JPMorgan: "L’impatto dell’open source" e la "sicurezza dell’AI" non sono un problema, nei prossimi due anni c’è ancora margine per la spesa in conto capitale e le apparecchiature per semiconduttori diventeranno il "nuovo collo di bottiglia".

Di recente, la fiducia negli investimenti nell'infrastruttura AI sul mercato ha subito delle flessioni. L'ascesa dei modelli open source, il crescente richiamo a una maggiore regolamentazione della sicurezza AI e il cash flow libero negativo dei colossi cloud su larga scala—a causa della tripla pressione, il sentiment del comparto hardware tech rimane depresso.

Secondo quanto riportato da Trading Desk, gli analisti di JP Morgan guidati da Gokul Hariharan hanno risposto uno per uno alle tre principali preoccupazioni nel report sulla strategia tech asiatica pubblicato il 16 settembre, concludendo che: i fondamentali della domanda di capacità di calcolo restano solidi, le preoccupazioni sulla regolamentazione di sicurezza AI sono turbolenze di breve termine, il ciclo di spesa in conto capitale proseguirà e i macchinari per semiconduttori diventeranno il maggiore collo di bottiglia della catena di fornitura intorno al 2027.

Anche “acquistare capacità di calcolo” è un ottimo affare

La prima preoccupazione del mercato è che, sebbene “vendere capacità di calcolo” sia redditizio, non è chiaro se le aziende che “acquistano capacità di calcolo” (come produttori di AI model e app AI verticali) possano mantenere la redditività.

Gli analisti sottolineano che il margine lordo delle attività di inferenza AI ha già raggiunto, secondo diversi report, livelli compresi tra il 60% e l'80%.

Ulteriori stime indicano che: se un produttore di modelli guadagnasse tramite la vendita di AI token, ogni GW di capacità di calcolo l’anno potrebbe produrre incassi tra 20 e 40 miliardi di dollari, molto più dei circa 10 miliardi per GW previsti nel 2025.

Il report cita anche dati di Sapphire Venture secondo cui oltre 80 aziende AI verticali hanno già raggiunto in brevissimo tempo un ARR (ricavo ricorrente annuo) superiore ai 100 milioni di dollari, confermando la creazione di valore nel settore a valle della capacità di calcolo.

L’open source non è una minaccia, è un catalizzatore della domanda

La seconda preoccupazione è che l’ascesa dei grandi modelli open source possa comprimere i prezzi dei token, erodendo così i margini dei produttori di modelli.

JP Morgan, tuttavia, ha il parere opposto. Secondo gli analisti, i modelli open source hanno storicamente favorito la discesa continua dei costi dei token (con una riduzione di lungo termine dell’80%-90%) e questa tendenza accelererà la diffusione dell’AI nei vari settori, invece di ridurre la domanda complessiva di capacità di calcolo.

Gli analisti individuano tre motivi:

1. Nell’attuale contesto di offerta di calcolo ancora tesa, sia i modelli proprietari che quelli open source continueranno ad aumentare significativamente il consumo di token;

2. La diffusione dell’open source porterà una penetrazione dell’AI più ampia negli strati applicativi;

3. Più aziende verticali AI sfrutteranno token open source a basso costo, affrontando problematiche specifiche di settore e creando nuovi livelli di reddito.

Gli analisti sottolineano in particolare che la temporanea ripresa del costo dei token nella prima metà del 2026 è stata un’“anomalia” causata da una seria scarsità di capacità di calcolo e dall’ascesa degli agenti AI, non un’inversione strutturale della tendenza.

Regolamentazione della sicurezza AI: disturbo di breve periodo, nessun impatto sul ritmo di training

La terza preoccupazione concerne la regolamentazione. Secondo Bloomberg, il CEO di Anthropic ha recentemente invocato pubblicamente un rallentamento nello sviluppo dei modelli AI, destando timori sul futuro della domanda di capacità di calcolo.

Gli analisti ritengono che anche questo rischio sia stato sovrastimato.

Secondo loro: I modelli AI evolvono a una velocità sempre maggiore e l’avvicinarsi del RSI (recursive self-improvement) indica che il progresso tecnico e la legge di espansione AI non stanno rallentando.

Gli analisti proseguono: anche se il rilascio di nuovi modelli potrà subire limiti dovuti all’allineamento, il ritmo di training dei modelli all’avanguardia difficilmente rallenterà. Al contempo, i modelli open source non si fermeranno, costringendo i laboratori di modelli avanzati a velocizzare i loro training per mantenere la leadership.

JP Morgan sostiene che i temi legati alla sicurezza AI siano una reazione regolamentare al rapido sviluppo tecnologico, non un segnale di calo della domanda. Il report prevede che, nei prossimi 1-2 anni, l’AI generativa possa aprire nuovi mercati come già avvenuto con i workflow di programmazione e agenti intelligenti negli ultimi 18 mesi.

Spese in conto capitale: leverage basso, cash flow in accelerazione

La capacità di finanziare le spese in conto capitale dei cloud provider su larga scala è il quarto punto critico del mercato. Molti operatori sono già in zona di cash flow libero negativo e avvertono una pressione crescente sui finanziamenti esterni.

JP Morgan tuttavia prevede che: il capitale dedicato all’espansione continuerà a crescere nei prossimi anni.

Le ragioni sono tre:

1. Il rapporto debito netto/patrimonio dei grandi cloud provider è pari solo al 13%, con leve ancora basse;

2. Il business del cloud pubblico accelera e ha prezzi più elevati, diventando la principale fonte di cash flow operativo;

3. Il finanziamento azionario da parte di grandi cloud provider e acquirenti a valle della capacità di calcolo può fornire ulteriore supporto di capitale.

Gli analisti prevedono che la spesa aggregata in conto capitale di Amazon, Microsoft, Google, Meta, Oracle, Coreweave e SpaceX passerà dai 443 miliardi di dollari nel 2025 ai 933 miliardi stimati per il 2026, arrivando a 1,577 trilioni nel 2027, con una crescita annua rispettivamente del 71%, 110% e 69%.

Tuttavia, segnalano anche che il rialzo dei tassi di interesse e i cambiamenti nell’appetito per il rischio nel finanziamento dell’infrastruttura AI sono fattori da monitorare costantemente.

Semiconduttori: si forma il prossimo collo di bottiglia

Sul fronte della supply chain, JP Morgan prevede che entro il 2027 le apparecchiature per semiconduttori (SPE) passeranno dal precedente ruolo di collo di bottiglia limitato alle camere bianche e altri settori a essere il vero fattore limitante di tutta la catena di approvvigionamento.

I driver della domanda includono:

• TSMC aumenterà in modo significativo gli investimenti negli impianti N2, N3 e A14;

• Intel, Samsung Foundry e altri sfidanti come Terafab aumenteranno la spesa in conto capitale;

• Le fonderie mature stanno avviando il primo nuovo ciclo di investimenti dopo quattro anni;

• I produttori DRAM e NAND Flash aumenteranno rapidamente gli acquisti di apparecchiature tra il 2027 e il 2028 con l’entrata in funzione delle nuove camere bianche;

• Anche l’investimento cinese nella memoria dovrebbe accelerare nettamente nei prossimi due anni.

Dal lato dell’offerta, JP Morgan conferma che i produttori di apparecchiature per semiconduttori hanno iniziato a godere di un raro potere di aumento dei prezzi, guidato dalla scarsità di capacità, dall’aumento dei costi e dagli ordini urgenti di più clienti.

Packaging e substrati: il collo di bottiglia continua, boom dell’interconnessione ottica

Sul lato componenti, JP Morgan sostiene che i substrati IC e il packaging avanzato restano i principali colli di bottiglia.

La produzione di substrati è altamente concentrata nelle mani di grandi operatori come Unimicron e Ibiden, con cicli di espansione della capacità che arrivano fino a 2,5 anni. Con i chip AI che richiedono più substrati per package e l’introduzione della tecnologia di packaging EMIB-T entro fine 2027, il gap tra domanda e offerta aumenterà ulteriormente.

Per quanto riguarda l’interconnessione ottica, JP Morgan prevede che Google, AWS e Nvidia adotteranno integralmente le soluzioni NPO (ottica near-packaged) nei prossimi due anni, per risolvere i colli di bottiglia delle prestazioni tra GPU e tra GPU, CPU e memoria. Il CPO (co-packaged optics) è l’obiettivo di lungo termine, ma la maturazione della catena di fornitura richiederà ancora tempo.

Memoria: fondamentali sani, ma i sentiment devono ancora riprendersi

Il segmento memoria è quello su cui JP Morgan mantiene un atteggiamento relativamente prudente.

Il report segnala che le preoccupazioni su un downgrade di HBM, il miglioramento dell’efficienza degli algoritmi (ad esempio i Transformer ricorrenti) che riducono la domanda di memoria, e le migrazioni delle cache KV verso tipologie di memoria inferiori come DDR o NAND, rendono più caotica la logica di investimento del segmento.

Tuttavia, i fondamentali non sono negativi: l’equilibrio della domanda e dell’offerta non dovrebbe essere raggiunto prima del 2028 e i prezzi dovrebbero continuare a salire fino al 2027. JP Morgan ritiene che, se il sentiment AI si riprenderà nell’ultimo trimestre del 2026, le azioni delle memorie potranno salire di pari passo. Prima di allora, però, la partecipazione degli investitori potrebbe restare più bassa rispetto ad altri comparti tech.

Quali segmenti vedranno più rialzi di prezzo nel 2027?

JP Morgan ha identificato i segmenti in cui i prezzi sono destinati a salire di più nel 2027 rispetto al 2026:

• Fonderie: TSMC dovrebbe aumentare i prezzi su tutti i nodi di processo nel 2027 (contro il solo nodo avanzato nel 2026); i processi maturi da 8 pollici potrebbero vedere incrementi tra il 10% e il 15%, superiori agli 8%-10% del 2026;

• OSAT: l’incremento di prezzi si estende al wire bonding e al packaging flip-chip maturo;

• Substrati: parte il ciclo di aumenti, e l’introduzione del EMIB-T ridurrà ulteriormente l’offerta;

• CCL di fascia alta (M7 e oltre): domanda AI e upgrade specifiche server come doppio driver, l’aumento dell’offerta non riesce a tenere il passo della domanda;

• Memoria: il ritmo degli aumenti rallenta;

• Materiali PCB: anche qui il momentum dei prezzi si riduce.

Gli analisti sottolineano che il trend di revisione degli utili (EPS) della supply chain asiatica per hardware tech rimane sano, e le valutazioni sono attraenti.

Il sentiment del mercato rimane fiacco, ma non sono ancora evidenti segnali di un imminente ciclo discendente degli investimenti in conto capitale. Il catalizzatore chiave della prossima fase rialzista resta nell’ulteriore validazione della capacità di monetizzazione dei livelli model e applicazione AI.