{"id":1265,"date":"2026-06-11T07:55:28","date_gmt":"2026-06-11T07:55:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/focus-settimanale\/is-volatility-going-to-become-a-feature-of-the-market\/"},"modified":"2026-06-11T08:07:12","modified_gmt":"2026-06-11T08:07:12","slug":"is-volatility-going-to-become-a-feature-of-the-market","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/it\/focus-settimanale\/is-volatility-going-to-become-a-feature-of-the-market\/","title":{"rendered":"La volatilit\u00e0 diventer\u00e0 una caratteristica permanente del mercato?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli investitori hanno assistito a un aumento della volatilit\u00e0 nell\u2019ultima settimana, trainato dalla crescente cautela nei confronti del settore dell\u2019intelligenza artificiale (AI), in particolare dei produttori di chip (vedi sotto). Le azioni del gruppo dei&nbsp;<strong>Magnificent 7<\/strong> \u2014 Alphabet (Google), Amazon, Apple, Meta Platforms (Facebook), Microsoft, Nvidia e Tesla \u2014 stanno ora per essere affiancate da Broadcom (capitalizzazione &gt; 2.000 miliardi di dollari), Micron Technology (&gt;1.000 miliardi di dollari) e AMD (~900 miliardi di dollari). A queste si aggiungeranno presto SpaceX (quotazione attesa, valutazione stimata ~2.000 miliardi di dollari), Anthropic (&gt;1.000 miliardi di dollari stimati) e OpenAI (&gt;1.000 miliardi di dollari stimati).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta che queste societ\u00e0 saranno quotate e incluse negli indici azionari, il mercato statunitense diventer\u00e0 di fatto un\u2019esposizione diretta al tema dell\u2019AI, poich\u00e9 il peso complessivo delle aziende con una significativa esposizione al settore potrebbe raggiungere quasi il 50% della ponderazione totale dell\u2019indice. Tale peso \u00e8 ancora maggiore se si guarda oltre le societ\u00e0 mega-capitalizzate e si includono molti produttori di chip e fornitori di infrastrutture fondamentali per il funzionamento dei moderni data center (ad esempio fornitori di sistemi di interconnessione, aziende di costruzione, raffreddamento, energia, ecc.).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 probabile quindi che i Magnificent 7 diventino i \u201cFabulous 13\u201d (o assumano un\u2019altra denominazione altrettanto accattivante).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"626\" height=\"382\" src=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1262\" srcset=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-1.png 626w, https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-1-300x183.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 626px) 100vw, 626px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non dovrebbe quindi sorprendere che la volatilit\u00e0 sia destinata a rimanere elevata. Negli ultimi anni il tema dell\u2019AI non ha soltanto guidato i rendimenti degli indici azionari, ma ha anche rappresentato quasi tutta la crescita economica statunitense, grazie al rapido sviluppo delle infrastrutture dei data center. Di seguito analizziamo alcuni dei fattori alla base della volatilit\u00e0 e perch\u00e9 \u00e8 probabile che questa continui nel breve termine.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Analizzando le ipotesi alla base delle operazioni legate all\u2019AI, emerge che la redditivit\u00e0 dei data center \u00e8 particolarmente sensibile a variabili come il ciclo di vita dei chip utilizzati e il costo per megawatt necessario alla costruzione di un data center (le dimensioni dei data center vengono generalmente misurate in base al consumo energetico pi\u00f9 che alla superficie fisica).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Utilizzando alcune ipotesi di base sugli investimenti in conto capitale (capex) dell\u2019AI, Goldman Sachs ha recentemente valutato la sensibilit\u00e0 del settore rispetto ad alcuni fattori chiave.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il problema del capitale<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Recentemente Google ha raccolto 80 miliardi di dollari tramite un aumento di capitale, preceduto da oltre 200 miliardi di dollari di emissioni obbligazionarie. SpaceX dovrebbe raccogliere oltre 75 miliardi di dollari attraverso la tanto attesa IPO prevista a breve. Gli analisti prevedono che anche altre societ\u00e0 hyperscaler come Microsoft, Meta Platforms e Amazon cercheranno presto nuovi finanziamenti azionari per sostenere i loro massicci programmi di sviluppo infrastrutturale. Sia Anthropic sia OpenAI hanno depositato in via confidenziale la documentazione per una possibile IPO nei prossimi mesi (probabilmente in autunno). Al momento non sappiamo quanto capitale intendano raccogliere, ma considerando il loro enorme fabbisogno finanziario \u00e8 ragionevole ipotizzare che 75 miliardi di dollari ciascuna rappresentino probabilmente una stima prudenziale. Anthropic ha raccolto oltre 125 miliardi di dollari attraverso otto round di finanziamento, incluso un recente round Series H da 65 miliardi di dollari. OpenAI ha raccolto oltre 180 miliardi di dollari, compreso un recente round da 122 miliardi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 probabile che i mercati privati abbiano ormai raggiunto il limite per quanto riguarda ulteriori investimenti. Gli investitori privati cercheranno probabilmente di realizzare i propri investimenti piuttosto che continuare a finanziare ulteriormente il settore AI. Questo significa che sar\u00e0 il mercato pubblico a dover finanziare centinaia di miliardi di dollari di nuovi investimenti azionari. Inoltre, i mercati obbligazionari saranno chiamati a sostenere diversi trilioni di dollari di finanziamenti per i progetti infrastrutturali legati all\u2019AI. A nostra conoscenza, mai nella storia dei mercati \u00e8 stato richiesto di finanziare una quantit\u00e0 cos\u00ec elevata di investimenti concentrati in un periodo cos\u00ec breve.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una delle principali differenze tra il boom dell\u2019AI e quello delle societ\u00e0 dot-com (oltre al fatto che oggi le aziende pi\u00f9 grandi sono gi\u00e0 redditizie) \u00e8 l\u2019enorme intensit\u00e0 di capitale richiesta dall\u2019intelligenza artificiale. Occorre ricordare che le societ\u00e0 dot-com erano invece caratterizzate da modelli estremamente leggeri dal punto di vista degli asset.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il problema del modello di business<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si prevede che, una volta resi pubblici i documenti relativi alle IPO di Anthropic e OpenAI, gli investitori potranno finalmente comprendere meglio come queste societ\u00e0 intendano generare profitti e come siano interconnesse finanziariamente con concorrenti e partner. Molti investitori istituzionali sono preoccupati dal livello di relazioni incrociate all\u2019interno dell\u2019ecosistema AI. Molte aziende ricoprono contemporaneamente il ruolo di investitori, clienti, fornitori e finanziatori. Uno dei principali rischi di queste strutture \u00e8 che, se una di queste societ\u00e0 (ad esempio OpenAI) dovesse incontrare difficolt\u00e0, potrebbe trascinare con s\u00e9 molte altre aziende collegate. Relazioni simili, seppur meno concentrate, esistevano anche durante la bolla delle dot-com e molti dei principali operatori furono duramente colpiti dalla correzione successiva. Societ\u00e0 come Cisco Systems e Juniper Networks riuscirono a sopravvivere a malapena, mentre aziende come Nortel Networks, WorldCom e 3Com fallirono o furono vendute per valori irrisori.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"678\" height=\"357\" src=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1263\" srcset=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-2.png 678w, https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-2-300x158.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 678px) 100vw, 678px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il problema della determinazione dei prezzi<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nei prossimi mesi, fattori come il <strong>tokenmaxxing<\/strong> e l\u2019<strong>AI agentica<\/strong> saranno probabilmente oggetto di grande attenzione. Per riferimento: \u201cNell\u2019intelligenza artificiale, un token \u00e8 l\u2019unit\u00e0 fondamentale e atomica di dati che un modello AI legge e genera. Invece di elaborare parole intere, i modelli AI suddividono testi, codice o altri dati in queste unit\u00e0 pi\u00f9 piccole. Un token pu\u00f2 essere una parola intera, una parte di parola, un singolo carattere, un segno di punteggiatura o persino un emoji\u201d (Fonte: Nvidia).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il <strong>tokenmaxxing<\/strong> \u00e8 la pratica attraverso cui alcune aziende hanno incoraggiato i dipendenti a utilizzare il maggior numero possibile di token, al fine di giustificare i loro enormi investimenti nell\u2019AI. Tuttavia, aziende AI come Microsoft e Anthropic hanno recentemente iniziato a modificare i propri modelli di business, rendendo il tokenmaxxing una pratica potenzialmente molto rischiosa. Queste societ\u00e0 stanno infatti passando da modelli di fatturazione a prezzo fisso a modelli basati sul consumo effettivo di token. La ragione di questa transizione \u00e8 che, nonostante il drastico calo del costo per token (>99%), i costi operativi dei modelli moderni sono aumentati a tal punto che molte aziende stanno perdendo enormi quantit\u00e0 di denaro per ogni richiesta elaborata.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 stato stimato che i fornitori di AI spendano tra 3,30 e 5,00 dollari in costi computazionali per ogni dollaro di ricavi generato. Questo ha prodotto perdite straordinarie (si veda l\u2019esempio relativo a OpenAI). Il tokenmaxxing, insieme alla crescita dell\u2019AI agentica (cio\u00e8 l\u2019utilizzo di agenti AI per svolgere attivit\u00e0 operative), ha determinato un enorme aumento del numero di token consumati. Di conseguenza, le aziende stanno iniziando ad addebitare i clienti sulla base del numero di token utilizzati. Un consulente AI ha recentemente rivelato che una societ\u00e0 non identificata avrebbe \u201caccidentalmente\u201d speso 500 milioni di dollari in un solo mese utilizzando il modello Claude di Anthropic a seguito delle modifiche dei prezzi. Anche Uber ha dichiarato di aver superato l\u2019intero budget annuale destinato all\u2019AI in meno di quattro mesi a causa del cambiamento nei modelli tariffari.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"570\" height=\"496\" src=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1260\" srcset=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-3.png 570w, https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-3-300x261.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 570px) 100vw, 570px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"577\" height=\"328\" src=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-4.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1261\" srcset=\"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-4.png 577w, https:\/\/www.lighthouse-am.com\/wp-content\/uploads\/10-06-2026-4-300x171.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 577px) 100vw, 577px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il problema della commoditizzazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sempre pi\u00f9 investitori temono che l\u2019AI sia in realt\u00e0 una commodity incapace di mantenere un potere di prezzo nel lungo periodo. Di conseguenza, i margini potrebbero non raggiungere mai i livelli necessari a giustificare le valutazioni elevate attualmente attribuite dal mercato. Le principali evidenze a sostegno di questa tesi includono\u00a0il crollo dei costi delle API, la rapida convergenza delle prestazioni dei modelli open source, la riduzione dei tempi necessari ai concorrenti per replicare i modelli pi\u00f9 avanzati e lo spostamento dell\u2019attenzione degli sviluppatori dal modello AI stesso verso le applicazioni e i livelli proprietari di dati. Se questa interpretazione dovesse affermarsi presso il mercato pi\u00f9 ampio, \u00e8 probabile che assisteremo a una significativa fase di selezione e consolidamento del settore.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Conclusioni per gli investitori<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dal nostro punto di vista, con l\u2019aumentare dell\u2019attenzione su questi fattori \u00e8 probabile che la volatilit\u00e0 dei mercati aumenti ulteriormente. Non vi \u00e8 dubbio che l\u2019AI avr\u00e0 un impatto profondo sulla societ\u00e0. Tuttavia, come molte tecnologie emergenti, sar\u00e0 necessario tempo per determinare quali modelli siano realmente sostenibili nel lungo periodo. Man mano che il mercato passa da poche modalit\u00e0 di investimento nel tema AI a un numero molto pi\u00f9 ampio di opportunit\u00e0, inizieranno probabilmente a emergere vincitori e perdenti. Le aziende capaci di costruire vantaggi competitivi difendibili (<strong>moat<\/strong>) avranno successo, mentre quelle costrette a competere in un mercato dominato dalle commodity vedranno ridursi drasticamente valutazioni e accesso al capitale. Questo cambiamento strutturale potrebbe generare livelli significativi di volatilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il fatto che il mercato azionario statunitense e l\u2019economia americana siano diventati cos\u00ec dipendenti da un singolo tema implica un aumento dei rischi, che prima o poi saranno riflessi nelle valutazioni. \u00c8 ancora troppo presto per prevedere con certezza quali saranno i vincitori e i perdenti, ma gli investitori dovrebbero monitorare attentamente i segnali emergenti. \u00c8 possibile che modelli AI pi\u00f9 economici e specializzati per settore o industria acquisiscano maggiore rilevanza qualora i costi dei grandi modelli linguistici (LLM) continuassero ad aumentare. Molte aziende utilizzatrici finali semplicemente non dispongono dei budget n\u00e9 delle prove necessarie per giustificare l\u2019aumento della spesa derivante dalla tariffazione basata sui token. Questo, a sua volta, potrebbe portare a un rallentamento della crescita del settore.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gli investitori hanno assistito a un aumento della volatilit\u00e0 nell\u2019ultima settimana, trainato dalla crescente cautela nei confronti del settore dell\u2019intelligenza artificiale (AI), in particolare dei produttori di chip (vedi sotto). 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