Approfondimenti
I “walled garden”: realtà a lenta crescita vincenti
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Global Equity Observer
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ottobre 30, 2023
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I “walled garden”: realtà a lenta crescita vincenti
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ottobre 30, 2023
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I “walled garden”: realtà a lenta crescita vincenti
I “walled garden”: realtà a lenta crescita vincenti |
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Il 2023 è stato un mercato dominato dall’intelligenza artificiale (IA), dove i "Magnifici Sette"1 hanno fatto la parte del leone nel panorama statunitense, generando oltre l’85% dei rendimenti dell’indice S&P 500 per quest’anno. Nei primi nove mesi dell’’anno, i "Sette" hanno collettivamente generato il 43% dei guadagni dell’indice, a fronte del 3% per le altre 493 società.2 Il loro successo non è certo una sorpresa.
Come abbiamo scritto nel numero di luglio 2023 del Global Equity Observer “Opportunità di investimento guardando oltre l’hype”, i vincitori della prima fase della "corsa all’oro dell’IA" sono stati coloro che offrono i mezzi per trarre vantaggio da tale tecnologia, cioè le società fornitrici di semiconduttori, e i cosiddetti "hyperscaler" del cloud che gestiscono l’infrastruttura necessaria alle applicazioni di IA generativa, ovvero ampie capacità di archiviazione e computazionali. Sono queste stesse aziende a trarre già vantaggio dalla nuova ondata. Il caso più eclatante è quello di una multinazionale tecnologica americana con sede a Santa Clara, le cui stime sugli utili sono triplicate quest’anno, mentre su un piano meno spettacolare un fornitore di software e cloud computing che abbiamo in portafoglio ha già dichiarato una crescita del 2% per Azure nell’ultimo trimestre. Un simile aumento dei ricavi in questa fase iniziale lascia presagire un probabile aumento significativo della domanda di servizi cloud da parte degli hyperscaler, anche se l’incremento dei ricavi sarà accompagnato da un aumento significativo della spesa per gli investimenti destinati alla costruzione della capacità necessaria.
Oltre a questi chiari vincitori riteniamo che oggi vi siano altri soggetti – le cosiddette "realtà a lenta crescita" – per i quali i vantaggi dell’IA generativa (GenIA) e dell’IA in generale impiegheranno più tempo a emergere, diventando però potenzialmente significativi con il passar del tempo. Si tratta, con ogni probabilità, degli utilizzatori dei modelli anziché dei leader di pensiero, anche se ovviamente parteciperanno alla creazione dei casi d’uso. Queste realtà a lenta crescita dovranno essere in grado di generare valore per i clienti e/o di ridurre i costi per se stesse servendosi della GenIA e, soprattutto, dovranno disporre di un potere di determinazione dei prezzi tale da consentire ai propri azionisti di godere di una parte adeguata dei vantaggi che ne deriveranno. L’opportunità consiste nello sfruttare i vantaggi competitivi esistenti delle aziende, utilizzando la GenIA per aggiungere ulteriore valore ai loro modelli di business già eccellenti. Se invece la GenIA aumentasse il valore per i clienti o riducesse i costi per i produttori di un settore dove la capacità di determinazione dei prezzi va deteriorando, a guadagnarci sarebbero i clienti e non gli azionisti. Le pressioni competitive costringerebbero le aziende a trasferire i benefici della tecnologia ai clienti o in termini di maggiore qualità o in termini di prezzi più bassi, senza però essere ricompensate.
Modelli e “walled garden”
Nel maggio di quest’anno è trapelata una nota anonima, redatta presumibilmente da un ricercatore di un’azienda globale di motori di ricerca, in cui si affermava che nell’ambito della GenIA i modelli di IA sviluppati internamente non sono protetti da alcun “fossato”.3 Questo perché i nuovi modelli open-source, che si basano su interfacce di programmazione delle applicazioni (API) liberamente accessibili, sono più veloci, più adattabili, più privati e, aspetto non trascurabile, gratuiti. Perché mai i consumatori dovrebbero pagare per un modello limitato quando esistono alternative senza restrizioni in grado di competere sul piano della qualità e del prezzo? Una grande azienda e conglomerata tecnologica multinazionale ha reso liberamente accessibile su Internet il proprio codice IA conversazionale, dopo che questo era stato oggetto di una divulgazione non autorizzata. Se si considera la storica avversione del settore tecnologico statunitense nei confronti di qualsiasi forma di intervento governativo, il fatto che le aziende non open-source (e, di conseguenza, i rispettivi investitori) stiano ora sostenendo la necessità di avere licenze governative per i modelli più avanzati fa capire che stanno iniziando a sentire il fiato della concorrenza sul collo.
Persino se i modelli GenIA diventassero relativamente diffusi, le problematiche legate alla loro implementazione su ampia scala sono tutt’altro che insignificanti. L’efficienza è la parola d’ordine, visti gli elevati costi in termini di calcolo e memoria richiesti dai modelli linguistici di grandi dimensioni, per non parlare delle difficoltà dovute alle “allucinazioni”, cioè quando i modelli si inventano le cose di sana pianta! L’integrazione della GenIA nella ricerca è una questione che va ben oltre il modello. La sfida è molto più semplice nei sistemi relativamente chiusi (i “walled garden”), che è l’ambito in cui opera la maggior parte delle aziende di cui stiamo parlando. Vi sono opportunità significative laddove le aziende dispongono di dati proprietari all’interno del proprio “walled garden”, siano essi puri oppure mescolati con dati maggiormente disponibili al pubblico. Molte hanno utilizzato per anni l’IA tradizionale, o predittiva, sui propri dati per generare approfondimenti o automazione. Ora, però, stanno aggiungendo l’elemento GenIA.
La GenIA e il portafoglio
Una delle prime aziende a muoversi è stata un’agenzia di rating americana presente nei nostri portafogli globali la cui attività di analisi utilizza da tempo l’IA predittiva, ad esempio nell’ambito delle ricerche KYC (Know Your Customer), per individuare indicatori di criticità e potenziali frodi. In collaborazione con una multinazionale americana di software e cloud computing, anch'essa presente nei nostri portafogli, sta implementando nelle proprie attività aziendali un “assistente di ricerca” basato su ChatGPT per aiutare i clienti a muoversi all’interno del sistema. Secondo le attese, ciò comporterà un notevole aumento dell’efficienza a tutto vantaggio dei clienti, i quali potranno effettuare le analisi in modo molto più rapido e redigere gran parte delle relazioni sugli investimenti a partire da alcune richieste. La risorsa utilizza solo i dati presenti nei propri database e tutte le dichiarazioni saranno accompagnate dalla fonte di provenienza, limitando così il rischio di “allucinazione” (e fornendo un’ulteriore opportunità di guadagno nel caso in cui i clienti non disponessero del diritto di servirsi di tali fonti). Il modello di tariffazione è ancora in fase di studio, ma l’azienda cercherà di “praticare prezzi che vanno oltre il valore”, cosa che sa già fare molto bene, visto che in media realizza un 7% extra di fatturato annuo con i clienti esistenti grazie al cross-selling, agli aggiornamenti e alle politiche sui prezzi.4 L’azienda ha inoltre distribuito ai suoi 14.000 dipendenti l’applicazione CoPilot nell’intento di stimolare la nascita di idee per migliorare il business. Attualmente la priorità è rappresentata dalle opportunità di generare ricavi, ma in seguito si potranno ottenere significativi guadagni in termini di spesa.
Un’azienda statunitense di software e dati finanziari da noi partecipata ha vissuto una vicenda analoga. Anche questa azienda ha introdotto un’interfaccia GenIA per aiutare i clienti a interrogare il suo sistema o ad avviare task e persino ad agevolare la programmazione Python, mettendo i suoi set di dati a disposizione per un maggiore utilizzo, creando valore per i clienti e favorendo sia la fidelizzazione che la possibilità di determinare i prezzi. Nel medio termine è probabile un significativo aumento dell’efficienza sia nel servizio clienti – in quanto la GenIA aiuta a gestire le domande dei clienti e la raccolta dei contenuti, l’area in cui lavora circa il 50% dei dipendenti – sia nell’acquisizione e nella pulizia dei dati cruciali, sempre grazie alla GenIA.
L’opportunità non si presenta solo laddove l’azienda è in possesso di dati proprietari. C’è una società di software europea, leader nella pianificazione delle risorse aziendali (ERP), che di fatto è proprietaria dell’edificio in cui vengono conservati e analizzati i dati dei suoi clienti. Come in altri casi, l’IA è da tempo un motore chiave dell’analisi e dell’automazione, già utilizzato da 26.000 clienti aziendali. Ad esempio, le riscossioni intelligenti nel settore finanziario, che riducono il tempo tra l’emissione della fattura e il pagamento, o il rifornimento predittivo, che automatizza il riordino dei materiali.5 È in fase di lancio un CoPilot GenIA che consente di interrogare i sistemi in linguaggio naturale ed effettuare così analisi in ambito finanziario o in quello delle risorse umane (HR) o delle filiere produttive. La GenIA può essere utilizzata anche per redigere le descrizioni delle posizioni lavorative e le domande da porre durante i colloqui nell’ambito della funzione HR oppure per generare modelli di processo e documentazione nell’ambito della trasformazione dei processi. Oltre agli addebiti per i singoli casi d’uso, l’azienda prevede di offrire nel corso dell’anno una versione GenIA del proprio prodotto principale, basata su cloud pubblico, con una maggiorazione del 30%. Gli ingenti costi di conversione rendono difficile per i clienti abbandonare l’ecosistema dell’azienda. Un intenso utilizzo dell’IA renderà la fidelizzazione più accettabile e offrirà ulteriori opportunità di monetizzazione, senza considerare i vantaggi che la GenIA potrebbe offrire in termini di maggiore efficienza di codifica, con la possibilità di accelerare l’aumento dei margini derivante dalla transizione in atto verso il cloud.
In tutti e tre i casi l’opportunità di GenAI è evolutiva e non rivoluzionaria, poiché offre un ulteriore impulso alla crescita del fatturato e al miglioramento dei margini di quelli che sono già business di successo e redditizi. In portafoglio abbiamo molti altri esempi di aziende con attività orientate all’intelligenza artificiale e basate su preziosi insiemi di dati, ad esempio gli istituti di credito, le case editrici professionali, gli intermediari assicurativi o anche un fornitore di dati e servizi clinici per l’assistenza sanitaria. Oltre a ciò, alcuni operatori di settori come quello dei beni di consumo primari godono di un vantaggio significativo sulla concorrenza, in quanto hanno investito in modo significativo nei propri dati, creando un vantaggio analitico. Secondo Accenture, solo il 10% dei suoi clienti è sufficientemente “maturo” per utilizzare i dati e in grado di sfruttare appieno le opportunità offerte dall’IA. Ciò significa che chi ha intrapreso questo percorso dispone di un vantaggio significativo.
Tempi segnati dall’incertezza
Il mercato si è mosso a ritroso, perdendo il 7% negli ultimi due mesi dopo la forte ripresa messa a segno a partire da settembre 2022.6 Come nella fase di rialzo, il calo è stato determinato dai rating anziché dagli utili, che sono rimasti pressoché invariati. La flessione si è verificata nonostante il miglioramento delle previsioni macro negli Stati Uniti (ma non in Europa e in Cina), anche se chi sposa le tesi ribassiste fa notare la presenza dei primi indicatori di criticità, come i livelli occupazionali nel settore degli autotrasporti statunitense e la sospensione nella vendite delle case. Il catalizzatore del ribasso di mercato sembra essere stato l’inarrestabile rialzo dei rendimenti, che nel caso dei titoli decennali statunitensi si sono avvicinati al 4,6% a fine settembre, con un aumento di 73 punti base (pb) nel trimestre e di 46 pb in un mese,5 anche se il ciclo di rialzi della Federal Reserve (Fed) statunitense sta volgendo al termine. Si sta facendo molta speculazione sul motivo di questo forte aumento dei rendimenti (colpa dei tassi più alti più a lungo o delle migliori prospettive di crescita?), ma sembra invece più probabile che si tratti di una semplice questione di domanda e offerta. L’offerta di Treasury è tutt’altro che scarsa: il deficit degli Stati Uniti, infatti, si aggira attorno all’8% del prodotto interno lordo, nonostante un tasso di disoccupazione inferiore al 4%, e l’anno prossimo scadranno titoli per 7.600 miliardi di dollari.7 Il vero punto interrogativo riguarda la domanda proveniente da due dei principali acquirenti storici: la Cina e la Fed.
Questo aumento dei rendimenti fa sorgere due domande sul mercato azionario. La prima è se il sistema, fortemente indebitato, sia in grado di assorbire un aumento dei costi di finanziamento senza che qualcosa si spezzi, come nel caso delle strategie di liability-driven investment (LDI) del Regno Unito un anno fa e della Silicon Valley Bank in primavera. La seconda riguarda l’impatto dei rendimenti sulla valutazione relativa e sull’attrattiva del mercato azionario rispetto a quello obbligazionario, dato che il divario tra il rendimento degli utili del mercato e il tasso “privo di rischio” è sceso ai minimi degli ultimi 20 anni, un divario addirittura inferiore a quello di due mesi fa nonostante la flessione dei listini azionari. Persino ignorando l’alternativa dell’obbligazionario, l’attuale multiplo a termine dell’indice MSCI World, pari a 16,0x, non sembra conveniente, soprattutto perché si fonda su un’ipotesi di crescita degli utili del 10%, probabilmente ottimistica, per il 2024, in quella che sarà un’economia in fase di rallentamento, anche qualora le autorità riuscissero a realizzare un atterraggio morbido.5 È difficile sostenere che il mercato stia scontando una significativa possibilità di ribasso dei multipli o degli utili. La nostra tesi, come sempre, è che il potere di determinazione dei prezzi e i ricavi ricorrenti, due dei criteri chiave per l’inserimento nei nostri portafogli, dimostreranno ancora una volta il proprio valore se veramente ci sarà una recessione, e che in una fase negativa dell’economia il mercato tornerà a favorire le società con utili stabili, confermando la natura di “porto sicuro” della qualità in questi tempi segnati dall’incertezza.
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Managing Director
International Equity Team
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