Per battere la repressione finanziaria la mia ricetta è piuttosto conservativa: titoli che erogano dividendi, aziende mature e solide dal punto di vista finanziario, una certa diversificazione (ma neanche troppa) per quanto riguarda la parte equity del portafoglio; e scarse esplorazioni in settori ad alta volatilità potenziale. Giusto un attimo fa calcolavo che, rispetto ad un anno fa, le Eni, intese come azioni del gruppo dell’energia, sono rimaste dov’erano, ma hanno generato un dividend yield del 7,3% (5,4% al netto delle tasse).
Se dovessimo fare il paragone delle economie odierne con quelle del tardo medioevo e del rinascimento, aziende come la Eni sarebbero considerate come i latifondi: rendimenti bassi, ma comunque superiori alle rendite; bassa volatilità (aggiustata a seconda della bontà delle stagioni) e una dotazione di assets consolidata e poco soggetta all’obsolescenza. In fondo, come Eni lo è oggi, anche i latifondi medievali erano produttori di energia: producevano infatti le calorie necessarie per l’alimentazione di uomini e animali, i principali fattori di produzione dell’epoca.
Gli arsenali marittimi di Venezia, le università di Bologna, i mercanti di Firenze o la Compagnia delle Indie della Regina Elisabetta sarebbero, invece, il settore tecnologico di oggi. Per far crescere le economie non è sufficiente la sola presenza di settori a bassa volatilità e basso rischio, c’è bisogno anche di business più volatili e potenzialmente in grado di rinnovare i cicli di creazione del capitale. Per rendersene conto, basta andare, ancora oggi, in zone prevalentemente agricole sia in Italia che in Europa e verificare che, laddove lo sviluppo tarda, languono sia i redditi che le dinamiche sociali; e che certe condizioni di arretratezza, createsi nel Sei-Settecento, non sono state più colmate.
I robotaxi
Al CES 2025 di Las Vegas, le tecnologie legate ai robotaxi hanno occupato un posto di rilievo, evidenziando progressi significativi nel settore della mobilità autonoma. Waymo, sussidiaria di Google, ha sottolineato i suoi successi nell’espansione dei servizi di veicoli autonomi in città come Phoenix, San Francisco e Los Angeles, raggiungendo 5 milioni di viaggi pubblici dal 2009.
Nvidia ha presentato la piattaforma Cosmos, progettata per accelerare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale fisica attraverso la generazione di scenari virtuali. Questa tecnologia mira a migliorare la comprensione ambientale da parte di robot e veicoli autonomi, utilizzando dati sintetici per l’apprendimento e la validazione dei modelli AI. Collaborazioni con aziende come Toyota evidenziano l’impegno di Nvidia nel settore dei veicoli autonomi, con l’obiettivo di sviluppare flotte basate sulle sue piattaforme AI.
Le auto elettriche
Il leapfrogging è il processo per il quale degli stadi di sviluppo intermedi vengono saltati completamente a favore di tecnologie più nuove. Pensate un po’ all’assenza quasi completa di telefoni tradizionali in molti paesi emergenti.
La stessa cosa sta avvenendo in Cina per le auto: il Dragone si è già affermato come leader mondiale nel settore dei veicoli elettrici, che in Cina, quest’anno, supereranno le vendite di auto a combustione interna: si prevedono 12 milioni di unità vendute, più del doppio rispetto al 2022 (una crescita tendenziale del 26% l’anno).
Il problema per Tesla e per le case automobilistiche tradizionali è quindi serissimo: non stupisce la guerra dei dazi di recente avviata da UE e USA in materia.
Il PC Nvidia
Ho un amico avvocato che sta in Svizzera e che ha completamente rivoluzionato il suo lavoro grazie all’intelligenza artificiale. Siccome è anche un po’ smanettone, si è creato lui la sua banca dati, i suoi “alter ego” e “controparti” digitali; e in studio, adesso, praticamente non ha bisogno più di nessuno.
A Capodanno ci siamo visti e mi ha parlato del nuovo prodotto di Nvidia: un PC chiamato Digits basato sull’AI e su processori superpotenti che offre una capacità di calcolo fino a 1 petaflop, equivalente a un quadrilione di operazioni in virgola mobile al secondo.
Questo prodotto consumer di Nvidia costerà tremila dollari, avrà le fattezze esteriori di un MacBook, e potrà essere collegato in serie con una seconda unità per gestire modelli di AI con 400 miliardi di parametri (per intenderci, il modello cinese DeepSeek lavora a questo livello di tuning semantico). Ovviamente, i possessori del nuovo Digits avranno accesso alla libreria di software del mega unicorno di Santa Clara, che includerà modelli pre-addestrati, strumenti di gestione, e i c.d. “Orchestration tools”, che sono degli strumenti software che vengono utilizzati per gestire il carico di lavoro dei processori dedicati all’AI.
A cosa servirà questo livello di potenza di calcolo sulle nostre scrivanie?
Non lo sappiamo con precisione ancora. Quando arriverà? A maggio.
Ricordiamo però quello che disse Ken Olsen, il fondatore della Digital Equipment Corporation nel 1978: “non vedo alcuna ragione per la quale qualcuno possa volere un computer a casa sua”.
Macchine operatrici autonome
John Deere e Caterpillar sono i leader nel settore delle macchine per l’agricoltura e l’edilizia.
Da qualche anno stanno sperimentando soluzioni avanzate che integrano intelligenza artificiale, sensori e connettività per aumentare efficienza e produttività.
Al CES 2025, John Deere ha presentato il suo 8R Autonomous Tractor, un trattore completamente autonomo dotato di sei coppie di fotocamere stereo, visione artificiale e machine learning per rilevare ostacoli e operare in totale autonomia nei campi. La macchina può essere controllata da remoto tramite un’app mobile, consentendo agli agricoltori di ottimizzare il lavoro e ridurre la dipendenza dalla manodopera.
Caterpillar, invece, ha sviluppato una gamma di mezzi autonomi per l’industria mineraria e delle costruzioni, come il CAT 797F Autonomous Haul Truck, un enorme dumper utilizzato nelle miniere, in grado di navigare autonomamente grazie a radar, LIDAR e GPS, migliorando la sicurezza e riducendo i costi operativi. Entrambe le aziende stanno investendo nell’automazione per rispondere alla crescente domanda di soluzioni che facciano a meno del lavoro umano.
E l’Europa?
Mentre USA e Cina disegnano il futuro, l’Europa, a parte alcune eccellenze, sembra essersi specializzata in burocrazia, che è una cosa che riduce il potenziale di generazione di ricchezza e lo redistribuisce, quasi sempre in maniera poco efficiente.
Dopo la grande corsa del settore tecnologico del 2024, alcuni miei colleghi si sono azzardati a prevedere un rinnovato interesse, nel 2025, per i settori industriali tradizionali e per i mercati europei che sono a sconto rispetto al mercato americano anche escludendo i Magnificent 7, che oggi fanno un terzo della capitalizzazione del S&P500.
A guardare i dati, da investitore “value”, sembra che il mercato europeo sia
- Più conveniente (più economico, le aziende costano meno)
- Più redditizio in termini di dividendi
- Meno volatile
Se si guarda l’indicatore di rendimento totale degli ultimi tre anni, però, i mercati europei sono cresciuti meno di quelli USA, con o senza Mag 7. Se ne potrebbe dedurre che questo differenziale derivi in gran parte proprio dalla sfida tecnologica, in cui gli USA sono decisamente in testa, almeno per ora.
I KPI dell’AI
Mentre possiamo considerarci soddisfatti di continuare ad investire in aziende poco costose che generano dividendi, vale ovviamente sempre la pena di tenere gli occhi ben aperti sul comparto tech.
Secondo Goldman Sachs, gli investimenti in AI nel 2025 ammonteranno a meno dello 0,5% del PIL USA, ma questo valore è destinato a superare il 2% nel 2032. In dollari, stiamo parlando di circa 150 miliardi nel 2024 e, in proiezione, di quasi un trilione nel 2032.
Quale che sia la valenza – ancora da comprendere bene – dell’AI nelle nostre vite e nelle nostre economie, va sempre tenuto in mente il principio che ogni investimento, per essere sostenibile, deve assicurare adeguati ritorni. A tale scopo, a mio avviso, è opportuno non dimenticare che vi sono degli indicatori di performance – Key Performance Indicators – che servono proprio a valutare l’adeguatezza di questi ritorni, e l’AI non dovrebbe fare eccezione.
Aziende ed investitori dovranno quindi tenere sott’occhio:
- Crescita dei ricavi – Analizzare l’aumento dei ricavi attribuibile all’AI, come nuovi prodotti o servizi basati sull’intelligenza artificiale.
- Risparmio sui costi – Misurare la riduzione delle spese operative grazie all’automazione e all’ottimizzazione dei processi.
- Return on Investment (ROI) – Calcolare il profitto netto generato dagli investimenti in AI rispetto ai costi sostenuti.
La cosa non è banale perché c’è già una valanga di soldi che sta andando verso progetti che potrebbero avere ROI negativo. Gartner ha già lanciato l’allarme: entro il 2025, un progetto di intelligenza artificiale su tre finirà nel cestino perché i costi supereranno i benefici.
