Due azioni legate ai veicoli elettrici ignorate oggi: un’opportunità d’acquisto

Dopo decenni di promesse non mantenute, oggi l’AI rende per la prima volta concretamente possibili i veicoli realmente autonomi, con implicazioni profonde per la mobilità, le flotte commerciali e i servizi di trasporto urbano.

Contesto e potenziale di mercato

Il potenziale di mercato dei veicoli autonomi è enorme: stime su singoli segmenti raggiungono cifre dell’ordine dei trilioni di dollari a livello globale. In questo contesto, alcune aziende del settore EV possono beneficiare in misura significativa se riusciranno a combinare produzione su larga scala e tecnologie di guida autonoma.

Il passaggio da prototipi a veicoli autonomi diffusi richiede più che algoritmi: serve capacità di produzione, accesso massiccio a dati reali, infrastrutture per servizi di mobilità e ingenti investimenti in ricerca e sviluppo.

Perché Rivian potrebbe rappresentare un’opportunità

All’inizio dell’anno alcune analisi avevano indicato Rivian come titolo con potenziale di crescita per il 2026, argomentando che il rapporto prezzo/vendite fosse ancora contenuto e la capitalizzazione fosse inferiore ai 20 miliardi di dollari.

Un elemento centrale della tesi è il lancio del primo modello con prezzo accessibile dell’azienda, l’R2 SUV, quotato sotto i 50.000 dollari e la cui produzione iniziale è destinata a dipendenti e a un primo gruppo di clienti, con consegne che dovrebbero scalare nei trimestri successivi.

La storia insegna che il primo modello realmente accessibile può essere trasformativo per un costruttore di EV: l’esempio più eclatante è Tesla, la cui maggior parte dei volumi proviene dai due modelli con prezzo base inferiore ai 50.000 dollari, il Model 3 e il Model Y.

Elon Musk ha dichiarato:

“The Model 3 ramp was extreme stress and pain for a long time — from mid-2017 to mid-2019. Production and logistics hell. There were times when I didn’t leave the factory for three or four days — days when I didn’t go outside.”

La rampa produttiva può essere estremamente impegnativa: basti ricordare le difficoltà che un produttore ha affrontato nel passaggio alla produzione di massa del suo primo modello popolare. Per Rivian si prevede un percorso simile, con inevitabili stop-and-go operativi ma con potenziale di crescita se il ritmo di produzione e le consegne verranno stabilizzati.

Il ruolo di Tesla e delle infrastrutture di produzione

Due elementi spiegano perché molti ritengono che Tesla abbia un vantaggio competitivo nel mercato dei robotaxi e della guida autonoma.

Primo, una valutazione elevata consente investimenti aggressivi in ricerca, infrastrutture e tecnologie correlate all’AI. La capacità finanziaria è importante per attrarre talenti, acquisire tecnologie specialistiche e sostenere programmi di sviluppo a lungo termine.

Secondo, la presenza di una vasta flotta di veicoli sul mercato consente la raccolta di grandi volumi di dati di guida reale, fondamentali per addestrare i modelli di AI che abilitano la guida autonoma. Questo data set operativo è un asset strategico quando l’AI richiede esempi eterogenei e situazioni reali per migliorare sicurezza e affidabilità.

Inoltre, alcune aziende automobilistiche e startup tecnologiche stanno investendo in piattaforme e partnership per sviluppare soluzioni autonome, ma molte non dispongono dell’infrastruttura produttiva per distribuire milioni di veicoli senza sostenere costi significativi o accordi industriali complessi.

Rischi e considerazioni per gli investitori

La transizione verso flotte autonome e la diffusione su larga scala di EV comportano rischi elevati: la scalabilità produttiva è complessa e capital-intensive, la regolamentazione può introdurre vincoli significativi e la concorrenza comprende sia case automobilistiche storiche sia operatori tecnologici.

Le valutazioni di mercato spesso incorporano aspettative future sfavorevoli a errori: quando la crescita attesa non si realizza nel breve periodo possono verificarsi correzioni anche rilevanti dei prezzi azionari. Per questo motivo è importante valutare la solidità finanziaria, la catena di fornitura e la capacità dell’azienda di sostenere investimenti continui in AI e produzione.

Un altro fattore chiave è la disponibilità e la qualità dei dati raccolti dal parco veicoli: senza volumi adeguati, l’apprendimento dei modelli di guida autonoma rimane limitato. Al contempo, normative sulla privacy e requisiti di sicurezza possono influenzare modalità e velocità di raccolta dati.

Infine, la concorrenza per il modello di business dei robotaxi non riguarda solo chi controlla la tecnologia, ma anche chi è in grado di gestire flotte, relazioni regolatorie e infrastrutture di servizio a livello globale.

Conclusione

Il progresso dell’AI rende il settore dei trasporti uno dei più dinamici e soggetti a cambiamenti nei prossimi anni. Aziende come Rivian possono trarre vantaggio dal lancio di modelli più accessibili, mentre attori già consolidati dispongono di leve importanti per investire in capacità autonome.

Per gli investitori è fondamentale adottare un approccio informato e bilanciare il potenziale di crescita con i rischi operativi, regolatori e finanziari. Le decisioni dovrebbero basarsi su analisi della catena produttiva, della strategia tecnologica e della sostenibilità finanziaria a medio-lungo termine.