Dalla promessa ai numeri: il cambio di fase
Il ciclo dell’intelligenza artificiale entra in una fase più matura. Dopo anni di investimenti accelerati e valutazioni generose, il mercato si prepara a un passaggio decisivo: la verifica dei risultati economici. Secondo Schroders, il 2026 rappresenterà lo spartiacque in cui emergeranno con chiarezza i modelli capaci di generare ritorni misurabili rispetto a quelli rimasti ancorati alle aspettative.
Investitori più esigenti e maggiore volatilità
Il baricentro dell’analisi si sposta dal “quanto cresce la tecnologia” al “chi monetizza davvero”. Questo cambio di prospettiva implica maggiore volatilità e una dispersione più ampia tra titoli che fino a ieri apparivano simili. Alex Tedder, CIO Equities di Schroders, osserva che il processo di selezione è già iniziato: vengono premiate le aziende con ricavi visibili e ripetibili, mentre aumentano le perplessità su chi non riesce a dimostrare un ROI credibile.
Un settore non omogeneo: catene del valore diverse
Considerare l’IA come un blocco unico è un errore analitico. Le catene del valore sono differenti per capital intensity, tempi di ritorno e pressioni competitive. Un inciampo di un grande modello linguistico potrebbe colpire il sentiment, ma i flussi economici dell’IA sono distribuiti: dalle applicazioni verticali agli hyperscaler, fino all’infrastruttura di calcolo. Questa complessità rende più difficile la valutazione, ma crea anche opportunità per chi individua dove il valore si materializza.
Dove i ricavi sono già tangibili
Alcune aree mostrano segnali chiari di monetizzazione. I fornitori di modelli di grandi dimensioni generano entrate tramite abbonamenti, licenze enterprise e utilizzo da parte degli sviluppatori, con prospettive di decine di miliardi di dollari nel medio termine. Parallelamente, i grandi operatori cloud – AWS, Azure e Google Cloud – registrano una domanda superiore alla capacità disponibile, spinta dai carichi di lavoro IA.
La monetizzazione indiretta che conta
Esiste poi una monetizzazione meno visibile ma altrettanto rilevante. Piattaforme come Google e Meta impiegano l’IA per migliorare efficienza pubblicitaria, engagement e tassi di conversione. In questi casi l’IA non compare come linea autonoma di ricavo, ma innalza la redditività complessiva, rafforzando il posizionamento competitivo e l’economia unitaria dei modelli esistenti.
Due scenari possibili per i mercati
Gli analisti delineano due traiettorie. Nel primo scenario, un boom dell’IA sostiene crescita e profitti, consolidando i leader. Nel secondo, uno shock degli investimenti ricorda la fase post-bolla tecnologica, con una contrazione temporanea e anni di stagnazione per i più fragili. Anche in quest’ultimo caso, il contesto macro – in particolare negli Stati Uniti – potrebbe consentire ai mercati di assorbire l’impatto senza un’inversione strutturale.
Il nodo centrale: il ritorno sugli investimenti
Il ROI diventa il criterio dirimente. Nel 2026 la pressione sui risultati renderà evidente chi ha costruito piattaforme sostenibili e chi no. Alcune aziende potrebbero non superare l’esame; altre consolideranno il vantaggio grazie a ricavi ricorrenti, margini difendibili e scala. Per gli investitori, la sfida sarà distinguere tra crescita qualitativa e semplice espansione della spesa.
Un potenziale strutturale che resta intatto
La selezione non equivale a un ridimensionamento del potenziale. I ricavi stanno già emergendo lungo l’intera filiera e, pur in presenza di delusioni episodiche, l’IA mantiene una traiettoria strutturale di adozione. La differenza la faranno esecuzione, time-to-market e disciplina del capitale.
