Nell’era dell’AI, le aziende con pochi asset non sono più così attraenti

Negli ultimi dieci anni, i mercati dei capitali hanno preferito le società a basso impiego di capitale. Software, piattaforme internet, servizi cloud e applicazioni consumer: una volta che il prodotto funziona, può espandersi rapidamente e i costi marginali sono molto bassi. Ma ora il vento sta cambiando sul mercato. Nel "Charts of the Week" pubblicato la scorsa settimana da a16z, una serie di dati dimostra che questo ciclo rialzista tecnologico è completamente diverso dal precedente. Settori che si erano distinti dopo la crisi finanziaria, come sanità, consumo e media, ora vedono rendimenti rallentare; mentre comparti come energia, materie prime, costruzioni e finanza, in passato poco considerati, ora stanno superando gli altri. I ritardatari dello scorso ciclo stanno diventando i vincitori di questo. La parola chiave del ciclo precedente era “bits”: codice, software, piattaforme e internet. Quella del nuovo ciclo sta diventando “atoms”: chip, server, data center, energia elettrica, sistemi di raffreddamento, industria manifatturiera e robotica. Il principale motore dietro questo cambiamento è l’AI. I grandi modelli non funzionano per magia. Hanno bisogno di GPU, energia elettrica, data center e anche di un massiccio supporto hardware e della catena di approvvigionamento. Così, settori che prima sembravano a forte impiego di capitale, con cicli lunghi e profitti lenti, sono tornati al centro del racconto tecnologico. Questo cambiamento si riflette anche nel mercato primario. Nel 2016, tra le aziende private di elevata valutazione globale, robotica e Physical AI erano quasi inesistenti; entro il 2026 sono già la seconda categoria più grande dopo AI/software, con una valutazione superiore a quella del fintech. Allo stesso tempo, nel primo trimestre del 2026, gli investimenti VC nella robotica hanno raggiunto un massimo storico, circa 16 miliardi di dollari in un solo trimestre, con quasi 500 operazioni. Tuttavia, investire nel settore hardware non significa che il software abbia perso di importanza: la chiave è come si utilizza l’AI. La storia di Accenture ne è un esempio negativo: il mercato una volta la vedeva come la grande beneficiaria dell’adozione dell’AI, ma il multiplo del suo flusso di cassa libero è sceso da 30 a circa 6. Semplicemente ‘implementare l’AI’ per i clienti non ha dato i risultati attesi. Le vere aziende AI Native non inseriscono l’AI nei vecchi processi, ma progettano nuovi processi attorno alle capacità dell’AI. Uno studio condotto su 515 startup ad alta crescita mostra che le aziende che hanno davvero ricostruito i processi hanno scoperto il 44% in più di scenari applicativi dell’AI, hanno un fatturato doppio rispetto al gruppo di controllo e consumano il 40% in meno di capitale. L’AI sta anche rendendo le aziende intrinsecamente più leggere. Gli ultimi dati di YC mostrano che una startup AI conta mediamente circa 20 persone, meno della metà di una startup non AI, e l’organizzazione è più piatta. Secondo i dati di Stripe, il numero di imprenditori indipendenti con ricavi annui superiori al milione di dollari è raddoppiato in due anni. Quindi, questo cambiamento di ciclo non riguarda la fine del software, ma il fatto che il software sta entrando nel mondo reale. Il ciclo precedente era guidato da piattaforme e applicazioni; questo invece potrebbe essere dominato da data center, chip, energia, robot e da aziende che portano davvero l’AI nel mondo fisico. Fonti principali: a16z "Charts of the Week: Cycles, different but the same" e riferimenti ivi citati.