I segnali di una bolla AI secondo GQG: domanda insostenibile, contabilità opaca e il ritorno dei modelli linguistici piccoli

Per molti investitori, l’enorme aumento della spesa destinata allo sviluppo dell’intelligenza artificiale costituisce la prova che non vi è alcuna bolla nel mercato azionario. Tuttavia, per GQG Partners , ciò rappresenta un’ulteriore conferma della loro convinzione che questo boom lascerà il posto a una crisi, proprio come è avvenuto nel settore delle telecomunicazioni negli anni ’90 e in quello dello shale oil un decennio fa.

I fund manager e gli analisti di GQG, che gestisce 160 miliardi di dollari , sostengono che gli ingenti ordini di semiconduttori, hardware di memoria e la relativa spesa per i data center registrati negli ultimi trimestri si basino su speranze non comprovate riguardo alla domanda futura e ai prezzi relativi alle attività e all’utilizzo dell’IA. Essi sottolineano i segnali di una spesa eccessiva: potenziali guerre dei prezzi, il rallentamento dei progressi nei nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni e il ricorso a metodi contabili poco trasparenti.

Secondo Brian Kersmanc, gestore di portafoglio di GQG , le bolle sono spesso caratterizzate da una domanda reale nel breve termine, da un massiccio impiego di capitali, dalla convinzione degli investitori che la domanda sia di fatto illimitata e da una scarsa visibilità sui rendimenti a lungo termine. “Gli ingenti ordini di chip non smentiscono l’esistenza di una bolla; potrebbero anzi costituirne i segnali più evidenti”, afferma.

Un cambio di rotta che ha penalizzato la performance

I gestori di GQG non sono stati sempre pessimisti nei confronti del settore tecnologico. Nel 2024, oltre il 70% dei suoi portafogli era investito in titoli tecnologici, e nel 2017 la società aveva puntato sui chip semiconduttori, all’epoca poco apprezzati, tra cui Nvidia. Tuttavia, a partire dalla fine del 2024, GQG ha riorientato i propri portafogli allontanandosi dai titoli legati alla tecnologia IA e alle infrastrutture. Questa scelta ha influito negativamente sulla performance delle sue strategie, ma la società rimane fedele alla propria linea.

Il divario contabile che nasconde i rischi

Un fattore chiave alla base del rialzo dei titoli IA è il massiccio aumento degli ordini presso aziende come Nvidia, Broadcom e Micron. Tuttavia, Kersmanc sostiene che sia proprio su questo punto che gli investitori dovrebbero mostrarsi scettici, a cominciare dal divario nel modo in cui vengono contabilizzati gli acquisti. “Si vedono ordini e vendite registrati oggi, mentre i costi (per l’acquirente) vengono ripartiti su tre, cinque, o addirittura dieci anni”, spiega. Il problema non risiede nel metodo contabile in sé, ma nelle sue implicazioni: l’elevata incertezza riguardo agli aspetti economici dell’utilizzo dell’IA rende difficile giustificare gli investimenti attuali.

“La questione fondamentale non è se la domanda sia forte oggi, ma se tale domanda sia economicamente giustificata e sostenibile una volta che il ritorno sull’investimento, il grado di utilizzo e il potere di determinazione dei prezzi saranno stati messi alla prova”, afferma Kersmanc.

Il rallentamento dei progressi e l’ascesa dei modelli linguistici piccoli

La tesi ribassista di GQG si basa su un altro elemento: gli investimenti in conto capitale stanno procedendo a un ritmo ben superiore al valore economico comprovato. “Dopo ChatGPT-4, la crescita si è stabilizzata”, osserva Kersmanc. Sempre più sviluppatori si stanno orientando verso modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM), che richiedono una minore potenza di calcolo e possono operare direttamente sui dispositivi senza interpellare un data center.

Se le aziende preferiscono gli SLM per le loro soluzioni, “la conseguenza più ampia è che il mercato potrebbe non aver bisogno di una potenza di calcolo su scala così ampia come gli investitori attualmente ipotizzano”, afferma Kersmanc. “Se lo sviluppo dell’IA si sta muovendo in quella direzione, allora le ragioni a favore di ingenti investimenti in data center e GPU si indeboliscono”.

La concorrenza cinese e la contabilità creativa

Allo stesso tempo, gli sviluppatori ricorrono sempre più spesso a modelli cinesi open source, che risultano più economici da addestrare. “La Cina ha in programma la realizzazione di 500 data center, mentre gli Stati Uniti ne hanno 5.500”, sottolinea Kersmanc, in un contesto in cui le aziende cercano di contenere i costi sempre più elevati legati all’utilizzo dell’IA.

Un altro tassello è il modo in cui gli hyperscaler hanno contabilizzato l’espansione dei propri data center. Kersmanc cita la joint venture di Meta Platforms con Blue Owl Capital, che ha consentito alla società di trasferire fuori dal proprio bilancio un progetto di data center da 30 miliardi di dollari. Inoltre, alcune attività infrastrutturali vengono classificate come “lavori in corso”, una voce di bilancio che è raddoppiata tra il 2024 e il 2025.

“Se ingenti quantità di hardware figurano nelle voci ‘lavori in corso’ o in categorie di bilancio simili, gli investitori potrebbero non essere in grado di stabilire quale parte di tale spesa sia effettivamente impiegata e generi un rendimento”, avverte Kersmanc. “La preoccupazione non riguarda solo la presentazione contabile; si teme piuttosto che la contabilità possa mascherare un eccesso di investimenti, un sottoutilizzo o rendimenti più deboli”.

I ritardi nella realizzazione dei data center

A ciò si aggiungono le incertezze relative alla capacità di realizzare i data center commissionati. Il malcontento nei confronti delle infrastrutture dei data center sta crescendo a causa dell’elevato consumo di elettricità e acqua. “Circa la metà di quelli che avrebbero dovuto essere completati non sono stati nemmeno avviati o sono stati annullati”, afferma Kersmanc.

Riassumendo, “l’espansione del settore dell’IA presenta molti dei classici segnali di una bolla”, conclude Kersmanc. “Gli investitori continuano a estrapolare la domanda ben oltre quanto sembri giustificato dai dati economici sottostanti”.

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