{"id":44864,"date":"2026-02-20T10:46:26","date_gmt":"2026-02-20T09:46:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/?p=44864"},"modified":"2026-02-20T10:46:26","modified_gmt":"2026-02-20T09:46:26","slug":"ki-als-stresstest-fuer-technologie-und-softwaremaerkte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/it\/management\/2026-02-20\/ki-als-stresstest-fuer-technologie-und-softwaremaerkte\/","title":{"rendered":"L'intelligenza artificiale come stress test per i mercati della tecnologia e del software"},"content":{"rendered":"
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Malte Kirchner, Responsabile Europa tedesca, DNB Asset Management (Fonte: DNB Asset Management)<\/figcaption><\/figure>\n

Le dinamiche dell'ecosistema globale della tecnologia e dell'IA possono attualmente essere descritte come una combinazione di massicci investimenti infrastrutturali, cambiamenti strutturali lungo la catena del valore e una rivalutazione dei tradizionali modelli di business del software. L'accentuata volatilit\u00e0 degli ultimi mesi - in particolare delle azioni software - non \u00e8 tanto espressione di un indebolimento dei fondamentali, quanto piuttosto il risultato di un cambio di paradigma tecnologico innescato dal rapido sviluppo di modelli generativi di IA.<\/p>\n

Il mercato discute sempre pi\u00f9 spesso se i modelli di software esistenti potrebbero subire pressioni strutturali a causa dell'IA, se i margini diminuiranno nel lungo periodo e quanto siano sostenibili le valutazioni attuali. Questa incertezza ha portato a una notevole rivalutazione di molti titoli, spesso in modo trasversale e poco differenziato.<\/p>\n

L'infrastruttura prima della qualit\u00e0 del modello: perch\u00e9 gli hyperscaler traggono vantaggi strutturali<\/h3>\n

Un dato fondamentale \u00e8 il crescente disaccoppiamento tra la qualit\u00e0 dei singoli modelli di IA e la redditivit\u00e0 delle piattaforme sottostanti. Aziende come Microsoft, Amazon e Alphabet non beneficiano tanto del modello di IA che prevale, quanto del fatto che i modelli di IA siano utilizzati su larga scala.<\/p>\n

Ogni applicazione, che si tratti di ricerca, software aziendale o automazione di processi, genera un carico di calcolo. E carico di calcolo significa domanda di infrastrutture cloud, reti e data center. Anche se i prezzi e i margini a livello di modello sono sotto pressione, la domanda strutturale di capacit\u00e0 di inferenza rimane. \u00c8 proprio per questo che le grandi piattaforme cloud si stanno dimostrando solide nel breve termine, nonostante gli elevati investimenti.<\/p>\n

L'intensit\u00e0 di capitale come fattore di rischio nello stack AI<\/h3>\n

Con lo spostamento della creazione di valore verso le infrastrutture, il ciclo degli investimenti sta diventando pi\u00f9 evidente. I segmenti ad alta intensit\u00e0 di capitale sono particolarmente sensibili alle variazioni della domanda. Ne sono un esempio i produttori di GPU, i produttori di memorie e le fonderie di semiconduttori.<\/p>\n

Aziende come Nvidia e fornitori del segmento dello storage ad alte prestazioni hanno recentemente tratto grandi benefici dal boom dell'intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, con l'espansione della capacit\u00e0, aumenta il rischio di un eccesso temporaneo di offerta se le decisioni di investimento vengono ritardate o la monetizzazione \u00e8 pi\u00f9 lenta del previsto. Il ciclo del capitale sta quindi diventando un fattore determinante per la redditivit\u00e0 e un importante fattore di incertezza per le valutazioni.<\/p>\n

Convergenza dei modelli e pressione sui prezzi<\/h3>\n

Un altro fattore strutturale \u00e8 la rapida convergenza della qualit\u00e0 dei modelli nei modelli linguistici di grandi dimensioni. Le differenze di prestazioni tra i modelli commerciali e le alternative open source di alta qualit\u00e0 si stanno riducendo, mentre i margini di prezzo rimangono in alcuni casi considerevoli. Per molti utenti, difficilmente sar\u00e0 economicamente razionale utilizzare un modello che fornisce risultati solo marginalmente migliori ma che costa molte volte di pi\u00f9.<\/p>\n

Questo sviluppo aumenta la pressione sui fornitori di modelli, ma allo stesso tempo stabilizza la domanda di infrastrutture. I modelli possono diventare intercambiabili, ma non le capacit\u00e0 di calcolo scalabili, l'integrazione dei dati e le piattaforme operative.<\/p>\n

Software: tra ansia di mercato e solidit\u00e0 strutturale<\/h3>\n

Il settore del software \u00e8 attualmente l'area in cui il sentimento del mercato e la realt\u00e0 fondamentale divergono maggiormente. Gli ampi sell-off suggeriscono talvolta che il software \u00e8 strutturalmente a rischio. Tuttavia, un'analisi differenziata rivela un quadro molto pi\u00f9 eterogeneo.<\/p>\n

I rischi possono essere classificati grossolanamente in tre livelli: Effetti dell'automazione che possono ridurre il numero di utenti umani - principalmente un modello di prezzo, non necessariamente un problema esistenziale. Generazione di codice supportata dall'IA, che accelera i processi di sviluppo ma non \u00e8 sinonimo di sviluppo di sistemi resilienti e conformi alle normative. Nuove architetture native dell'IA, che rappresentano la pi\u00f9 grande sfida strutturale a lungo termine, ma che richiedono tempo per essere implementate.<\/p>\n

Un sistema ERP come SAP o un software di ingegneria complesso rappresentano decenni di conoscenza del dominio e delle normative. Questa profondit\u00e0 non pu\u00f2 essere sostituita a breve termine da modelli linguistici. \u00c8 proprio qui che risiede la stabilit\u00e0 strutturale di molti fornitori affermati.<\/p>\n

Collaborazione e tecnologia di rete come elementi stabili<\/h3>\n

Anche le aziende che sono profondamente radicate nei processi organizzativi e nelle reti fisiche si dimostrano solide. Atlassian, ad esempio, \u00e8 un esempio di software di collaborazione e di processo che rimane rilevante indipendentemente dal fatto che il codice sia scritto da esseri umani o da agenti autonomi. Pianificazione, documentazione, coordinamento e tracciabilit\u00e0 restano requisiti fondamentali.<\/p>\n

Anche i fornitori di tecnologia tradizionale, come Nokia o Ericsson, che sono a malapena riconosciuti in molti portafogli tecnologici, stanno beneficiando di tendenze strutturali: una concorrenza meno intensa, flussi di cassa prevedibili e la crescente importanza di un'infrastruttura di rete stabile sulla scia dei crescenti flussi di dati.<\/p>\n

Un mercato tra reazioni eccessive e vere perturbazioni<\/h3>\n

Il settore tecnologico si trova in una fase in cui il progresso tecnologico avanza pi\u00f9 rapidamente della comprensione dei mercati dei capitali. Gli elevati investimenti iniziano ad avere un effetto produttivo, ma allo stesso tempo la loro sostenibilit\u00e0 viene messa in discussione. Le aziende produttrici di software sono penalizzate in modo generalizzato, anche se solo alcune di esse sono effettivamente a rischio strutturale.<\/p>\n

I rischi principali non risiedono tanto nel \u00abse\u00bb della rivoluzione dell'IA, quanto nel \u00abquanto velocemente\u00bb e \u00abquanto uniformemente\u00bb si concretizza la creazione di valore lungo lo stack dell'IA.<\/p>\n

Conclusione: la differenziazione sta diventando un fattore di successo decisivo<\/h3>\n

Il boom dell'IA sta creando chiari vincitori strutturali, soprattutto laddove i modelli di business sono scalabili, ancorati alle infrastrutture e profondamente integrati nei processi. Allo stesso tempo, sta costringendo gli investitori e gli osservatori del mercato ad analizzare pi\u00f9 da vicino le catene del valore e a valutare i rischi in modo pi\u00f9 differenziato.<\/p>\n

Non tutte le perturbazioni sono immediate, n\u00e9 tutti i cicli sono permanenti. Ma quando la tecnologia, i dati, le infrastrutture e l'organizzazione lavorano insieme, il potenziale a lungo termine rimane eccezionale, nonostante la volatilit\u00e0 in corso.<\/p>\n

Ulteriori informazioni: DNB Asset Management<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Il rapido sviluppo di modelli generativi di intelligenza artificiale sta portando a cambiamenti massicci nella catena del valore del settore tecnologico. Mentre le azioni del software reagiscono alla volatilit\u00e0, i fornitori di infrastrutture cloud beneficiano strutturalmente della crescente domanda di capacit\u00e0 di calcolo. Malte Kirchner, responsabile per l'Europa di lingua tedesca di DNB Asset Management, analizza dove si trovano i rischi e le opportunit\u00e0 reali nel boom dell'IA.<\/p>","protected":false},"author":107,"featured_media":44863,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_focuskw":"Technologiem\u00e4rkte","_yoast_wpseo_metadesc":"KI ver\u00e4ndert Technologiem\u00e4rkte: Cloud-Anbieter profitieren strukturell, Software zeigt sich robuster als erwartet. 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