L'AI ridisegna la mappa degli investimenti tecnologici: perché il futuro passa per l'Asia emergente
Mentre il dibattito sull'intelligenza artificiale in Occidente ruota ancora attorno alla domanda se l'AI manterrà le sue promesse, i flussi di capitale globale stanno già votando con i piedi.
Secondo Ygal Sebban, Investment Director e responsabile del team azionario mercati emergenti di GAM, la spesa globale in conto capitale per l'intelligenza artificiale rimarrà strutturalmente elevata nei prossimi anni — e le principali beneficiarie di questa ondata non saranno necessariamente le big tech americane, ma le aziende tecnologiche asiatiche posizionate a monte della catena del valore.
È un cambio di prospettiva significativo, che merita di essere esplorato in tutte le sue implicazioni.
Il capex dell'AI non si ferma: e alimenta il tech asiatico
Il punto di partenza dell'analisi di GAM è una constatazione che sfida la narrativa più diffusa: nonostante le turbolenze geopolitiche, l'aumento dei prezzi dell'energia e l'incertezza macroeconomica, gli investimenti in infrastrutture per l'intelligenza artificiale continuano a crescere senza segnali di rallentamento strutturale. Hyperscaler, cloud provider e grandi aziende tecnologiche stanno aumentando le loro spese in data center, chip e infrastrutture di rete a un ritmo che non accenna a invertirsi.
Questa dinamica ha una conseguenza diretta e spesso sottovalutata: crea una domanda costante e crescente per i componenti che rendono possibile tutta quella computazione. Chip di memoria, semiconduttori avanzati, substrati per packaging, materiali per wafer — la filiera a monte dell'AI è in gran parte concentrata in Asia, e in particolare in Corea del Sud, Taiwan e, sempre di più, in Cina.
GAM dichiara esplicitamente di concentrarsi su questa parte della catena del valore, con una preferenza particolare per i titoli legati alla memoria — un segmento che beneficia in modo diretto e proporzionale dell'espansione dell'infrastruttura AI globale.
La logica dell'upstream: perché chi fornisce i mattoni conta quanto chi costruisce la casa
La distinzione tra upstream e downstream nella catena del valore dell'AI non è solo tecnica: è strategica e finanziaria. Le aziende downstream — quelle che sviluppano modelli, applicazioni e servizi basati sull'AI — operano in un mercato sempre più affollato e competitivo, dove i margini sono spesso compressi e le barriere d'ingresso si assottigliano man mano che i modelli di base diventano commodity.
Le aziende upstream — quelle che producono i chip, le memorie, i sistemi di raffreddamento, i materiali e i componenti senza i quali nessun modello di AI potrebbe girare — godono di un vantaggio strutturale diverso: la domanda per i loro prodotti è relativamente anelastica rispetto al successo di un singolo modello o applicazione. Che a vincere la gara dell'AI sia OpenAI, Google, Baidu o un nuovo entrante, tutti avranno bisogno di chip HBM, di DRAM ad alta larghezza di banda e di wafer avanzati.
Questa è la scommessa che GAM sta costruendo nella sua esposizione ai mercati emergenti asiatici: non puntare sul "chi vince", ma sul "chi fornisce i mattoni a tutti i concorrenti".
Il software cinese: un'opportunità spesso ignorata
Accanto ai titoli legati all'hardware e alla memoria, GAM segnala anche un interesse specifico per il software tecnologico cinese — un segmento che molti investitori occidentali tendono a ignorare o a scartare per ragioni geopolitiche, ma che presenta caratteristiche fondamentali sempre più interessanti.
La Cina sta investendo massicciamente nello sviluppo di un ecosistema software domestico — dai modelli linguistici alle piattaforme cloud enterprise, dagli strumenti di sviluppo AI alle applicazioni industriali — in parte spinta dalla necessità di ridurre la dipendenza dalle tecnologie americane soggette a restrizioni all'export, in parte trainata da una domanda interna che non ha equivalenti per scala.
La campagna "anti-involuzione" citata nel report — un insieme di politiche volte a favorire una competizione di mercato più sana e a combattere la deflazione da sovraccapacità — è un segnale che Pechino sta cercando di creare le condizioni per una crescita più sostenibile e qualitativamente migliore anche nel settore tech. Per le aziende software cinesi ben posizionate, questo si traduce in un contesto normativo meno caotico e in una domanda interna che può finalmente esprimersi in modo più ordinato.
Il contrappunto: la tecnologia indiana non convince
L'analisi di GAM è tanto interessante per ciò che preferisce quanto per ciò che evita. In modo esplicito, Sebban dichiara di non avere esposizione al settore tecnologico indiano, ritenuto costoso rispetto ai fondamentali e troppo dipendente dalla crescita americana — un rischio che in questa fase di incertezza sul ciclo economico statunitense appare difficile da giustificare.
È una posizione controcorrente rispetto al sentiment prevalente, che continua a vedere nell'India il grande mercato emergente del decennio. Ma la distinzione che GAM introduce è utile: investire nei mercati emergenti non significa comprare una narrativa geografica, significa selezionare aziende con fondamentali solidi, valutazioni ragionevoli e una domanda strutturalmente crescente per i loro prodotti. Su questi parametri, oggi, il tech asiatico centrato sull'hardware AI sembra più convincente del software IT indiano esposto ai cicli di outsourcing occidentali.
Il quadro più ampio: AI come fattore strutturale nei mercati emergenti
Il report di GAM inserisce la tesi sull'AI all'interno di un quadro macroeconomico più ampio che vale la pena considerare. I mercati emergenti nel loro insieme trattano a valutazioni significativamente più contenute rispetto a quelli sviluppati — il rapporto prezzo/utili previsto per il 2026 è di 13 volte, contro multipli molto più alti per i mercati occidentali. I fondamentali demografici, l'urbanizzazione e la crescita della classe media rimangono tendenze di lungo termine intatte.
In questo contesto, l'AI non è solo un tema settoriale: è un moltiplicatore di produttività che favorisce in modo sproporzionato le economie emergenti, dove la crescita può ancora avvenire attraverso l'adozione tecnologica in settori che nei mercati sviluppati sono già maturi. La manifattura intelligente, l'agricoltura di precisione, i servizi finanziari digitali, la sanità connessa — tutte queste applicazioni hanno un potenziale di impatto enormemente maggiore in un'economia che parte da una base tecnologica meno avanzata.
Conclusione: l'AI si gioca anche — e forse soprattutto — in Asia
Il messaggio di GAM per chi segue l'AI da una prospettiva di investimento e di business è chiaro: la narrativa del duello tra pochi giganti occidentali rischia di oscurare la realtà di una filiera globale e profondamente asiatica. I chip che fanno girare i modelli più avanzati vengono progettati a Santa Clara ma prodotti a Taiwan. Le memorie che alimentano i data center vengono fabbricate in Corea del Sud. I modelli AI che domineranno il mercato cinese da un miliardo e mezzo di consumatori saranno sviluppati a Pechino, Shenzhen e Hangzhou.
Chi vuole capire davvero dove si crea valore nell'economia dell'intelligenza artificiale non può permettersi di guardare solo a ovest.