrane in questo segmento. L’esposizione primaria alle infrastrutture rimane rilevante, ma la leadership evolverà con il progredire del processo di costruzione.

Fase 2: strumenti, dati e piattaforme cloud per la scalabilità

Con l’espansione delle infrastrutture, le aziende passano dalla sperimentazione iniziale alla distribuzione su larga scala. Questa transizione alimenta la seconda ondata, dove strumenti, architettura dati, sicurezza informatica e -piattaforme AI basate sul cloud svolgono un ruolo determinante. Snowflake e MongoDB si distinguono per la loro capacità di aiutare le aziende a rendere i dati utilizzabili, strutturati, sicuri e pronti per l’AI. Allo stesso tempo, il tema della cybersecurity diventa ancora più critico; Palo Alto Networks e CrowdStrike sono ben posizionati per proteggere i dati e i modelli di intelligenza artificiale, supportando le aziende che espandono la loro impronta digitale. Gli hyperscalers rimangono fondamentali in questa fase perché abbassano le barriere all’adozione dell’AI. Forniscono modelli pre-addestrati, servizi gestiti, strumenti per la definizione di limiti e ambienti di sviluppo integrati. Ci aspettiamo che questa fase duri dai tre ai cinque anni, mentre le aziende renderanno operativa l’AI all’interno delle varie unità aziendali.

Fase 3: integrazione iniziale dell’AI nelle imprese

Ad oggi osserviamo anche i primi segni dell’integrazione dell’AI nei software aziendali. A differenza delle infrastrutture, in grado di scalare rapidamente una volta creata la capacità, l’adozione dell’AI da parte delle imprese è sistematica: le aziende effettuano test, convalidano e sperimentano prima di implementare su larga scala, ma si tratta di un progresso è reale. Ad esempio, Microsoft sta integrando Copilot nell’intera piattaforma di produttività e nei servizi cloud, ServiceNow sta integrando l’AI nei flussi di lavoro relativi alla fornitura di servizi, operazioni HR, IT e assistenza clienti, mentre Datadog sta incorporando l’AI nelle attività di monitoraggio per aiutare le aziende a risolvere problemi di sistema sempre più complessi.

Le prime aziende ad utilizzare l’IA al di fuori del settore software dimostrano già un impatto tangibile:

• Walmart usa l’intelligenza artificiale per sviluppare circa il 40% di nuovo codice e per migliorare le esperienze digitali dei clienti [3].
• Citigroup utilizza l’AI per gestire le migliaia di domande dii clienti e richieste di assistenza.
• Pfizer accelera lo sviluppo clinico con l’analisi dei dati guidata dall’IA.

Ci aspettiamo che questa fase si svolga nell’arco di tre o quattro anni, con un’accelerazione man mano che la prima ondata di utenti inizia a dimostrare un ROI misurabile. Come per qualsiasi importante transizione tecnologica, bisogna aspettarsi momenti di rallentamento o cambiamenti nelle aspettative. Il percorso dall’investimento nell’AI alla monetizzazione si misura in anni, non in trimestri: le aziende devono raccogliere dati, costruire e testare modelli e determinare strategie di implementazione, mentre i loro clienti esaminano la sicurezza e l’utilità di tali offerte. A nostro avviso, queste pause servono per separare la sperimentazione di breve termine dalla creazione di valore aziendale sostenibile di lungo termine e riteniamo che le recenti misure di cautela siano parte di quel sano processo di perfezionamento, piuttosto che di un’inversione di direzione.

Fase 4: creazione di valore grazie alla produttività

La quarta fase è la più potente e difficile da quantificare nel breve termine. Qui, l’AI diventa una forza economica piuttosto che una semplice categoria tecnologica. Ad oggi stimiamo che l’AI contribuisca con 10-20 punti base alla produttività annua e riteniamo che questo contributo possa salire a 50-150 punti base all’anno tramite l’espansione dell’adozione della tecnologia, l’adattamento dei flussi di lavoro e la piena integrazione dell’AI nelle attività core delle aziende. In questa fase, la differenziazione sarà significativa: le aziende che riusciranno a passare in modo efficace dai progetti pilota a implementazioni su scala aziendale amplieranno il loro vantaggio competitivo. Durante questa fase, ci aspettiamo la maggiore dispersione della performance tra settori.

Perché gli hyperscaler si distinguono in tutte le ondate

Riteniamo che la maggior parte delle aziende beneficerà di una o due ondate di investimenti e relative rivoluzioni dei processi. Tuttavia, gli hyperscaler – Amazon, Microsoft e Google –sono gli unici in grado di beneficiare di ognuno delle quattro fasi di cui sopra. In poche parole, l’ampiezza della loro esposizione, la solidità dei bilanci e le profonde relazioni con i clienti li posizionano come protagonisti di lungo periodo nella crescita guidata dall’AI.

Le prime evidenze dell’impatto dell’AI sulla crescita dei ricavi, sull’espansione dei margini e sulla differenziazione competitiva — in casi d’uso che spaziano dallo sviluppo del codice alla ricerca clinica — confermano quanto l’adozione dell’intelligenza artificiale stia diventando sempre meno opzionale e sempre più essenziale. Riteniamo che queste ondate di investimenti e relativi aggiustamenti rappresentino una sana normalizzazione piuttosto che una sfida alle più ampie opportunità pluriennali. La chiave è capire dove fluirà il capitale e identificare le società con vantaggi strutturali così da cogliere le opportunità di investimento a maggior valore aggiunto in ciascuna delle diverse fasi. La trasformazione futura sarà diseguale, iterativa e pluriennale, ma l’insieme delle opportunità è ampio e in espansione. Con il progressivo sviluppo di queste ondate, riteniamo che una ricerca disciplinata, un posizionamento selettivo e il riconoscimento precoce delle transizioni di leadership saranno essenziali per cogliere il pieno valore di questo ciclo guidato dall’AI.

^[1] Stime degli analisti interni di Columbia Threadneedle Investments.

^[2] La menzione di società specifiche non costituisce una raccomandazione di acquisto o di vendita.

^[3] Conferenza sugli utili di Walmart, 20 novembre 2025

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