L'intelligenza artificiale sta cambiando le nostre vite: Jack Dorsey, cofounder di X e CEO di Block (proprietario di Cash App, Afterpay, Square, streaming Tidal), ha licenziato circa il 40% dei suoi dipendenti. Anche Chegg, Pinterest, CrowdStrike e decine di altre aziende hanno fatto scelte simili. Gran parte del lavoro svolto dagli esseri umani può essere svolto dalle macchine. 

Secondo Anthropic (Claude), i settori più colpiti dall' AI saranno:

- Informatica (sviluppatori di software principalmente) e matematica (ricercatori).

- Economia e finanza (consulenti).

- Diritto (professionisti legali).

- Architettura, Ingegneria (responsabili operativi) e Management.

Settori meno colpiti:

- Cura della persona (parrucchieri e simili) ed educatori negli asili.

- Supporto sanitario.

- Addetti alle pulizie.

- Servizi di sicurezza (Polizia, Guardie giurate, etc).

Tutta questa domanda si ripercuote anche sui prezzi di componenti hardware. Qualche anno fa, è stata la volta delle schede grafiche (NVIDIA) e negli ultimi mesi i prezzi della RAM sono saliti alle stelle. I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano enormi quantità di DRAM e memoria ad alta larghezza di banda (HBM), che richiede una capacità produttiva molto maggiore rispetto alla RAM tradizionale. L'aumento dei prezzi sta influenzando non solo i data center ad alte prestazioni, ma anche computer e smartphone. In sostanza, la domanda è elevata, l'offerta è bassa e i prezzi aumentano. Sebbene gran parte della produzione si stia spostando verso memorie di livello AI come HBM (riducendo la disponibilità per i PC), è consigliabile investire direttamente in RAM (come hardware) solo in un'ottica di breve termine (1 anno), poiché il progresso tecnologico può renderla obsoleta (sostituita da nuovi modelli entro 3-4 anni. La DDR4 andrà in disuso e si passerà alla DDR5 e poi DDR6). Questo perché l'AI soffre di un problema chiamato "Wall Memory": i modelli moderni sono limitati più dalla memoria che dalla CPU/GPU. Le GPU per l'AI computing sono l'hardware che mantiene il valore più alto nel tempo (NVIDIA RTX 4090, NVIDIA RTX 3090, NVIDIA A100 e NVIDIA H100) perché offrono molta VRAM e compatibilità con CUDA. Nei prossimi anni, il cambiamento hardware più importante nell'era dell'AI, dopo le GPU, sarà la NPU (Neural Processing Unit), un processore per l'AI e il machine learning che consuma molta meno energia delle GPU.

PRINCIPALI AZIENDE E AZIONI

Le principali aziende sono: NVIDIA (domina il mercato dell'hardware, delle GPU per l'intelligenza artificiale e degli acceleratori per data center), AMD, INTEL e QUALCOMM.

Oltre a NVIDIA, quali azioni dovresti monitorare in termini di prezzo?

1) Micron Technology (MU): produttore leader di DRAM, NAND e HBM (memoria ad alta larghezza di banda) utilizzate nei server per l'intelligenza artificiale.

3) SK Hynix: produttore anch'esso di RAM, vende a NVIDIA.

5) Samsung Electronics: fornisce anche HBM per acceleratori per l'intelligenza artificiale.

6) Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC): sviluppa chip e hardware per l'intelligenza artificiale.

7) QCOM: sviluppa acceleratori per l'intelligenza artificiale, concentrandosi principalmente sul settore mobile.

8) CEVA: fornitore di proprietà intellettuale per processori AI e processori edge.

- Principali titoli AI pure-play: AMD, MU, QCOM.

- Titoli minori del settore dei semiconduttori: AVGO (chip AI), ADR/ASML, LAM.

- ETF (indici) che offrono un'esposizione complessiva: VanEck Vectors Semiconductor ETF (SMH), iShares Semiconductor ETF (SOXX) e Invesco PHLX Semiconductor ETF (SOXQ).

Settori: TOPIX (fornitori di silicio e materiali di base per semiconduttori), Qnity Electronics (materiali, semiconduttori, fotoresist), BASF (acidi e solventi per semiconduttori), HON (materiali), TSE (fotoresist, sospensioni CMP e materiali per chip)

Componenti hardware da monitorare per l'esposizione futura:

- SSD e NAND Flash (storage).

- GPU AI: NVIDIA, AMD.

- Chip di rete, ASIC e FPGA.

- Acceleratori server e CPU (con l'aumento dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, i processori server e gli acceleratori dedicati come TPU e IPU potrebbero aumentare di prezzo).

- Microcontrollori e sensori IoT.

Ricorda che i semiconduttori dipendono sempre dalla domanda, dall'offerta e quindi dai costi di produzione. Investire in queste aziende può avere senso (tenendo conto che può nascere sempre qualcuna nuova che "danneggia" le precedenti), comprare hardware (GPU e RAM) ha senso solo in ottica speculativa nel breve termine (massimo 1 anno).