Il margine lordo di Figma(FIG.US) sotto pressione, i ricavi di Arm(ARM.US) raggiungono nuovi massimi, Wall Street ammette che i ritorni dell’AI sono difficili da prevedere

Secondo Woofun AI, le funzionalità AI di Figma (FIG.US) si sono ormai integrate nell’80% dei flussi di lavoro dei principali clienti enterprise, mentre Arm (ARM.US) ha registrato nel secondo trimestre ricavi record di 1,44 miliardi di dollari, stabilendo il tono per il settore. Nonostante il significativo aumento del tasso di penetrazione tecnologica, la pressione sui margini lordi di Figma e i cambiamenti nella struttura dei costi legati alla trasformazione del business di Arm delineano insieme uno scenario complesso nello stadio iniziale della commercializzazione delle infrastrutture e delle applicazioni di AI. Alti dirigenti di Wall Street hanno ammesso pubblicamente la difficoltà di prevedere i rendimenti a lungo termine dell’AI; gli investitori iniziano a chiedere alle aziende di dimostrare in che misura il progresso tecnologico possa tradursi in profitti effettivi, invece di basarsi unicamente su valutazioni guidate dalla narrativa.

Figma ha pubblicato i risultati finanziari per il terzo trimestre del 2026, con ricavi pari a 391,4 milioni di dollari, in crescita del 43% su base annua, superando di 16,4 milioni di dollari il limite superiore delle previsioni precedenti. L’azienda ha alzato la stima sui ricavi annuali a una fascia tra 1,497 miliardi e 1,499 miliardi di dollari, mentre la previsione sull’utile operativo non-GAAP è stata aumentata tra 158 e 163 milioni di dollari.

Ciononostante, il mercato non ha accolto pienamente i dati: il titolo è sceso fino al 7% nelle contrattazioni afterhours. Le previsioni di ricavi per il quarto trimestre, tra 402 e 404 milioni di dollari, indicano un rallentamento del tasso di crescita dal 43% del terzo trimestre a circa il 33%, rappresentando la ragione diretta della pressione sugli scambi serali. Il mercato non osserva più solo il margine lordo, ma anche il rallentamento della crescita. Secondo i dati raccolti da Woofun AI, nel terzo trimestre il margine lordo GAAP di Figma è stato dell’80% e quello non-GAAP dell’82%, inferiore all’86% dello stesso periodo dell’anno precedente. Il calo del margine deriva principalmente dall’aumento dei costi di inferenza dovuto alla crescita dell’utilizzo della AI. L’azienda sta aumentando la quota di attività gestite da modelli proprietari per migliorare l’efficienza dei costi, ma non ha ancora comunicato le cifre precise dei risparmi. Figma ha dimostrato che i grandi clienti sono disposti a continuare a utilizzare l’AI, ma il prossimo passo sarà provare quanto profitto incrementale queste attività possono generare.

Se la crescita dei ricavi dai crediti AI supererà i costi di inferenza, Figma potrà costruire nuove fonti di ricavo; viceversa, l’AI rischierebbe di rappresentare un costo di servizio che continua a comprimere il margine lordo.

I dati d’uso dei prodotti AI sono la parte più interessante di questa trimestrale. Al 31 ottobre, oltre l’80% dei clienti paganti con un contratto annualizzato superiore a 10.000 dollari consuma crediti AI ogni settimana, e il 65% utilizza settimanalmente Figma Agent. Nel terzo trimestre, l’utilizzo complessivo di Figma MCP Server è triplicato rispetto al trimestre precedente, mentre le operazioni di scrittura sono cresciute di quattro volte. A ottobre è stato inoltre lanciato in beta Code Layers, che permette agli utenti di costruire ed editare prototipi basati su codice direttamente nella tela di progettazione. Questi cambiamenti stanno ridefinendo i confini del prodotto Figma.

Il focus degli strumenti di design tradizionali era rendere più efficiente la creazione di interfacce, mentre Agent, MCP e Code Layers permettono al software di partecipare direttamente al design, alla generazione e modifica del codice. Figma punta a evolversi da editor di design a piattaforma che connette design e sviluppo. Anche il modello di business sta cambiando. In passato, Figma guadagnava principalmente tramite abbonamenti per postazioni; ora, i crediti AI introducono un modello di fatturazione legato all’effettivo utilizzo. Il beta di Code Layers, lanciato a ottobre, sfuma ulteriormente il confine tra design e sviluppo, facendo sì che l’80% dei clienti ad alto valore non solo usi l’AI per supportare il design, ma cominci anche a dipendere dall’AI per l’interazione a livello di codice.

Questa transizione da “strumento” a “piattaforma” rende la struttura dei ricavi di Figma più complessa e pone maggiori sfide al controllo dei costi. Il margine lordo non-GAAP dell’82% resta elevato, ma è calato rispetto al picco storico dell’86%, segnalando le pressioni sui costi legate all’adozione su larga scala dell’AI.

Arm ha pubblicato i risultati del secondo trimestre dell’anno fiscale 2027, chiuso il 30 settembre, con ricavi pari a 1,44 miliardi di dollari, in aumento del 27% su base annua, il livello più alto mai raggiunto dalla società in tale trimestre. I ricavi da licenze e altre attività sono stati di 773 milioni di dollari (+50%), mentre quelli da royalties si sono attestati a 670 milioni di dollari (+8%). In particolare, le royalties dai data center sono raddoppiate su base annua. Arm sta vivendo una trasformazione più profonda. Un tempo l’azienda otteneva ricavi principalmente concedendo in licenza l’architettura ai produttori di chip, mentre ora ha iniziato a offrire direttamente le CPU Arm AGI di design proprio. L’azienda ha annunciato di aver ottenuto ordini da vari clienti validi fino al 2027, con le prime consegne commerciali previste nel quarto trimestre dell’anno fiscale 2027. Secondo il management, questo prodotto potrebbe contribuire fino a 2 miliardi di dollari di ricavi complessivi tra il 2027 e il 2028; si tratta tuttavia di una stima, non di vendite già confermate. Arm ha inoltre rivelato che, fra i principali hyperscaler, la quota dei server a architettura Arm salirà dal 15% nel 2024 a oltre il 50% nel 2025.

Questa statistica riguarda solo alcuni grandi provider cloud, e non può essere interpretata come quota di mercato globale dei server. Questi dati riflettono la diffusione della domanda di infrastrutture per l’AI. Le GPU si occupano di enormi calcoli paralleli, ma le CPU gestiscono ancora il calcolo generico, l’orchestrazione delle attività e la gestione dei sistemi. Poiché sempre più AI Agent devono eseguire programmi, richiamare strumenti e svolgere workflow complessi, anche le prestazioni e l’efficienza delle CPU incidono sui costi totali dei datacenter. Per Arm, opportunità e rischi si amplificano insieme: la vendita di CPU progettate in proprio può generare più fatturato per cliente rispetto alla sola licenza dell’architettura, ma implica rischi legati a produzione, supply chain e concorrenza nel prodotto. Arm sta quindi passando dal vendere know-how sul design dei chip al partecipare anche nel mercato del prodotto chip stesso.

All’Hong Kong International Financial Leaders Investment Summit, i CEO di Goldman Sachs (GS.US) David Solomon, Citadel Securities Peng Zhao e il fondatore di TPG (TPG.US) Jim Coulter e altri player finanziari hanno discusso lo sviluppo di lungo termine dell’AI. Secondo alcuni commenti, il punto più rilevante del summit non è stato tanto l’ottimismo delle istituzioni finanziarie sull’AI, quanto il fatto che diversi leader abbiano ammesso l’enorme incertezza delle previsioni a lungo termine. Solomon ritiene che la domanda di capacità di calcolo sarà forte nel breve periodo, ma che è difficile prevedere il percorso di sviluppo per il lungo termine.

Peng Zhao ha sollevato una questione molto diretta: il ritmo dello sviluppo tecnologico ha ormai superato il ciclo di investimento, costringendo i mercati a prendere grandi decisioni di spesa pur senza attendibili previsioni a lungo termine. Coulter mette in guardia gli investitori: l’esperienza della bolla Internet insegna che, anche cogliendo l’ascesa di una tecnologia rivoluzionaria, si possono comunque perdere soldi puntando sulle aziende sbagliate. Questo rivela una contraddizione strutturale dell’investimento in AI: datacenter, chip e infrastrutture elettriche necessitano di finanziamenti pianificati anni prima, mentre i costi dei modelli, i modi applicativi e i business model possono cambiare drasticamente in pochi mesi. I cicli d’investimento dell’infrastruttura e l’innovazione tecnologica non sono sincronizzati.

Alla cena di benvenuto del 2 novembre del summit, le aziende AI cinesi hanno offerto una diversa prospettiva. Il fondatore di Moonshot, Yang Zhili, durante una discussione privata moderata da Shen Nanpeng dedicata alla “tecnologia per il bene”, ha risposto al dibattito tra open source e closed source, parlando delle capacità di auto-miglioramento ricorsivo dei modelli e delle loro prospettive di generalizzazione nel mondo fisico. Rispetto al semplice incremento degli investimenti in capacità di calcolo, l’integrazione dell’AI nelle industrie esistenti potrebbe offrire una validazione commerciale più diretta — come dichiarato dal Segretario alle Finanze di Hong Kong, Paul Chan, durante il pranzo: fabbriche, ospedali e reti logistiche della Cina continentale sono terreno fertile per le applicazioni AI. Tuttavia, il valore applicativo non equivale direttamente a ritorno sugli investimenti. Fornitori di modelli, aziende cloud, produttori di chip e sviluppatori di applicazioni possono tutti creare valore, ma i profitti finali potrebbero non essere equamente distribuiti. Ed è questo il fulcro del problema degli investimenti nel settore AI: il mercato ormai crede che l’AI cambierà l’economia, ma non sa ancora chi raccoglierà profitti proporzionati al capitale investito.

In un solo giorno, la capitalizzazione combinata dei cinque grandi dell’high-tech USA è cresciuta di quasi 800 miliardi di dollari: dopo la vittoria dei Democratici in entrambe le camere del Congresso, i titoli Amazon (AMZN.US), Apple (AAPL.US), Microsoft (MSFT.US), Alphabet (GOOGL.US) e Meta (META.US) sono saliti compatti. Gli investitori hanno ragionato sul fatto che, se la costruzione di nuovi datacenter venisse limitata, i giganti già dotati di una massiccia infrastruttura di calcolo ne trarrebbero vantaggio. Amazon ha guadagnato circa il 6,1%, Apple circa il 5,3%, a fronte di una flessione di alcuni operatori di datacenter. Le elezioni, insieme all’ampio calo del prezzo del petrolio, hanno spinto il Dow Jones il 4 novembre su di 1.569 punti (+3,03%), con lo S&P 500 in crescita dell’1,6%. Tuttavia, il settore energetico è sceso del 4,77% per il crollo del prezzo del petrolio, risultando il comparto peggiore della giornata, mentre i migliori sono stati consumo discrezionale e finanza.

Il Brent è sceso dell’8,7% a 94,62 dollari al barile. Il calo del prezzo dell’energia ha alleviato le preoccupazioni inflazionistiche, ma la guerra in Iran e i cambiamenti politici negli USA potrebbero ancora influenzare l’andamento futuro. Negli Stati Uniti, gli elettori hanno cominciato a opporsi direttamente all’espansione dei datacenter AI. Alle elezioni di midterm del 2026, in molte zone gli elettori hanno sostenuto candidati o misure politiche per limitare la costruzione di data center. In Texas, la candidata democratica a governatore Gina Hinojosa ha sconfitto a sorpresa l’attuale governatore Abbott, diventando la prima governatrice latina dello Stato e la prima democratica dal 1990; Hinojosa propone una moratoria sulle nuove approvazioni di data center — una vittoria che ha raccolto l’attenzione del settore delle infrastrutture AI. I problemi legati al consumo di energia, all’utilizzo di acqua e all’aumento dei prezzi dell’elettricità per le famiglie stanno passando da controversie locali a tematiche nazionali di rilevanza politica.

Uber (UBER.US) ha trovato ostacoli nell’area della guida autonoma, ma non per una ritirata strategica propria. La co-CEO di Waymo, Tekedra Mawakana, ha confermato che terminerà a gennaio 2028 la collaborazione esclusiva per i Robotaxi con Uber ad Austin e Atlanta, scegliendo di servire direttamente gli utenti tramite la sua app (l’accordo originario doveva durare fino a maggio 2028). Uber ha dichiarato che aprire un accesso dedicato ai Robotaxi nella propria app “non è una scelta di Uber”, e ha sottolineato di collaborare ancora con molte aziende di guida autonoma: nella call del terzo trimestre la società ha dichiarato che entro fine anno metterà in strada circa 700 veicoli completamente driverless, oltre 2.000 nel 2027. La vera pressione è però data dall’offerta e dal core business dei trasporti: il CEO Dara Khosrowshahi ha spiegato che alti prezzi del carburante e scarsità di autisti stanno frenando la crescita dell’offerta in vari mercati mondiali; nel terzo trimestre le prenotazioni rides sono cresciute a 29,512 miliardi di dollari (+18%), ma i ricavi sono scesi a 7,52 miliardi di dollari (-2%), principalmente a causa del cambio di modello in UK. Complessivamente, il totale delle prenotazioni del trimestre è aumentato del 20%, e l’EPS non-GAAP è stato di 0,88 dollari, in crescita del 35%, entrambi sopra le attese. La chiave della commercializzazione della guida autonoma resta l’efficienza operativa, non solo il progresso tecnologico.

La Proposta Numero 40 della California prevedeva una tassa una tantum sulla ricchezza del 5% per residenti con un patrimonio netto superiore a 1 miliardo di dollari; i risultati preliminari indicano il 55,6% di voti contrari, avviando la misura verso la bocciatura. La proposta aveva attratto l’attenzione di imprenditori e investitori della Silicon Valley, con il dibattito incentrato sul dilemma fra tassazione della ricchezza, fuga di capitali e bilancio locale.