Ieri Goldman Sachs ha affrontato la “domanda più importante per le prospettive del mercato azionario statunitense”: se il mercato stia “valutando correttamente i benefici dell’intelligenza artificiale”. La risposta è un sì qualificato, negando che le valutazioni aziendali siano a “livelli di bolla” e rilevando che il mercato è, per così dire, eccessivamente ottimista.
Secondo una nuova analisi della banca d’investimento, il mercato azionario statunitense potrebbe aver già incorporato una parte significativa del potenziale valore a lungo termine generato dall’intelligenza artificiale. Un “semplice calcolo”, scrivono gli analisti Dominic Wilson e Vickie Chang, suggerisce che la valutazione di mercato dei guadagni dell’intelligenza artificiale stia “ben oltre l’impatto macro”, con l’impennata delle valutazioni delle aziende legate all’intelligenza artificiale che si avvicina ai limiti massimi dei plausibili benefici per l’intera economia.
Mentre il team di strategia di portafoglio di Goldman sostiene che le valutazioni aziendali sono elevate ma non ancora a “livelli di bolla”, un approccio macro aiuta a stabilire limiti su “ciò che è collettivamente possibile”.
Il rapporto stima che il Valore Attuale Scontato (PDV) dei ricavi da capitale derivanti dall’AI generativa per l’economia statunitense abbia una stima di base di 8 trilioni di dollari. Sebbene questo calcolo sia intrinsecamente incerto, l’intervallo plausibile per questi futuri ricavi da capitale si colloca tra i 5 trilioni di dollari e i 19 trilioni di dollari. È significativo che questi benefici previsti siano sufficienti a giustificare i livelli attuali e previsti di spesa in conto capitale (capex) per investimenti correlati all’AI, una delle principali preoccupazioni dei media finanziari negli ultimi tempi. D’altra parte, l’entusiasmo del mercato sembra essere andato ben oltre i calcoli macroeconomici di base.
Dall’introduzione di ChatGpt nel novembre 2022, Goldman Sachs calcola che il valore delle aziende direttamente coinvolte o adiacenti al boom dell’AI sia aumentato di oltre 19 trilioni di dollari. Questa impennata include importanti guadagni nel settore dei semiconduttori e tra gli “hyperscaler”, nonché quasi 1.000 miliardi di dollari per le ultime valutazioni dei tre maggiori fornitori privati di modelli di intelligenza artificiale.
Questo aumento di valutazione totale colloca l’aumento di mercato al “limite superiore dei benefici macroeconomici previsti” (19.000 miliardi di dollari) e supera di gran lunga la stima di base di 8.000 miliardi di dollari. Nello specifico, la variazione di valore delle aziende legate all’intelligenza artificiale nel settore dei semiconduttori e dei fornitori privati di modelli di intelligenza artificiale – che sono più plausibilmente attribuibili esclusivamente al boom dell’intelligenza artificiale – ha già superato la stima di base di 8.000 miliardi di dollari di aumento dei ricavi da capitale.
Goldman Sachs osserva che i mercati lungimiranti dovrebbero prevedere guadagni con largo anticipo, definendo questo come “una caratteristica, non un difetto”, ma gli analisti hanno identificato due rischi chiave che potrebbero rafforzare la tendenza a “pagare troppo” per i profitti futuri, citando due precedenti inquietanti: “I boom passati guidati dall’innovazione, come quelli degli anni ’20 e ’90, hanno portato il mercato a pagare troppo per i profitti futuri, nonostante le innovazioni sottostanti fossero reali”.
I due principali rischi evidenziati sono:
1. Fallacia di aggregazione: gli investitori potrebbero supporre eccessivi guadagni aggregati di ricavi e profitti estrapolando la sorprendente crescita degli utili ottenibile dalle singole aziende tra tutti i potenziali vincitori. Questo rischia di far sì che il valore congiunto attribuito a progettisti di chip, costruttori di modelli e hyperscaler superi ciò che alla fine possono ottenere insieme.
2. Fallacia dell’estrapolazione: la concorrenza spesso erode i guadagni iniziali di redditività derivanti dall’innovazione nel tempo. I mercati potrebbero sovrastimare il percorso di crescita degli utili a lungo termine se considerano persistenti gli aumenti transitori degli utili a breve termine.
La promessa di produttività di fondo dell’AI rimane potente: le stime suggeriscono che l’IA potrebbe aumentare la produttività degli Stati Uniti di circa 1,5 punti percentuali in un periodo di 10 anni, aumentando infine il livello del Pil e degli utili statunitensi di circa il 15%. Finché sia l’economia in generale che il boom degli investimenti nell’AI rimarranno “in carreggiata”, è probabile che i mercati mantengano una visione ottimistica. Tuttavia, al di fuori dell’hardware, gli attuali profitti derivanti dall’AI rimangono limitati, il che potrebbe presentare dei rischi se le aspettative non si concretizzeranno rapidamente.
L’articolo originale è su Fortune.com
FOTO: Michael M. Santiago/Getty Images
