A un anno dall’articolo sull’impatto positivo della tecnologia nei mercati emergenti (EM), “DeepSeek impact – an evolution, not a revolution” (L'impatto di DeepSeek: un'evoluzione, non una rivoluzione), il team GAM Emerging Markets Equity continua a credere che ci siano ulteriori margini di crescita. Tuttavia, la selettività è già importante e lo sta diventando sempre di più.
16 febbraio 2026 | Ygal Sebban
Sebbene il dibattito sull'intelligenza artificiale (IA) sia spesso incentrato sugli Stati Uniti, alcuni dei progressi tecnologici più importanti che stanno alimentando il boom dell'IA provengono sempre più dall'Asia. La regione è diventata parte integrante dell'ecosistema globale dell'IA, grazie alle competenze di livello mondiale nei settori dei semiconduttori, della progettazione di circuiti integrati e del panorama software in rapida espansione.
A nostro avviso, i mercati emergenti offrono un modo efficace per accedere a questa serie di opportunità. L'Asia ospita leader competitivi a livello globale in tutta la catena del valore dell'IA: fonderie (TSMC), memorie (SK Hynix e Samsung Electronics), progettazione di circuiti integrati (IC) (MediaTek) e il più ampio ecosistema hardware, che include packaging, testing, IDM e ODM1. Nel frattempo, le piattaforme software e applicative sviluppate nei mercati emergenti, in particolare in Cina, continuano a crescere rapidamente e presentano, a nostro avviso, prospettive di crescita interessanti.
L'influenza della tecnologia dei mercati emergenti si riflette sempre più nella rappresentanza di mercato. Il settore tecnologico dei mercati emergenti rappresenta ora il 29% dell'indice MSCI EM, in aumento rispetto al 21% di metà 2023 e al 14% del 2018, superando persino la ponderazione tecnologica dell'indice MSCI World (26,5%).2 I principali leader dell'hardware a monte - TSMC, SK Hynix e Samsung Electronics - rappresentano insieme quasi il 20% dell'indice dei mercati emergenti.
Cosa sta plasmando l'era dell'IA e della tecnologia dei mercati emergenti?
- La rapida evoluzione delle capacità dell'IA generativa (GenAI) significa che il grado di integrazione dell'IA nella vita quotidiana è ancora sconosciuto.
- Sebbene l'adozione sia ancora in una fase iniziale, “The Economist” stima che il 16% della forza lavoro globale utilizzi strumenti GenAI ogni mese3, ma è ancora presto per comprenderne il pieno impatto.
- Con una visibilità ancora limitata sulle applicazioni finali, riteniamo che la crescita sostenuta delle spese in conto capitale (capex) legate all'AI e lo sviluppo di modelli sosterranno probabilmente le performance tecnologiche fino al 2026.
- L'Asia EM ospita molte delle principali aziende tecnologiche mondiali che svolgono un ruolo fondamentale sia nell'ecosistema hardware che in quello software dell'AI.
- La strategia top-down della Cina in materia di IA, guidata da modelli open source a basso costo, pone il Paese in una posizione favorevole per un'ampia diffusione economica e un aumento della produttività a lungo termine, anche se la selettività rimane fondamentale nell'identificare le aziende del settore privato più in linea con la redditività e gli obiettivi statali.
Le preoccupazioni dello scorso anno relative al “picco degli investimenti” sono state alleviate da costanti aggiornamenti. Si prevede che i quattro principali fornitori di servizi cloud (CSP) spenderanno 332 miliardi di dollari nel 2025 (con un aumento del 52% su base annua), con previsioni di una crescita superiore al 20% anche nel 2026.4 Le proiezioni a più lungo termine indicano che gli investimenti nell'intelligenza artificiale supereranno i 1.000 miliardi di dollari entro il 20305, con UBS che prevede 1.300 miliardi di dollari, pari all'1% del PIL globale (secondo i dati del FMI)6. Nonostante il rapido aumento, gli investimenti dei CSP rimangono comunque ben al di sotto del flusso di cassa operativo, sostenendo un flusso di cassa libero stabile e positivo, un segnale rassicurante in un contesto di preoccupazioni relative alla “bolla”.
Tuttavia, mentre l'intensità di capitale rimane complessivamente accettabile, il mercato sta diventando sempre più selettivo nella sua esposizione. Le società in cui l'aumento degli investimenti implica che gli investimenti superino il flusso di cassa operativo hanno subito un calo del prezzo delle azioni: l'esempio migliore è Oracle (ORCL US), le cui azioni sono scese dell'11% nel secondo semestre del 2025 (rispetto al +11% del Nasdaq 100) dopo l'aggiornamento dei piani di spesa che prevedevano investimenti superiori al flusso di cassa operativo secondo le previsioni degli analisti7, nonostante una forte narrativa sull'intelligenza artificiale.
Grafico 1: Capex AI - Capex dei 4 principali CSP rispetto al flusso di cassa operativo e libero
Fonte: GAM, JP Morgan, a novembre 2025. Le opinioni espresse nel presente documento sono quelle del gestore e sono soggette a modifiche. Miliardi di dollari = miliardi di dollari USA, EBITDA = Utile prima di interessi, imposte, deprezzamento e ammortamento; OCF = Flusso di cassa operativo; FCF = flusso di cassa libero, LHS = lato sinistro, RHS = lato destro.
La produzione al centro della narrativa sull'intelligenza artificiale – TSMC
Nel recente briefing sui risultati del quarto trimestre, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) ha aumentato le previsioni di crescita quinquennale dell'intelligenza artificiale dal 40% al 50% e le previsioni di spesa in conto capitale per il 2026 a 52-56 miliardi di USD (rispetto alle aspettative di mercato di circa 48 miliardi di dollari).8 Il presidente e amministratore delegato Che-Chia Wei ha sottolineato che le discussioni sono andate oltre i clienti diretti di TSMC, rivelando tangibili vantaggi commerciali e rendimenti finanziari derivanti dall'adozione dell'AI. TSMC sta allineando la sua strategia di capacità a lungo termine di conseguenza.
Dai chip generici al silicio specifico per applicazioni: MediaTek
L'intelligenza artificiale sta accelerando il passaggio dai semiconduttori generici (chip) ai circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC). I modelli Gemini 3 di Google, alimentati esclusivamente da TPU (unità di elaborazione tensoriale) interne anziché da GPU (unità di elaborazione grafica) Nvidia, illustrano questa tendenza. L'Asia ospita i principali sviluppatori di ASIC, tra cui la società taiwanese MediaTek, dove si prevede che i ricavi legati agli ASIC supereranno quelli dei telefoni cellulari tradizionali entro il 20279 Con il 2026 che si preannuncia come un anno di transizione, riteniamo che le valutazioni siano sostenute dai livelli attuali in vista della crescita prevista a partire dal 2027, trainata dagli ASIC.10
Architettura piuttosto che transistor – ASE Technology
Per decenni, il progresso dei semiconduttori è stato guidato da un principio fondamentale: inserire più transistor in un chip significava ottenere prestazioni migliori. Man mano che i chip sono diventati più piccoli, misurati in nanometri, e più densamente compatti, la potenza di elaborazione è aumentata.
Al CES (Consumer Electronics Show) 2026 di Las Vegas, il CEO di Nvidia Jensen Huang ha chiarito che il collo di bottiglia dell'IA si sta spostando dall'elaborazione alla memoria contestuale e allo storage: "La legge di Moore11 ha subito un forte rallentamento. Il numero di transistor che possiamo ottenere anno dopo anno non può tenere il passo con i modelli 10 volte più grandi“, ha osservato, sottolineando lo sforzo imposto dai carichi di lavoro di inferenza a lungo termine. Lo storage di rete tradizionale è inefficiente per queste attività, spingendo Nvidia a riprogettare la sua architettura attorno ai nuovi sistemi di ”memoria contestuale di inferenza".12 Di conseguenza, l'architettura a livello di sistema ora è più importante della densità dei transistor.
Le prestazioni dipendono sempre più dall'integrazione avanzata della memoria e dal packaging eterogeneo. Questa evoluzione aumenta l'importanza delle aziende specializzate nel packaging avanzato e nei test. ASE Technology, leader mondiale taiwanese nell'assemblaggio e nei test in outsourcing (OSAT) e nei servizi di produzione elettronica (EMS), sembra ben posizionata per trarre vantaggio dalla crescente domanda del settore di integrazione eterogenea ad alte prestazioni, insieme alla limitata capacità di packaging avanzato di TSMC.
Rafforzamento della narrativa del “super ciclo” della memoria - SK Hynix e Samsung Electronics
Siamo stati ottimisti sulla memoria dalla metà del 2023 (vedi Mercati emergenti: sulla strada verso la rivoluzione industriale 5.0), ma le prospettive sono migliorate significativamente dalla fine del 2025. La convinzione del mercato in un “super ciclo” della memoria si è rafforzata, in particolare per leader come SK Hynix13 13 e Samsung Electronics, poiché la loro importanza strategica nella catena di fornitura dell'IA continua ad espandersi. Due sviluppi chiave stanno rafforzando questa narrativa.
- Domanda di memoria su ampia scala
Durante la seconda metà del 2025, è diventato sempre più evidente che la proliferazione di modelli di IA basati sull'inferenza sta determinando un ampio aumento della domanda di memoria. Ciò include non solo le memorie all'avanguardia ad alta larghezza di banda (HBM), ma anche i nodi DRAM (Dynamic Random Access Memory) legacy, che rimangono essenziali per un'implementazione dell'IA su larga scala ed economicamente vantaggiosa. L'offerta limitata sia dei nodi avanzati che di quelli legacy ha spinto i prezzi spot a un forte rialzo. Diversi analisti prevedono ora che la carenza di DRAM si protrarrà fino al 2027, con la possibilità che si estenda fino all'inizio del 2028.14
Grafico 2: Prezzo spot e prezzo contrattuale della DRAM (DDR4 8GB)
Fonte: GAM, Bloomberg, inSpectrum, all'8 gennaio 2026.
- La memoria come nuovo collo di bottiglia
Il passaggio dei carichi di lavoro dell'IA verso inferenze di contesto più lunghe ha rafforzato il fatto che la memoria, e non la potenza di calcolo, sta diventando sempre più il fattore limitante delle prestazioni del sistema. Come sottolineato al CES 2026, Jensen Huang ha evidenziato che sono ora i vincoli architetturali, piuttosto che la pura potenza di elaborazione, a determinare il ritmo del progresso dell'IA.15 Questa transizione valorizza non solo l'HBM, ma anche la NAND16, tradizionalmente a margine più basso, poiché la memoria passa da un costo passivo a un fattore chiave per le prestazioni dei sistemi di IA.
Nonostante l'aumento della domanda, l'offerta ha tardato ad adeguarsi. I vincoli derivano dalla disciplina dell'offerta all'interno dell'oligopolio DRAM (tre produttori dominanti), dalla domanda persistente di nodi legacy (che storicamente sarebbero stati migrati a quelli più recenti) e, soprattutto, dalla carenza di capacità delle camere bianche tra i fornitori di apparecchiature per semiconduttori, il che significa che non ci sono strutture e attrezzature specializzate sufficienti per soddisfare l'arretrato di ordini. Di conseguenza, è improbabile che gli ordini arretrati del settore vengano smaltiti prima della fine del 2027 o addirittura del 202817.
Recenti ricerche di settore indicano che i principali titoli asiatici del settore delle memorie, tra cui SK Hynix e Samsung Electronics, sono sostenuti da una tesi di settore “più forte più a lungo” e da previsioni di mercato riviste al rialzo per l'utile per azione e il valore contabile18. Se la fiducia nel “super ciclo” della memoria dovesse continuare a crescere, riteniamo che una rivalutazione potrebbe sbloccare un ulteriore rialzo oltre i range di negoziazione storici. Per le società di memoria di secondo livello, notiamo che le valutazioni sono aumentate notevolmente a causa dell'interesse guidato dal commercio al dettaglio, con conseguenti caratteristiche di rischio/rendimento meno favorevoli rispetto ai nomi leader.
AI applicativa e AI fisica – Hesai
Un anno fa, abbiamo sottolineato come l'attenzione degli investitori nel settore tecnologico si fosse spostata dai segmenti a monte verso l'hardware a metà filiera. I risultati dei primi mesi del 2026 suggeriscono ora che questo slancio si sta spostando ancora più a valle, verso l'AI applicativa basata sul software e il settore in rapida espansione dell'AI nel mondo fisico.
Al CES, diverse grandi aziende tecnologiche hanno presentato nuove suite di robotica. Mentre alcune aziende manifatturiere specializzate in robotica sono scambiate a valutazioni elevate19, stanno emergendo opportunità interessanti al di là dei nomi tematici più ovvi, in particolare nella tecnologia abilitante che costituisce la spina dorsale dei sistemi di intelligenza fisica.
Un esempio è Hesai, un'azienda tecnologica cinese quotata sia negli Stati Uniti che, più recentemente, a Hong Kong. In qualità di leader globale nei sensori LiDAR (light detection and ranging), fondamentali per la guida autonoma, la robotica e un'ampia gamma di applicazioni di intelligenza artificiale fisica, Hesai rappresenta un classico esempio di “pick-and-shovel”20, fornendo infrastrutture essenziali a un ecosistema in rapida espansione.
I rischi
Ci sono molte preoccupazioni riguardo al profilo di rendimento e alle potenziali caratteristiche di bolla della GenAI. Un rapporto del MIT del luglio 2025 ha stimato che circa il 95% dei progetti GenAI sta fallendo21, mentre le valutazioni in alcune parti dell'ecosistema tecnologico continuano a sembrare impegnative. Allo stesso tempo, la carenza di memoria sta mettendo sotto pressione i produttori industriali e di elettronica di consumo, in particolare i produttori di PC e telefoni cellulari, a causa della limitata offerta e dell'aumento dei prezzi dei componenti, con effetti negativi sia sui volumi che sui margini.
Rimanete sul tema, ma siate selettivi
Nonostante il clamore, riteniamo che sia troppo presto per abbandonare il tema GenAI, ma che sia essenziale essere selettivi. A nostro avviso, i vincitori saranno le aziende con una leadership chiara o posizioni di nicchia difensive all'interno della catena del valore dell'IA, sostenute da un'allocazione disciplinata del capitale, valutazioni ragionevoli e traiettorie di utili a lungo termine interessanti. Riteniamo che i leader consolidati del settore all'interno della catena del valore dell'IA siano in una posizione favorevole per partecipare all'adozione accelerata di questa tecnologia e al suo impatto economico sempre più evidente.
Ygal Sebban è a capo del team Emerging Markets Equity e gestisce la strategia Emerging Markets Equity di GAM Investments. Per saperne di più su Ygal, clicca qui.