Gli ultimi utili e dati operativi confermano una tendenza che si è delineata nel corso dell'anno: il tasso di utilizzo dell’IA è in aumento, i ricavi stanno accelerando e l'adozione da parte delle imprese si sta ampliando. Sebbene lo scetticismo riguardo alla spesa nell'ambito dell'intelligenza artificiale rimanga giustificato, i dati suggeriscono sempre più che alcune parti dell'attuale espansione delle infrastrutture stiano iniziando a generare rendimenti economici misurabili. Tuttavia, ciò che rimane poco chiaro è se questa tendenza potrà accelerare al punto da poter ritenere con certezza che il flusso di cassa e la redditività siano sostenibili.

I ricavi stanno sicuramente accelerando. Il trend annualizzato dei ricavi per i modelli di frontiera continua a salire. La domanda di IA è reale. La crescita dei ricavi è sempre più limitata dalla potenza di calcolo, non per mancanza d’interesse da parte dei clienti, e la potenza di calcolo rappresenta un vincolo determinante. Gli agenti di programmazione, l'IA aziendale e i carichi di lavoro relativi alle interfacce sono attività concrete. Non sono più esperimenti condotti in disparte. I margini stanno migliorando. Forse sono ancora a livelli che gli investitori trovano deludenti, ma stanno migliorando. L'efficienza sta migliorando e la crescita dei ricavi è reale, ma la redditività deve ancora aumentare. Gli investitori sono alle prese con l'idea che lo sviluppo dell'ecosistema dell'IA stia avvenendo ben prima che le prospettive di ricavi e redditività siano state confermate, e questo crea una sorta di disagio.

Le aziende all'avanguardia nel campo dell'IA stanno iniziando a raccogliere i frutti? È possibile. Gli analisti stimano che la capacità di inferenza all'avanguardia possa crescere molto più rapidamente dei costi di noleggio delle GPU, mentre i margini stanno lentamente aumentando. Quindi sì, i ricavi derivanti dall'inferenza potrebbero finalmente iniziare a giustificare la spesa infrastrutturale per alcuni modelli all'avanguardia di alto valore. La domanda e l'utilizzo rimangono robusti.
Anthropic ha dichiarato che l'utilizzo continua ad andare a gonfie vele. Il problema è la potenza di calcolo e si sono verificate interruzioni a causa dell'eccessiva domanda. OpenAI continua a espandere in modo aggressivo gli impegni di potenza di calcolo per sostenere la crescita. SpaceX/xAI è riuscita ad applicare prezzi premium poiché oggi i clienti cercano disperatamente capacità. Nvidia sta offrendo garanzie di utilizzo e misure di sostegno perché vuole che venga integrata più potenza di calcolo nel sistema. La domanda non è il problema. Lo è la capacità.
Sebbene la preoccupazione sia stata che la spesa in conto capitale superasse la redditività, i ricavi stanno crescendo costantemente. I carichi di lavoro di inferenza e di codifica AI potrebbero effettivamente generare rendimenti sufficienti a giustificare la spesa in conto capitale. I margini si stanno muovendo nella giusta direzione e sta emergendo la leva operativa. Tutto ciò sta avvenendo mentre i costi di inferenza rimangono elevati e i margini sono ancora sotto gli obiettivi a lungo termine. Un piccolo progresso. Ma pur sempre un progresso.

Osservando i recenti utili degli hyperscaler, potremmo assistere a un cambiamento nel sentiment. Al dollaro marginale investito nell'IA viene semplicemente richiesto di generare un ritorno sull'investimento (ROI), non di finanziare un futuro più incerto. Il cloud, l'inferenza e la distribuzione offrono una certa sicurezza. I modelli di frontiera sono invece molto più incerti. Alcuni investitori potrebbero voler inseguire la prossima svolta, mentre altri si accontentano di contribuire a finanziare la "tariffa" per la potenza di calcolo che aiuta a guidare l'ecosistema. Gli investimenti nelle infrastrutture garantiscono una visibilità molto maggiore, offrendo al contempo un rendimento elevato. I modelli all'avanguardia offrono un potenziale di rendimento uguale o addirittura superiore, ma con un grado di incertezza molto più elevato. Gli hyperscaler possiedono le chiavi delle auto che viaggiano sull'autostrada dell'IA. I laboratori all'avanguardia sono le Ferrari e le Lamborghini che cercano di superare i limiti sull'Autobahn. Queste supercar devono stare sempre un passo avanti l'una rispetto all'altra, poiché alla fine in questa gara potrebbe esserci un solo vincitore.

E al momento, sembra che quella pole position continui a cambiare ogni due settimane. Quindi forse il mercato non si chiederà più quale auto acquistare, ma piuttosto chi sia in grado di trasformare le proprie capacità in un ROI significativo. Forse sono gli hyperscaler ad avere il controllo su questo esito. Rendere l'intelligenza una merce di largo consumo. Ma alla fine, ciò significa probabilmente che l'utilizzo e la domanda di potenza di calcolo, inferenza, integrazione e distribuzione continueranno ad aumentare. Ciò significa semplicemente che più persone vorranno guidare in autostrada. Ma per quei laboratori all'avanguardia, le Ferrari e le Lamborghini, la vittoria arriverà se i conducenti saranno disposti a pagare un sovrapprezzo per quella potenza e se il divario che li separa dalle BMW e dalle Audi rimarrà significativo.

In definitiva, la crescita dei ricavi è in aumento. La programmazione basata sull'IA è una realtà. L'IA aziendale sta funzionando. E i tassi di utilizzo sono elevati. Il problema è la potenza di calcolo, non la domanda. A poco a poco, continuiamo a vedere prove del fatto che lo sviluppo dell'infrastruttura per l'IA potrebbe essere giustificato. Sì, il flusso di cassa rimane un problema. La redditività non è ancora stata dimostrata. I costi di inferenza rimangono elevati. E la spesa in conto capitale continua senza sosta. Ma il divario tra gli investimenti nell'IA e i rendimenti economici potrebbe finalmente mostrare segni di riduzione.
(Analisi a cura di Jack Janasiewicz, Portfolio Manager, Natixis IM Solutions)