L’arrivo di Muse, il nuovo agente personale di intelligenza artificiale di Meta, ha recentemente riacceso l’interesse degli investitori per i semiconduttori. In poche settimane, l’applicazione ha conquistato rapidamente le prime posizioni nelle classifiche statunitensi, accompagnando un rialzo dei titoli del settore. A sostenere il movimento sono state le aspettative sulle possibili implicazioni di una diffusione su larga scala dell’AI agentica tra i consumatori per la domanda di potenza di calcolo.
Il rialzo è arrivato in un momento particolare. Soltanto pochi giorni prima, infatti, alcuni tra i principali ricercatori nell’ambito dell’intelligenza artificiale avevano sollevato la possibilità di rallentare lo sviluppo di modelli di frontiera sempre più avanzati. Una posizione dalle implicazioni apparentemente opposte per il settore.
Due sviluppi che evidenziano la complessità dello scenario attuale per gli investitori. Nell’analisi di Carmignac, che esamina le prospettive dell’hardware attraverso le strategie Carmignac Investissement e Carmignac Portfolio Tech Solutions, l’attenzione dovrebbe concentrarsi sui fattori capaci di mettere realmente in discussione la tesi d’investimento nel settore e sulle opportunità che il mercato potrebbe non aver ancora pienamente riconosciuto, piuttosto che sulle oscillazioni legate alle singole notizie.
AI e semiconduttori: i due principali rischi
Dopo la forte crescita registrata dall’hardware, sono soprattutto due i rischi al centro del confronto tra gli operatori.
1. Sviluppo dei modelli di AI: quali effetti avrebbe un rallentamento?
Le recenti richieste avanzate da alcuni importanti ricercatori di moderare la corsa verso modelli di intelligenza artificiale sempre più potenti sono state accolte inizialmente come un segnale negativo per l’industria dei semiconduttori. Il ragionamento è apparentemente semplice: tempi più lunghi tra una generazione e la successiva di modelli di frontiera comporterebbero meno cicli di addestramento su larga scala e, di conseguenza, un minor fabbisogno di capacità computazionale.
L’analisi di Carmignac invita però a considerare anche l’altro lato della questione. Un rafforzamento delle misure di sicurezza applicate all’AI potrebbe infatti comportare un consumo significativo di risorse di calcolo. Verificare, monitorare e valutare i modelli, eventualmente attraverso altri sistemi di intelligenza artificiale incaricati di supervisionarli, richiederebbe un’elevata elaborazione di token. Inoltre, standard di sicurezza più severi potrebbero avvantaggiare i maggiori laboratori impegnati nello sviluppo di modelli di frontiera, più attrezzati per sostenere i costi fissi legati a verifiche, audit e conformità, contribuendo così ad aumentare le barriere all’ingresso.
Il punto centrale, secondo la società, riguarda soprattutto la possibile redistribuzione delle risorse computazionali. Una minore velocità di avanzamento dei modelli più sofisticati non si tradurrebbe necessariamente in una riduzione significativa della domanda complessiva, ma potrebbe modificarne la destinazione. Parte della capacità oggi impiegata per addestrare continuamente nuove generazioni di modelli potrebbe essere assorbita da test, implementazione e utilizzo dei sistemi esistenti, favorendo una maggiore attività di inferenza, la proliferazione degli agenti e una diffusione potenzialmente molto più estesa dell’intelligenza artificiale.
Le scelte di portafoglio
In questo contesto, Carmignac continua a privilegiare le società hardware di elevata qualità, caratterizzate da una solida capacità di generare flussi di cassa. Recentemente, tuttavia, ha ridimensionato il beta complessivo dell’esposizione al settore, intervenendo in particolare su posizioni come Nvidia e TSMC¹.
2. Investimenti degli hyperscaler: il rischio di una frenata
La seconda questione rappresenta probabilmente l’interrogativo più rilevante. Le dimensioni raggiunte dal ciclo degli investimenti sono eccezionali: secondo le stime, la spesa in conto capitale degli hyperscaler e degli operatori cloud dovrebbe superare il livello record di circa 1.200 miliardi di dollari entro il 2027, a fronte di un importo inferiore a 200 miliardi nel 2023². Parallelamente, aumenta l’attenzione degli investitori verso la sostenibilità finanziaria di questi programmi. La pressione sul free cash flow, l’incremento dei costi di finanziamento e la necessità di dimostrare che investimenti nell’ordine di centinaia di miliardi di dollari possano produrre rendimenti adeguati stanno rendendo il mercato più selettivo.
L’attuale velocità di espansione della spesa in conto capitale non può essere mantenuta indefinitamente. Carmignac sottolinea, però, la differenza tra una crescita degli investimenti meno sostenuta e una contrazione effettiva della spesa. Anche ipotizzando una decelerazione marcata, gli esborsi complessivi rimarrebbero su livelli storicamente molto elevati, continuando ad alimentare una domanda aggiuntiva significativa per i fornitori di infrastrutture.L’intelligenza artificiale, inoltre, si trova ancora prevalentemente nella fase di investimento: la costruzione delle infrastrutture precede la piena manifestazione dei benefici economici. Questo sfasamento temporale contribuisce a far apparire particolarmente elevata la spesa attuale rispetto ai ricavi generati, ma potrebbe rappresentare una condizione necessaria per sostenere la successiva espansione dell’adozione dell’AI.
Un ulteriore elemento che rende meno probabile una riduzione improvvisa degli investimenti è rappresentato dalla pressione competitiva tra gli hyperscaler. L’intelligenza artificiale sta modificando il funzionamento del cloud, dei motori di ricerca, della pubblicità, dei software per la produttività e degli ecosistemi digitali rivolti ai consumatori. Una società che decidesse di contenere significativamente gli investimenti potrebbe preservare il proprio free cash flow nel breve termine, esponendosi però al rischio di perdere competitività tecnologica in futuro. Ne deriva una dinamica assimilabile al principio “AI or die”: gli operatori potrebbero diventare più selettivi nell’allocazione delle risorse, senza necessariamente arrivare a tagli consistenti della spesa.
In questo scenario, Carmignac ritiene che il principale ostacolo alla prosecuzione del ciclo di investimenti possa essere rappresentato sempre più dai limiti fisici dell’infrastruttura, piuttosto che da una minore disponibilità delle aziende a investire.
Le scelte di portafoglio
La preferenza di Carmignac si sta orientando progressivamente verso le società che traggono vantaggio dagli investimenti nell’AI, rispetto a quelle che ne sostengono direttamente i costi. Dalla primavera del 2026, l’esposizione agli hyperscaler è stata gradualmente ridotta a favore dell’hardware. Le posizioni residue si concentrano su Alphabet e Amazon, alle quali si aggiunge Microsoft nel portafoglio Carmignac Portfolio Tech Solutions. Alla base di questa scelta vi sono l’intensificazione della concorrenza (anche nelle attività principali degli hyperscaler) e la possibilità che gli effetti sui fondamentali emergano con tempi più lunghi rispetto alla rapidità con cui i mercati possono rivedere le valutazioni dei titoli¹.
Le tre opportunità per il settore hardware
Accanto a questi rischi, Carmignac individua tuttavia tre opportunità che potrebbero estendere la domanda di capacità computazionale ben oltre la fase iniziale di realizzazione delle infrastrutture destinate all’intelligenza artificiale.
AI agentica: dalla generazione di risposte all’esecuzione di attività
La prima fase dell’intelligenza artificiale generativa si basava su un modello relativamente lineare dal punto di vista dell’hardware: grandi cluster di GPU venivano utilizzati per addestrare sistemi progressivamente più sofisticati, successivamente impiegati per elaborare risposte alle richieste degli utenti. Con l’affermazione dell’AI agentica, questa configurazione è destinata a evolvere. Muse, secondo Carmignac, costituisce un esempio concreto di tale cambiamento.
Gli agenti intelligenti non si limitano infatti a produrre contenuti o risposte, ma possono navigare sul web, interagire con applicazioni e portare a termine sequenze di operazioni per conto degli utenti, lavorando anche per diversi minuti o persino ore in background. Le GPU e gli acceleratori dedicati all’AI continuano a gestire le attività di inferenza più complesse, mentre le CPU assumono un ruolo di coordinamento dei sistemi operativi, dei browser e delle numerose operazioni secondarie che accompagnano questi processi. La crescente articolazione dei carichi di lavoro potrebbe quindi sostenere anche la domanda di memoria, connettività, archiviazione, alimentazione e sistemi di raffreddamento.
L’effetto è un ampliamento della gamma di componenti hardware necessaria al funzionamento dell’intelligenza artificiale. Sebbene Muse rappresenti soltanto una delle prime applicazioni, la società di gestione ne evidenzia l’importanza come caso d’uso concreto nel mercato consumer. Questo esempio suggerisce infatti la possibilità di un’attività di inferenza più intensa, distribuita su intervalli temporali maggiori e su una varietà più ampia di infrastrutture e componenti tecnologici.
Le scelte di portafoglio
L’esposizione di Carmignac al settore non si limita già oggi alle GPU, ma comprende anche investimenti nel packaging avanzato, nella connettività, nel raffreddamento dei server e nella distribuzione dell’energia. Si tratta di segmenti che, secondo la società, potrebbero beneficiare della crescente complessità dei processi legati all’intelligenza artificiale¹.
Semiconduttori: i colli di bottiglia lungo la catena di fornitura
La seconda opportunità identificata da Carmignac deriva dal moltiplicarsi dei vincoli di capacità produttiva e approvvigionamento. Le difficoltà interessano attualmente diversi ambiti della filiera, dai substrati ai materiali speciali, passando per le connessioni ottiche, i sistemi di gestione energetica, le tecnologie di raffreddamento e numerosi comparti delle apparecchiature impiegate nella produzione di semiconduttori.
Un esempio significativo arriva dagli ultimi risultati di Nvidia, che prevede per il prossimo esercizio fiscale una crescita del fatturato di circa il 70%, nettamente superiore alle precedenti attese del mercato³. Carmignac osserva però che, mentre le stime dei ricavi possono essere riviste rapidamente nei modelli finanziari, la capacità produttiva effettiva richiede tempi di adeguamento più lunghi. Realizzare nuovi stabilimenti è un processo complesso, alcuni componenti specializzati rimangono difficili da fabbricare e le procedure necessarie per qualificare nuove soluzioni possono protrarsi per mesi o anni.
Il superamento di un limite produttivo tende inoltre a farne emergere un altro. Un numero maggiore di GPU richiede più memoria, la cui crescita implica ulteriori capacità di packaging. L’espansione dei cluster aumenta il bisogno di reti più rapide, mentre una maggiore densità computazionale comporta requisiti aggiuntivi in termini di raffreddamento e alimentazione. I colli di bottiglia, quindi, non vengono necessariamente eliminati, ma tendono a trasferirsi da un segmento all’altro della catena del valore. In questa prospettiva, anche società che non producono direttamente i chip di AI più avanzati possono beneficiare di condizioni economiche favorevoli.
Le scelte di portafoglio
La ricerca di Carmignac si concentra anche sulle aziende meno immediatamente riconoscibili come beneficiarie dello sviluppo dell’AI, ma la cui rilevanza strategica aumenta più rapidamente delle rispettive valutazioni di mercato. Tra gli esempi figurano alcune società giapponesi specializzate in materiali e apparecchiature, come JX Advanced Metals, Disco e Sumitomo Electric¹.
Hardware e monetizzazione dell’AI: ricavi già nella fase di investimento
La terza opportunità riguarda una distinzione che, secondo Carmignac, non riceve ancora sufficiente attenzione. Il mercato continua a interrogarsi sulla capacità degli hyperscaler di ottenere, nel tempo, ricavi dall’intelligenza artificiale sufficienti a remunerare gli ingenti capitali investiti. La spesa viene sostenuta nell’attuale fase di sviluppo dell’infrastruttura, mentre una parte consistente dei relativi benefici economici dovrebbe materializzarsi soltanto successivamente.
Per numerosi produttori di hardware, invece, la dinamica dei ricavi è più immediata: la spesa dei clienti genera già oggi ordini e fatturato. Quest’ultimo si riflette negli utili e, nel caso delle società privilegiate da Carmignac, si traduce anche in free cash flow. La combinazione tra domanda attuale, limitazioni dell’offerta e tempi di consegna prolungati potrebbe garantire ad alcuni operatori hardware una maggiore prevedibilità degli utili rispetto alle aziende impegnate a finanziare direttamente la realizzazione dell’infrastruttura per l’AI.
Un ruolo altrettanto decisivo è attribuito alle valutazioni di mercato. Malgrado il marcato apprezzamento dei titoli dei semiconduttori, Carmignac continua a individuare società per le quali la crescita prevista del free cash flow presenta ancora un rapporto interessante con i prezzi di mercato. La situazione appare diversa in alcune aree del comparto hyperscaler, dove aumenta il capitale necessario per sostenere l’attività, mentre gli investitori richiedono maggiore chiarezza sui tempi e sulla redditività dei ricavi futuri associati all’intelligenza artificiale.
Le scelte di portafoglio
Carmignac utilizza le valutazioni come criterio per determinare la dimensione delle posizioni nell’hardware, aumentando l’esposizione quando diventa più favorevole il rapporto tra rischio e rendimento e realizzando prese di profitto nelle fasi di eccessivo entusiasmo del mercato. Un esempio è rappresentato da SK Hynix, alla quale la società ha scelto di esporsi anche attraverso SK Square, considerata una modalità meno onerosa per accedere alla stessa esposizione sottostante. Nell’ultimo anno, il peso complessivo delle due posizioni in Carmignac Investissement è cresciuto da circa il 2,5% al 6,6%¹.
Hardware per l’AI: perché la selezione resta decisiva
Questo quadro non implica, secondo Carmignac, che sia opportuno investire indistintamente in tutte le società hardware. Le aspettative incorporate nelle quotazioni sono già elevate, il rischio di innovazioni tecnologiche dirompenti rimane presente e, con il tempo, la capacità produttiva finirà per adeguarsi alla domanda. Per queste ragioni, la selezione dei titoli e la disciplina nelle valutazioni assumono un’importanza ancora maggiore.
La valutazione complessiva rimane comunque favorevole alle prospettive del settore. I due principali fattori di rischio, ossia un possibile rallentamento nello sviluppo dei modelli di frontiera e una futura moderazione della crescita degli investimenti degli hyperscaler, sono considerati concreti. Nessuno dei due, tuttavia, determina necessariamente una contrazione drastica della domanda di capacità computazionale. Al contrario, la prossima evoluzione dell’intelligenza artificiale potrebbe estenderne l’utilizzo a nuovi carichi di lavoro, a una maggiore varietà di componenti e a ulteriori segmenti della filiera produttiva. Per Carmignac, dunque, è ancora prematuro considerare conclusa la fase di crescita dell’hardware legato all’AI.
1Applicabile a Carmignac Investissement e Carmignac Portfolio Tech Solutions. Fonte: Carmignac, 30/09/2026. Il riferimento a determinati titoli e strumenti finanziari ha scopo illustrativo, al fine di evidenziare i titoli che sono o sono stati inclusi nei portafogli dei fondi della gamma Carmignac.
2Fonte: Bloomberg, Carmignac, settembre 2026.
3Fonte: Società: Carmignac, 30/09/2026.
Carmignac Investissement A EUR Acc
ISIN: FR0010148981
Periodo minimo di investimento consigliato
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4/7
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Articolo 8
*Scala di Rischio del KID (documento contenente le informazioni chiave). Il rischio 1 non significa che l’investimento sia privo di rischio. Questo indicatore può evolvere nel tempo. **Regolamento SFDR (Regolamento relativo all’informativa sulla sostenibilità nel settore dei servizi finanziari) 2019/2088. La classificazione SFDR dei Fondi può evolvere nel tempo.
Principali rischi del Fondo
Azionario: Le variazioni del prezzo delle azioni, la cui portata dipende da fattori economici esterni, dal volume dei titoli scambiati e dal livello di capitalizzazione delle società, possono incidere sulla performance del Fondo.
Cambio: Il rischio di cambio è connesso all’esposizione, mediante investimenti diretti ovvero utilizzando strumenti finanziari derivati, a una valuta diversa da quella di valorizzazione del Fondo.
Gestione Discrezionale: Le previsioni sull’andamento dei mercati finanziari formulate dalla società di gestione esercitano un impatto diretto sulla performance del Fondo, che dipende dai titoli selezionati
L’investimento nel Fondo può comportare un rischio di perdita di capitale. Per consultare l’elenco completo dei rischi, fare riferimento al prospetto e al KID del Fondo.
Carmignac Portfolio Tech Solutions F EUR ACC
ISIN: LU2809794576
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Classificazione SFDR**
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*Scala di Rischio del KID (documento contenente le informazioni chiave). Il rischio 1 non significa che l’investimento sia privo di rischio. Questo indicatore può evolvere nel tempo. **Regolamento SFDR (Regolamento relativo all’informativa sulla sostenibilità nel settore dei servizi finanziari) 2019/2088. La classificazione SFDR dei Fondi può evolvere nel tempo.
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