Negli ultimi anni il dibattito sugli investimenti legati all’intelligenza artificiale si è concentrato quasi esclusivamente sulle Big Tech Usa e sui produttori di chip più noti. I grafici dei prezzi parlano chiaro: una manciata di titoli ha trainato gli indici, mentre ampie aree del mercato azionario sono rimaste indietro. Questo squilibrio crea una percezione distorta del settore tecnologico e, soprattutto, rischia di far perdere opportunità a chi cerca investimenti a lungo termine basati su fondamentali solidi, non soltanto su trend mediatici.
In questa fase storica, molti investitori italiani si domandano se abbia ancora senso entrare su titoli già molto valorizzati o se esistano azioni AI sottovalutate in grado di offrire un profilo rischio/rendimento più interessante. È proprio in questo contesto che torna centrale la filosofia di Ron Baron, investitore noto per la sua capacità di individuare società in crescita strutturale prima che diventino dominanti negli indici.
La sua strategia non ruota attorno al tentativo di prevedere i movimenti di breve periodo, bensì sulla costruzione di portafogli composti da aziende che intercettano cambiamenti economici profondi e duraturi. L’AI rappresenta uno di questi cambiamenti, ma il valore economico non si concentra solo nei nomi più visibili. Si distribuisce lungo tutta la catena dell’infrastruttura tecnologica: connettività, memoria, affidabilità dei sistemi, alimentazione e raffreddamento dei data center.
Questo articolo analizza dove si sta formando il vero potenziale di crescita, andando oltre i titoli più affollati e focalizzandosi su società che operano in segmenti cruciali per lo sviluppo dell’AI, spesso poco compresi dal mercato retail.
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Perché le Big Tech Usa non raccontano tutta la storia delle azioni AI
Quando si osservano gli indici americani, appare evidente che una quota rilevante dei rendimenti proviene da pochi titoli a elevata capitalizzazione. Sommando i pesi dei principali nomi tecnologici, si arriva a una percentuale molto significativa dell’intero mercato. Questo fenomeno non è nuovo, ma negli ultimi trimestri si è accentuato, creando una forte concentrazione del rischio.
Dal punto di vista statistico, togliendo i principali titoli trainanti, la performance media del resto del mercato risulta spesso modesta o addirittura negativa. Questo dato è rilevante perché indica che gran parte degli investitori sta pagando multipli elevati per restare esposta agli stessi nomi, mentre ignora comparti che potrebbero beneficiare in modo diretto e continuativo della diffusione dell’AI.
Le azioni AI non sono soltanto quelle che progettano modelli o producono semiconduttori. Ogni sistema di intelligenza artificiale necessita di una struttura fisica estremamente complessa: server ad alta densità, reti interne ad altissima velocità, sistemi di alimentazione ridondanti e soluzioni di raffreddamento sempre più sofisticate. Senza questi elementi, l’AI non può funzionare in modo affidabile su larga scala.
Qui nasce la prima grande asimmetria informativa. Mentre i ricavi delle Big Tech sono visibili e facili da monitorare, i fornitori di infrastrutture operano spesso in nicchie tecniche, con prodotti meno noti al grande pubblico. Questo porta a valutazioni più contenute e, in diversi casi, a vere e proprie azioni AI sottovalutate, pur in presenza di crescita degli ordini e visibilità sui ricavi futuri.
Per l’investitore orientato agli investimenti a lungo termine, questa dinamica rappresenta un’opportunità concreta per costruire esposizione all’AI senza dipendere esclusivamente dall’andamento di pochi titoli già molto affollati.
La visione di Ron Baron: crescita, tempo e capitale paziente
Parlare di Ron Baron significa parlare di un approccio che ha prodotto risultati consistenti su orizzonti pluridecennali. La sua convinzione di base è semplice ma spesso trascurata: l’economia tende a crescere in modo composto, mentre il valore reale del denaro si riduce nel tempo. Questo implica che restare fermi equivale a perdere potere d’acquisto, e che la selezione di aziende capaci di aumentare ricavi e utili diventa essenziale.
Secondo questa impostazione, tentare di anticipare ogni correzione comporta il rischio di uscire dal mercato proprio durante le fasi che contribuiscono maggiormente ai rendimenti di lungo periodo. I dati storici mostrano che perdere anche solo alcune delle migliori settimane di mercato può compromettere in modo significativo la performance complessiva di un portafoglio.
Baron non considera la concentrazione di mercato come un problema in sé, ritiene fisiologico che il capitale fluisca verso le aziende più efficienti e innovative. Ciò che osserva con particolare attenzione, però, è ciò che accade al di fuori dei titoli dominanti. Quando la fiducia degli investitori si restringe e il flusso di capitali diventa selettivo, molte società valide vedono comprimersi i multipli pur continuando a crescere sul piano operativo.
Questa è la fase in cui, storicamente, si formano le basi per rendimenti futuri elevati. Non durante i momenti di entusiasmo diffuso, ma quando la crescita reale non viene ancora riconosciuta pienamente dai prezzi di mercato. Applicata al settore tecnologico, questa logica porta a guardare oltre i marchi più noti e a concentrarsi su chi rende possibile l’espansione dell’AI sul piano pratico.
L’infrastruttura come pilastro degli investimenti a lungo termine nell’AI
L’intelligenza artificiale richiede risorse computazionali che crescono in modo esponenziale. Ogni nuova generazione di modelli comporta un aumento significativo di potenza di calcolo, consumo energetico e traffico di dati all’interno dei data center. Questo fenomeno trasforma l’infrastruttura da semplice supporto tecnico a vero e proprio fattore strategico.
Le aziende che operano in questo ambito forniscono componenti senza i quali le piattaforme AI non possono scalare. Si tratta di soluzioni che migliorano la velocità di trasferimento dei dati, ottimizzano l’accesso alla memoria, garantiscono stabilità operativa e gestiscono la dissipazione del calore prodotto da rack sempre più densi.
Dal punto di vista economico, queste società beneficiano di tre fattori chiave:
- Domanda strutturale, legata alla crescita continua dei carichi AI.
- Barriere tecnologiche, che rendono difficile l’ingresso di nuovi concorrenti.
- Contratti di lungo periodo, che offrono visibilità sui ricavi futuri.
Questi elementi creano le condizioni ideali per investimenti a lungo termine, con flussi di cassa relativamente prevedibili e possibilità di espansione dei margini man mano che aumenta la scala produttiva.
In molti casi, tali aziende non ricevono la stessa copertura mediatica delle Big Tech, ma i loro bilanci mostrano tassi di crescita comparabili, talvolta superiori. Questo scarto tra percezione e realtà è uno dei motivi per cui si possono trovare azioni AI sottovalutate proprio nei segmenti meno appariscenti dell’ecosistema tecnologico.
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Astera Labs: connettività e memoria come fattori di performance
Tra le società che incarnano questo concetto rientra Astera Labs, specializzata in soluzioni di connettività ad alta velocità e gestione avanzata della memoria. Il suo posizionamento si colloca in una parte critica dell’architettura dei data center: il collegamento tra processori, acceleratori e moduli di memoria.
Con l’aumento delle dimensioni dei modelli AI, il collo di bottiglia non è più soltanto la potenza delle GPU, ma la capacità di spostare rapidamente grandi volumi di dati senza perdita di segnale. Astera sviluppa componenti che permettono l’adozione delle nuove generazioni di standard di comunicazione mantenendo compatibilità con le infrastrutture esistenti. Questo consente ai data center di aggiornarsi in modo graduale, riducendo costi e tempi di implementazione.
Un altro aspetto strategico riguarda l’utilizzo di tecnologie che permettono la condivisione dinamica della memoria tra più server. In contesti dove i costi dei moduli DRAM restano elevati, migliorare l’efficienza di utilizzo diventa un vantaggio competitivo concreto per gli operatori cloud.
Dal lato finanziario, la società presenta livelli di liquidità elevati, debito contenuto e margini lordi robusti, segno di un modello di business che beneficia di economie di scala. Le previsioni di crescita dei ricavi restano sostenute, trainate dall’adozione progressiva delle nuove architetture AI nei data center di grandi dimensioni.
Questi elementi spiegano perché Astera viene spesso citata tra le azioni AI sottovalutate più interessanti per chi cerca esposizione infrastrutturale con potenziale di crescita pluriennale.
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Credo Technology: affidabilità delle reti e continuità operativa
Un altro segmento spesso trascurato riguarda la stabilità delle connessioni all’interno dei cluster di calcolo. Credo Technology opera proprio in questo ambito, sviluppando soluzioni per la trasmissione dei dati ad altissima velocità, sia su collegamenti elettrici sia su fibre ottiche.
Nei grandi ambienti di addestramento dei modelli AI, un singolo errore di comunicazione può interrompere processi che consumano enormi quantità di energia e tempo macchina. Ridurre al minimo queste interruzioni ha un impatto diretto sui costi operativi delle aziende che gestiscono infrastrutture AI.
Credo ha esteso le proprie competenze includendo sistemi di monitoraggio in tempo reale che permettono di individuare degradazioni del segnale prima che si trasformino in guasti. Questo approccio aumenta il valore delle soluzioni fornite, spostando il focus dal semplice componente hardware a un servizio ad alto contenuto tecnologico.
La crescita dei ricavi è stata sostenuta, accompagnata da margini lordi elevati e da una progressiva diversificazione della base clienti. Anche in questo caso, la domanda è alimentata da fattori fisici e tecnici, non da mode passeggere. Finché i cluster AI continueranno ad aumentare in dimensione e complessità, la necessità di reti affidabili resterà centrale.
Nonostante questi fondamentali, le valutazioni di mercato hanno subito fasi di compressione dovute a rotazioni settoriali e prese di profitto. Questo crea condizioni che molti analisti considerano favorevoli per chi adotta una prospettiva di investimenti a lungo termine.
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Vertiv Holdings: energia e raffreddamento per l’AI ad alta densità
Se connettività e memoria sono fattori critici, l’alimentazione elettrica e la gestione termica rappresentano il cuore operativo dei data center AI. Vertiv Holdings si posiziona come fornitore di sistemi integrati per la distribuzione di potenza, il raffreddamento a liquido e il controllo ambientale.
I rack utilizzati per l’AI consumano quantità di energia nettamente superiori rispetto ai server tradizionali. Questo richiede infrastrutture progettate appositamente per gestire carichi elevati in modo stabile e sicuro. Vertiv fornisce soluzioni che permettono di mantenere elevati livelli di efficienza anche in condizioni operative estreme.
Un elemento distintivo è l’elevata percentuale di ricavi proveniente direttamente dai data center, che rende la società particolarmente sensibile alla crescita del settore AI. I portafogli ordini mostrano una visibilità che si estende su più anni, elemento raro nel comparto industriale.
Accanto ai sistemi hardware, Vertiv sta sviluppando servizi digitali per il monitoraggio predittivo e la gestione remota delle infrastrutture. Questo contribuisce a stabilizzare i flussi di cassa e ad aumentare la redditività nel tempo.
Sommando crescita degli utili, backlog consistente e posizionamento tecnico, il titolo viene spesso inserito tra le azioni AI sottovalutate rispetto al potenziale di domanda che deriva dall’espansione dei data center ad alta densità.
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Strategie operative per investitori italiani orientati al lungo periodo
Per chi investe dall’Italia, costruire esposizione alle azioni AI richiede attenzione sia alla diversificazione sia al profilo valutativo. Concentrarsi solo sulle Big Tech Usa può portare a un portafoglio fortemente dipendente da pochi titoli, con rischio di volatilità elevata in caso di correzioni settoriali.
Integrare società infrastrutturali consente di partecipare alla crescita dell’AI in modo più equilibrato, distribuendo il rischio su modelli di business differenti ma collegati allo stesso trend strutturale. Questo approccio si allinea con la filosofia di Ron Baron, che privilegia la continuità della crescita rispetto al tentativo di anticipare i cicli di mercato.
Dal punto di vista pratico, una strategia basata su ingressi progressivi, tramite piani di accumulo, può ridurre l’impatto delle oscillazioni di breve periodo e favorire una costruzione graduale della posizione. La selezione dei titoli dovrebbe basarsi su parametri come crescita dei ricavi, solidità finanziaria, vantaggio competitivo e visibilità sugli ordini futuri.
Per chi desidera approfondire, è utile affiancare l’analisi fondamentale a una valutazione tecnica di medio periodo, così da individuare aree di prezzo che offrano un rapporto rischio/rendimento più favorevole.
In sintesi: dove guardare oltre i nomi più noti
L’AI rappresenta una trasformazione economica di ampia portata, ma il valore non si concentra esclusivamente nei titoli più celebrati. Le azioni AI sottovalutate spesso si trovano tra le aziende che costruiscono e gestiscono l’infrastruttura su cui poggia l’intero sistema: reti, memoria, energia, raffreddamento e affidabilità operativa.
Seguire un approccio ispirato alla strategia di Ron Baron significa accettare che i risultati migliori richiedono tempo e che le opportunità più interessanti emergono quando il consenso è ancora limitato. Per gli investitori italiani che cercano investimenti a lungo termine, ampliare lo sguardo oltre le Big Tech Usa può rappresentare una scelta più equilibrata e potenzialmente più redditizia nel corso dei prossimi anni.
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