Perché una società di Wall Street vede parallelismi con la fine degli anni ’70 e consiglia di vendere allo scoperto le azioni statunitensi

Il fenomeno dell’espansione nell’ambito della intelligenza artificiale viene spesso collegato al boom delle dot-com alla fine del secolo scorso, ma alcuni quants di un grande gruppo di Wall Street prospettano un confronto diverso: secondo loro, il ciclo attuale assomiglia maggiormente all’epoca dei anni Settanta caratterizzata da alta inflazione e profonde trasformazioni macroeconomiche.

Perché il paragone con gli anni Settanta

Il ragionamento alla base del paragone non si limita a un riferimento estetico o culturale: si concentra su dinamiche reali di allocazione del capitale e di tensione sui prezzi degli input produttivi. L’attuale ondata di investimenti richiede enormi risorse in centri dati, energia e chip, componenti che possono esercitare pressioni inflazionistiche settoriali simili a quelle osservate negli anni Settanta.

Quants che hanno analizzato serie storiche e modelli di prezzo hanno osservato come la combinazione di domanda esponenziale di capacità computazionale e vincoli di offerta possa generare shock sui costi che vanno oltre la semplice razionalità delle valutazioni speculative.

Differenze rispetto alla bolla dot‑com

Il confronto con la bolla delle dot-com resta comunque utile per mettere in luce le differenze strutturali: mentre la fine degli anni Novanta fu dominata da valutazioni astratte e modelli di business spesso non comprovati, l’attuale investimento in intelligenza artificiale poggia su progressi tecnologici misurabili e su applicazioni concrete in produzione, sanità, finanza e manifattura.

Tuttavia, la presenza di grandi costi fissi e di economie di scala molto marcate implica un rischio di concentrazione: pochi attori potrebbero controllare infrastrutture critiche, accentuando il potere di mercato e la vulnerabilità delle catene di fornitura.

Implicazioni macroeconomiche e politiche monetarie

Se gli investimenti in centri dati e chip si traducono in aumenti di domanda incontrollati per energia e componentistica, le banche centrali potrebbero trovarsi di fronte a dilemmi simili a quelli del passato: combattere l’inflazione rischiando di frenare l’innovazione, oppure supportare la crescita e tollerare pressioni sui prezzi.

Il ruolo della Federal Reserve e della Banca Centrale Europea sarà cruciale nel calibrare politiche che evitino sia la spirale inflazionistica sia un restringimento del credito che comprometta investimenti strategici.

Conseguenze per gli investitori e per l’Italia

Per gli investitori istituzionali e privati italiani, il confronto suggerisce due avvertenze pratiche: diversificare l’esposizione verso fornitori di componentistica e infrastrutture e monitorare i settori energetici, che diventeranno sempre più rilevanti per la redditività degli asset legati all’intelligenza artificiale.

Dal punto di vista industriale, il Paese potrebbe trarre vantaggio da politiche che attraggano investimenti in centri dati a basso impatto energetico e incentivino la produzione europea di semiconduttori, riducendo la dipendenza da supply chain esterne.

In termini di regolazione, la crescente concentrazione tecnologica richiederà strumenti normativi mirati a preservare la concorrenza e a garantire la resilienza delle infrastrutture digitali.

Osservazione dei mercati finanziari

I mercati potrebbero reagire con una combinazione di euforia settoriale e avversione al rischio su titoli legati a input energetici e produttivi. Gli operatori quantitativi mettono in guardia contro l’uso di modelli che non incorporano adeguatamente i vincoli di offerta e i possibili shock distributivi.

Quants ha dichiarato:

“L’espansione dell’infrastruttura per l’intelligenza artificiale porta effetti sistemici che vanno oltre la semplice crescita tecnologica: riguarda la scarsità di risorse, il potere di mercato e la politica monetaria.”

Linee di policy e raccomandazioni

Per ridurre i rischi sistemici è opportuno che le autorità favoriscano investimenti in capacità energetiche sostenibili, promuovano la produzione europea di componentistica strategica e adottino regole di governance sulla condivisione infrastrutturale.

Al contempo, mercati finanziari e investitori devono aggiornare i loro modelli di valutazione per tenere conto di costi nascosti legati all’espansione infrastrutturale, come i premi per il rischio di concentrazione e la vulnerabilità delle filiere.

In sintesi

• L’espansione dell’intelligenza artificiale presenta rischi simili a shock settoriali degli anni Settanta, soprattutto per la pressione su energia e componentistica.
• Per gli investitori italiani è cruciale valutare l’esposizione a fornitori di infrastrutture e considerare l’impatto dei costi energetici sulle valutazioni.
• Politiche industriali e regolatorie che incentivano la produzione europea di chip e centri dati resilienti possono ridurre la dipendenza dalle catene globali e aumentare la stabilità economica.