Tendenza dei capitali dietro la grande rimonta della potenza di calcolo AI: i flussi di capitale di JPMorgan rivelano una “riduzione” degli acquisti al dettaglio, mentre affluiscono verso i core della potenza di calcolo come Nvidia e SanDisk

Secondo quanto riportato da TuttoFinanza APP, il nuovo report di ricerca "Retail Radar" di JPMorgan, colosso finanziario di Wall Street, mostra che, con il rialzo dei tassi della Federal Reserve ormai attuato, gli investitori retail non hanno abbandonato del tutto l’AI, ma piuttosto hanno rallentato notevolmente il ritmo d’ingresso sul mercato sotto l’influenza delle pressioni macro, concentrando le proprie scelte su leader della potenza di calcolo AI. In merito alla decisione unanime del FOMC della Federal Reserve di aumentare i tassi di 25 punti base, portando il tasso di riferimento al 3.75%-4.00% nell'orario di New York di mercoledì scorso, JPMorgan stabilisce come giudizio di base che—se si tratta solo di ritirare parte del ciclo di rialzi “preventivi” dell’anno scorso, mentre i profitti delle aziende restano solidi e la situazione mediorientale non peggiora ulteriormente—il mercato azionario ha ancora la capacità di assorbire l’aumento dei tassi e dei rendimenti dei Treasury a lungo termine.

Quando la pressione esercitata su valutazioni da parte dei prezzi petroliferi e dei rendimenti a lungo termine si allenta, i beni core del tema della potenza di calcolo AI che avevano ancora il supporto degli acquisti dispongono così delle condizioni per una ripresa dell'appetito per il rischio; i focus di mercato hanno quindi lo spazio per spostarsi dagli effetti dei rialzi degli ordini, ricavi e realizzazione dei profitti. È anche il motivo per cui, secondo gli ultimi dati compilati da JPMorgan nel periodo fra il 10 e il 16 settembre, gli afflussi di capitale retail hanno sostenuto un acquisto netto da 1,601 miliardi di dollari ai Sette Magnifici, di cui Nvidia da sola rappresenta 1,196 miliardi, e leader della filiera della potenza di calcolo AI come Sandisk, ASML e Oracle hanno ricevuto anch’essi forti afflussi: questa struttura “contrazione complessiva, sostegno centrale” spiega meglio del generico “ritiro dei retail dalla tech” perché il tema potenza di calcolo AI mantiene base di rimbalzo dopo l'attuazione del rialzo Fed.

L’analisi storica di JPMorgan spinge persino ad affermare che, in un contesto di crescita economica elevata sostenuta, il mercato azionario possa tollerare un rendimento dei Treasury a 10 anni vicino al 6%, ma si tratta di una valutazione basata sulla premessa della resilienza dell'espansione dei profitti guidata dall’AI, e non di una previsione sul rendimento stesso al 6%.

Analogamente, altri due giganti di Wall Street, Goldman Sachs e Jefferies, hanno recentemente mandato segnali positivi simili. In un report pubblicato lo scorso fine settimana, Goldman Sachs ha espresso una view rialzista sulla borsa USA, secondo cui la prolungata fase rialzista scatenata globalmente da ChatGPT nel 2022 continuerà grazie al mantra “i profitti sono tutto”: si prevede che gli utili per azione dell’S&P 500 raggiungeranno i 340$ nel 2026, con una crescita annua del 24% su una base già elevata, e addirittura 385$ nel 2027, con un ulteriore +13%.

Nel frattempo, il price/earning forward è sceso da 22 a inizio 2023 a 19, indicando che il vento contrario dei tassi si è riflesso nella compressione delle valutazioni. I dati storici mostrano che nei tre mesi successivi all’inizio di sette cicli di rialzi, l’S&P 500 è calato mediamente del 2%, ma a dodici mesi ha segnato un +9% medio. Questi dati non dimostrano che il rialzo Fed mette inevitabilmente fine al bull market, ma non garantiscono nemmeno che il rendimento futuro copierà quello passato; Goldman sottolinea che il punto veramente cruciale sarà se il trend realizzativo degli utili riuscirà a compensare un’ulteriore compressione delle valutazioni.

Jefferies ha dichiarato di recente che, grazie alla doppia spinta della mania di investimenti AI e degli utili superiori alle attese delle aziende AI, l’S&P 500 è destinato a schizzare a 8000 punti entro la fine del 2026, e a toccare i 9000 nel 2027. Il core della logica di Jefferies è chiaro e diretto: in un ciclo in cui la crescita degli utili trainata dall’AI supera oltre due volte la media storica, sfidare il trend è pericoloso. La previsione base di Jefferies per l’S&P 500 a 8000 nel 2026 si basa su un EPS di 373$ (+35% a/a, ben oltre il consenso del 29%) e un P/E di 21,5x.

Con il rialzo Fed attuato, i flussi retail sembrano restringere gli acquisti: il denaro si concentra sugli asset core della potenza di calcolo AI

I più recenti dati JPMorgan sui flussi di capitale retail mostrano che fra il 10 e il 16 settembre l’afflusso netto è stato di soli 2,5 miliardi di dollari, circa -63,2% rispetto alla media settimanale di 6,8 miliardi negli ultimi 12 mesi; il flusso netto di ETF è stato di 3,1 miliardi, quello dei singoli titoli -0,6 miliardi. Il report colloca la forza dell’afflusso totale al 2º percentile storico, afferma che l’afflusso negli ETF è ai minimi di un anno, mentre quello sulle azioni singole è al 12º percentile. Il principale segnale di mercato è dunque “meno nuovi acquisti, maggiore selettività”: fra prezzi del petrolio elevati, tassi lunghi e dibattito sulla sicurezza AI che comprimono il rischio a breve, asset core come Nvidia continuano a raccogliere acquisti netti.

Giovedì 17 settembre, dopo una breve flessione, il Philadelphia Semiconductor Index è schizzato del 3,1%, in contemporanea col repentino calo del petrolio e con il rendimento del Treasury a 10 anni sceso al 4,93%: ciò riflette l’allentamento ai margini della pressione del rendimento lungo/curva dei Treasury e la forte ripresa della fiducia sugli investimenti AI dopo la credibilità Fed rinnovata nella lotta all’inflazione.

Sebbene JPMorgan abbia pubblicato il Retail Radar alla vigilia del recente rimbalzo delle tech globali, offre indizi cruciali sui flussi: l’ingresso retail rallenta, ma gli acquisti selettivi su core AI non si sono interrotti, in particolare i Sette Magnifici del mercato Usa (Magnificent Seven) che includono Nvidia e Google hanno raccolto insieme un acquisto netto di 1,601 miliardi, di cui Nvidia da sola 1,196 miliardi, e colossi della filiera come Sandisk, ASML e Oracle hanno rispettivamente raccolto 202, 119 e 102 milioni netti.

Questa struttura “contrazione complessiva, sostegno centrale” spiega meglio di un semplice “ritiro tech retail” perché il tema AI mantiene base di recupero: mentre l’esposizione complessiva ai tech fuori dai Sette Magnifici si va comprimendo, i capitali continuano a orientarsi su alcune società chiave nel calcolo accelerato, storage, apparecchiature di semiconduttori e cloud; il report segnala inoltre che le linee core delle infrastrutture nei datacenter AI, elettrificazione, i principali beneficiari dell’AI e la commercializzazione del software AI sono ancora comprati dai retail.

Oracle spicca come esempio perfetto della logica di “supporto utili e ordini attrae acquisti sui ribassi”: ricavi +30% a/a, introiti da infrastrutture cloud a tre cifre, obblighi residui in aumento di 26 miliardi trimestre su trimestre; dopo questi dati, l’11 settembre i retail hanno acquistato netto 87 milioni in un solo giorno, a dimostrazione del fatto che la crescita del business tangibile richiama ancora capitali.

Confermando la view di JPMorgan—che con utili solidi e rischio geopolitico sotto controllo, un ciclo di rialzi moderati e rendimenti lunghi elevati possono ancora essere assorbiti dalla borsa—una delle strategie logiche è che, quando la pressione di petrolio e rendimenti sulle valutazioni si attenua, gli asset core di AI che avevano ancora il supporto degli acquisti hanno le basi per guidare la risalita del rischio, offrendo background favorevole al rimbalzo di giovedì, con focus che si spostano dagli shock rialzo degli ordini, ai ricavi e infine ai profitti realizzati.

I movimenti settoriali e il ritmo degli scambi indicano che i retail stanno facendo sia allocazione difensiva che investimenti selettivi in tecnologia, ma non stanno semplicemente passando in blocco dalla tech ai settori difensivi. Negli ultimi quattro giorni i retail restavano net buyers di titoli a pranzo, ma vendevano di più il pomeriggio, soprattutto sulla tech fuori dai 7 Magnifici che passava da acquisto a vendita, e sull’accelerazione delle vendite industriali. Escludendo i Magnifici, l’unico settore con acquisto netto è stato il consumo essenziale (11 milioni); industriali, comunicazione e tech hanno visto rispettivamente deflussi netti di 555, 493 e 405 milioni, mentre utilities e immobiliare hanno contenuto le vendite.

Sul lato ETF, gli ETF settoriali hanno subito la terza peggior uscita netta settimanale di sempre, trainata dalla tecnologia; ma i grandi ETF a larga capitalizzazione hanno raccolto ancora 1,3 miliardi netti, i metalli preziosi 188 milioni, e anche la domanda per obbligazioni ETF medio-lungo termine è leggermente migliorata. Da notare che, sebbene la posizione sulle strategie high dividend di mercato sia vicina ai massimi a tre anni, l’afflusso dei retail verso ETF a dividendo è invece diminuito.

Nel frattempo, secondo JPMorgan, la rolling media mensile della quota di trade opzionari retail è ancora al 96,8° percentile storico, segno che la partecipazione trading resta elevata, ma la preferenza per l’acquisto cash e la direzione del trade stanno divergendo.

Dai flussi di capitale alla realizzazione degli utili: investimenti in infrastruttura AI selettivi sui super-leader

Nel dettaglio, gli acquisti hanno sostenuto non solo i Magnifici, ma anche storage, apparecchiature semiconduttori e cloud. I dati settimanali di JPMorgan dal 10 al 16 settembre sono i seguenti:

Tutti i Magnifici hanno registrato acquisti netti: Nvidia 1,196 miliardi, Tesla 201 milioni, Amazon 87 milioni, Apple 63 milioni, Google 25 milioni, Microsoft 19 milioni, Meta 10 milioni; totale: 1,601 miliardi, con Nvidia al 74,7%. Fuori dai 7: Sandisk (SNDK.US) +202 milioni, ASML (ASML.US) +119 milioni, Oracle (ORCL.US) +102 milioni che insieme a Nvidia e Tesla occupano la top-five degli acquisti netti settimanali; la top-five delle vendite vede SpaceX (SPCX.US) -249 milioni, Marvell (MRVL.US) -95 milioni, Intel (INTC.US) -76 milioni, NuScale Power (SMR.US) -60 milioni e AMD (AMD.US) -52 milioni.

Il report sottolinea che, gli investitori retail continuano ad acquistare la filiera dell’elettrificazione datacenter AI, le infrastrutture e i principali beneficiari dell’AI, i Magnifici, i titoli growth e i software/app AI commercializzati—una netta testimonianza che i retail non hanno abbandonato l’AI, ma concentrano gli acquisti sui Magnifici e sulle società più core in storage, apparecchiature, piattaforme cloud. Il settore tech non Magnifico è venduto nel complesso, ma questo non significa che ogni singolo titolo venga liquidato.

Il team di analisti di JPMorgan ha elevato Meta a "Overweight", confidando nei suoi modelli innovativi, nell’agente intelligente Muse e nell’API model, spingendo la commercializzazione AI dalla pubblicità a nuovi prodotti e fonti di ricavi; sulla cybersecurity, favorite speciali Okta, Palo Alto Networks, CrowdStrike, Varonis e Zscaler, con la logica che l’espansione degli utilizzi AI allargherà la superficie di attacco ed è quindi necessaria una spesa in sicurezza più massiccia: queste aziende potrebbero diventare partner fondamentali delle compagnie AI di base. È interessante notare che i retail restano però venditori netti su questo paniere di software sicurezza, a dimostrazione che le view istituzionali e l’operatività retail a breve non sono del tutto allineate.

Oracle, leader infrastrutturale AI cloud, è un caso positivo: il report di JPMorgan cita la crescita dei ricavi del 30% a/a, quella a tre cifre delle entrate cloud e gli obblighi (RPO) in aumento di 26 miliardi trimestre su trimestre, sostenendo che tutto ciò aiuti a placare i dubbi su ordini in crescita, conversione ordini/ricavi e future esigenze di finanziamento; l’11 settembre i retail hanno infatti acquistato Oracle per 87 milioni netti in risposta ai dati. In più, il 15 settembre Skyworks e Qorvo hanno registrato acquisti netti da 7,5 e 0,4 milioni, sulla scorta dell’annuncio della loro imminente fusione, ma non va incluso come acquisto AI puro.

I dati su finanziamento, applicazioni e consegne delle aziende AI forniscono background fondamentale per l’attenzione degli investitori sui core asset, e rappresentano quindi prove aggiuntive oltre i flussi finanziari. Secondo i media, OpenAI sta valutando un nuovo aumento di capitale che porterebbe la sua valutazione sopra 1.200 miliardi di dollari; Anthropic, secondo Reuters, prepara una IPO da 2.000 miliardi con potenziale raccolta fino a 100 miliardi—questi, però, sono dati preliminari di discussione o pianificazione.

Sul lato applicativo, Astra ha rafforzato capacità di programmazione, navigazione, operazioni informatiche e workflow complessi, ampliando lo spettro di compiti eseguibili da AI; OpenAI ha anche confermato che dal 10 settembre sono sospesi nuove iscrizioni e upgrade del piano Pro 20x da 200$/mese, senza impatti sulle sottoscrizioni esistenti. Sul procurement, Anthropic ha siglato accordi per fino a 5 gigawatt con Amazon, Google e Broadcom, per 3 miliardi presso Azure e per 5 miliardi sull’infrastruttura AI USA con Fluidstack.

Sul fronte delle consegne di infrastrutture, Nvidia ha raggiunto ricavi datacenter da 8,9 miliardi di dollari nel secondo trimestre 2027 FY, +117% a/a; l’export coreano ad agosto è cresciuto del 68,7% a 98,26 miliardi, con l’export semiconduttori a 46,65 miliardi e l’export YTD al 1 settembre che ha già superato il totale annuale 2025. L’interpretazione è che questi dati traducono la “boom AI domanda” in utilizzo applicativo, procurement di capacità e ricavi hardware, a sostegno della crescita nel lungo termine di Nvidia, storage e cloud; e spiega perché il flusso retail a breve si sta focalizzando su acquisti selettivi nei nomi core AI.

In prospettiva tecnica, il trend più interessante è che la domanda AI sta passando dal preaddestramento centralizzato al post-train, inferenza continua e agent esecutivi—offrendo una chiave per capire perché i flussi interni a hardware e software stanno ricomponendosi.

JPMorgan, citando SemiAnalysis, rileva che il training pre-addestramento nella loro struttura di destinazione delle risorse è sceso sotto il 15%, la domanda di Token lato utente esplode e le tecniche post-train stanno diventando cruciali per ampliare le capacità dei modelli. Il calo percentuale descrive un cambio strutturale, non una diminuzione assoluta della potenza richiesta: in base al "paradosso di Jevons", la domanda AI complessiva crescerà in futuro proprio perché il costo di calcolo scende. Dal punto di vista dell’architettura di sistema, la quantità totale di Token processati dipende da scala utenti, frequenza task, numero di richiami e lunghezza contestuale: il Pre-fill elabora gli input, il Decode genera output, e la Key-Value cache mette alla prova capacità di memoria e banda tra RAM e VRAM; agent multitool necessitano anche CPU per eseguire programmi, storage per dati, rete Ethernet ad alte prestazioni per connettere risorse di calcolo, e infrastrutture di interconnessione/trasmissione ottica per il traffico dati fra i nodi—tutto coordinato e distribuito dal cloud quale servizio integrato.

Si costruisce così l’intera filiera di domanda: “calcolo accelerato—memoria/storage—consegna infrastruttura—software/commercializzazione”; i dati di JPMorgan, che registrano gli acquisti su Nvidia, Sandisk, ASML e Oracle, si riferiscono ciascuno a questi anelli. I retail scelgono selettivamente potenza di calcolo e temi tech, non inseguendo indiscriminatamente ogni etichetta AI; in una fase di rallentamento degli acquisti globali, allocano comunque sui pilastri e sui principali colli di bottiglia della catena AI.