Dalla stagione del Y2K alla corsa all’AI, la traiettoria tecnologica ha alternato accelerazioni e riflussi e la diffusione su larga scala dell’intelligenza artificiale ha acceso i mercati con un’energia che ricorda la bolla dot-com. Tuttavia, oggi, il contesto tecnologico e finanziario è profondamente diverso: quello dell’AI non è un semplice “tema”, ma un’ondata computazionale che attraversa calcolo, storage, connettività e software, con capex allocati lungo tutta la filiera e una domanda che si sta spostando dal training all’inferenza. Le valutazioni non replicano le distorsioni della bolla dot-com, e la struttura degli investimenti riduce i rischi sistemici che allora esplosero. Ce ne parla Alison Porter, gestore di Portafoglio di Janus Henderson Investors.
Un contesto di performance molto diverso
Dopo un ingresso sui mercati così dirompente come quello dell’intelligenza artificiale, è naturale interrogarsi sul reale potenziale dell’AI. A prima vista, la dinamica potrebbe sembrare una replica degli eccessi degli anni Novanta. Ma le performance di lungo periodo del settore raccontano una storia ben diversa.
«Negli ultimi vent’anni, la tecnologia ha sovraperformato le azioni globali nella maggior parte dei casi» – spiega Porter – «e ha reso più del doppio rispetto all’indice globale. Chi teme una replica del crollo del 2000-2002, ignora quanto sia cambiato il quadro strutturale».
L’approccio attuale si muove in una direzione di continuità evolutiva, non di espansione irrazionale. Gli investitori guardano a modelli solidi e a una redditività concreta, senza inseguire promesse slegate dai fondamentali. In questo senso, la traiettoria della tecnologia oggi non ricalca quella della bolla dot-com, ma ne prende atto per costruire su basi più robuste.
l’AI come ondata, non come tema
Questa prospettiva di solidità strutturale si riflette nella natura stessa dell’AI, che non può essere letta come un semplice tema settoriale o narrativo. La sua portata è più ampia, sistemica, e destinata a durare nel tempo.
«L’AI rappresenta la quarta grande ondata computazionale» – spiega Porter – «e si distingue da un tema perché penetra in profondità l’intera economia, richiedendo investimenti a tutti i livelli dello stack tecnologico: dal silicio al software, passando per calcolo, storage, reti, dispositivi, energia e connettività».
È una trasformazione interdipendente, che si innesta su quanto costruito in precedenza: «Dall’era del PC e di Internet si è passati al mobile e al cloud, e ora all’AI», osserva l’esperta di Janus Henderson. In questo senso, il ciclo attuale non è una frattura, ma un’evoluzione coerente, che si alimenta delle ondate precedenti.
La bolla dot-com fu, in questo schema, un’eccezione: un’anticipazione esplosiva che non aveva ancora basi infrastrutturali solide e che si esaurì rapidamente. «Le altre ondate, al contrario, si sono sviluppate nel tempo, consolidandosi» – aggiunge Porter – «e la traiettoria dell’AI segue questo modello, non quello della crescita irrazionale e improvvisa».
Otto motivi per cui l’AI non è la nuova bolla dot-com
Pur evocando dinamiche di entusiasmo simili, il boom dell’AI differisce profondamente da quanto avvenuto durante la bolla dot-com. A distinguerli non è solo il ciclo tecnologico, ma anche la natura dei capitali, il contesto macroeconomico e la struttura della domanda. Di seguito, otto elementi chiave che marcano questa divergenza.
1. Un detonatore irripetibile: l’effetto Y2K
«All’epoca del 2000, la transizione al nuovo millennio imponeva scadenze non rinviabili per aggiornare i sistemi informatici. Questo ha accelerato artificialmente il ciclo di spesa IT» – osserva Porter – «creando un picco che non si è più ripetuto nelle ondate successive».
Il boom legato al Y2K fu quindi un’anomalia temporale, con impatti concentrati e poco sostenibili. Oggi, il ciclo dell’AI si sviluppa su orizzonti strutturali e progressivi.
2. Frodi e spesa gonfiata nell’era dot-com
All’epoca, alcuni operatori gonfiavano la domanda in modo opaco. «Le grandi reti, come quelle costruite da WorldCom, erano alimentate anche da pratiche contabili scorrette, che creavano un’illusione di domanda reale» – ricorda Porter.
L’introduzione del Sarbanes-Oxley Act nel 2002 ha elevato gli standard di controllo. «Emblematico il fatto che NVIDIA abbia sostituito Enron nell’S&P 500 già nel 2001», sottolinea l’esperta.
3. Capitale più solido e concentrato
Il ciclo attuale si fonda su capitali più robusti, meno esposti alla speculazione retail. «Oggi il capitale si concentra su grandi progetti – come OpenAI, xAI, Anthropic – e sulle infrastrutture dei data center», spiega Porter.
A differenza degli anni ’90, gran parte delle raccolte avviene nel mercato privato, riducendo la pressione per IPO affrettate. Inoltre, «la quota di aziende tecnologiche non redditizie è molto più bassa rispetto alla fine degli anni Novanta», e i bilanci sono in media più solidi.
4. Attenzione alla complessità nei meccanismi di funding
Tuttavia, anche oggi emergono alcune fragilità. «Rischi di circolarità nei finanziamenti – come supplier financing, accordi take-or-pay o revenue-sharing – vanno monitorati con attenzione» – avverte Porter.
Esempi concreti? «La partnership tra NVIDIA e OpenAI, che prevede una capacità fino a 10 GW, implica investimenti stimati su scala molto ampia». A ciò si aggiungono impegni anticipati su cloud e hardware da parte di altri attori come Google, AMD, Oracle o CoreWeave. «Il rischio è che una parte della domanda sia autoalimentata dalla stessa filiera, creando concentrazioni pericolose».
5. Capex AI più trasparente e flessibile
A differenza dell’era dot-com, oggi i capex sono più visibili e distribuiti in modo coerente con la domanda effettiva. «All’epoca, le startup acquistavano hardware creando una sovracapacità. Oggi, invece, prevale un modello di utilizzo on-demand», spiega Porter.
I grandi operatori – come Microsoft, Alphabet e Amazon – sono dotati di cassa significativa e gestiscono il ramp-up in modo controllato. Inoltre, «la domanda di calcolo accelerato eccede l’offerta disponibile», sottolinea l’esperta. Questo si traduce in un contesto in cui la crescita si sposta gradualmente dal training all’inferenza, e verso forme più evolute come l’AI agentica.
6. Geopolitica e de-globalizzazione
Anche il contesto geopolitico segna una differenza netta. «Negli anni ’90 dominavano la globalizzazione e le liberalizzazioni. Oggi, invece, assistiamo a dazi, localizzazione produttiva e spinta alla sovranità dei dati» – osserva Porter.
Questi fattori inducono un numero crescente di paesi a considerare l’AI come una priorità strategica nazionale, con investimenti localizzati e sostenuti da logiche politiche.
7. Un ciclo macroeconomico completamente diverso
Le condizioni monetarie hanno un impatto cruciale sulla traiettoria degli investimenti. «Nel 1999, gli Stati Uniti erano in pieno ciclo di irrigidimento: l’inflazione cresceva e i tassi salivano. Oggi ci troviamo in una fase opposta», spiega Porter.
Le evidenze più recenti mostrano segnali di indebolimento del mercato del lavoro, compatibili con un allentamento monetario. Questo riduce il rischio che la spinta agli investimenti tech venga soffocata da condizioni restrittive.
8. Valutazioni supportate da utili reali
Infine, l’aspetto che più distingue il ciclo attuale da quello dot-com è rappresentato dalle valutazioni. «Il rialzo dei titoli AI è trainato dalla crescita degli utili, non da multipli in espansione incontrollata» – chiarisce Porter.
A livello aggregato, infatti, il settore tech quota oggi circa 1,34 volte il mercato, contro oltre 2× nel 2000. Il caso emblematico è NVIDIA, che ha mostrato un’accelerazione degli utili coerente con la fase iniziale dell’ondata AI.
Un’ondata strutturale, non una moda passeggera
Guardando all’insieme dei fattori analizzati, è evidente che il ciclo dell’AI non segua le logiche speculative che hanno caratterizzato la bolla dot-com. Le differenze di struttura, capitalizzazione, governance e dinamica della domanda non solo smontano il paragone, ma offrono anche uno scenario di lungo periodo basato su fondamentali più robusti.
«L’AI rappresenta una nuova ondata strutturale, destinata a svilupparsi nel tempo, con rendimenti potenzialmente elevati ma anche con volatilità fisiologica» – conclude Porter. È un’evoluzione sistemica, non una distorsione: per questo motivo, «è più verosimile attendersi un ciclo di flussi e riflussi, piuttosto che un crollo netto come nel 2000».
A fare la differenza è anche l’interconnessione tra infrastruttura, capitale e applicazioni. «L’attuale architettura industriale e finanziaria è semplicemente troppo diversa per essere confrontata con quella di fine anni ’90» – sottolinea la gestora di Janus Henderson – «e offre una base più solida per sostenere la crescita sostenibile dell’AI nel lungo periodo».
