AI, utili e margini: il mercato cambia focus dopo l’era dei dazi

Negli ultimi mesi il tema “dazi sì / dazi no” ha dominato le cronache di mercato, ma oggi sta iniziando a passare in secondo piano.

Non perché il rischio tariffario sia sparito, ma perché i listini hanno trovato un nuovo centro di gravità: capire cosa farà davvero l’intelligenza artificiale agli utili aziendali.

E qui la questione diventa più sottile (e più destabilizzante) di un semplice scenario macro.

Dal “capex boom” al “profit boom”: il mercato vuole prove

Finora l’AI è stata raccontata soprattutto come:

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  una rivoluzione tecnologica,

• •

  un driver di produttività,

• •

  un acceleratore di crescita.

Ma la Borsa, prima o poi, chiede sempre la stessa cosa: quanto margine generi, e quando.

Il punto è che l’AI, nella fase attuale, somiglia a una grande corsa agli investimenti:

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  data center,

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  chip,

• •

  infrastrutture cloud,

• •

  energia,

• •

  talenti (anche se in parte verranno sostituiti).

E i mercati hanno iniziato a farsi una domanda molto pragmatica:
tutti questi miliardi di spese si tradurranno davvero in maggiori profitti? Oppure stiamo solo comprimendo i margini nel breve?

È qui che nasce la recente nervosità, soprattutto perché una parte enorme della capitalizzazione mondiale è concentrata in poche aziende al centro del boom.

Il rischio “concentrazione”: Nvidia vale (troppo) per tutti

Il caso Nvidia è emblematico: pesa circa l’8% dell’S&P 500, quindi la sua trimestrale non è “una trimestrale”. È quasi un referendum sul tema AI.

E quando un singolo titolo diventa così determinante:

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  il mercato perde diversificazione,

• •

  la volatilità cresce,

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  ogni sorpresa (positiva o negativa) si amplifica.

Per questo, in attesa degli utili, si vedono movimenti nervosi: la Borsa sta “prezzando” non solo i numeri, ma la sostenibilità del racconto.

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L’altra faccia dell’AI: se tagli persone, tagli anche ricavi

Qui arriviamo al punto più interessante, spesso ignorato.

Abbiamo già dato quasi per scontato che l’AI ridurrà posti di lavoro in molte aree: customer care, back office, analisi di base, produzione di contenuti, parte del coding, ecc.

Ma poi, ragionando fino in fondo, emerge un paradosso:

• •

  se l’AI permette alle aziende di lavorare con meno persone,

• •

  molte aziende ridurranno organici,

• •

  e quindi ridurranno anche il numero di licenze e utenti paganti per software tradizionali.

Esempio banale ma potente: Microsoft.
Se una grande impresa taglia migliaia di ruoli amministrativi o operativi grazie all’AI, potenzialmente:

• •

  calano le licenze seat-based,

• •

  cambia il mix di ricavi,

• •

  la crescita deve essere compensata da modelli “per uso” o “per valore” (API, token, consumption).

Quindi l’AI non è solo una leva che “aggiunge” ricavi.
In alcuni casi può cannibalizzare pezzi di business esistenti.

Ed è per questo che il software tradizionale è stato colpito più duramente: il mercato ha iniziato a percepire che l’AI non è solo un upgrade, ma anche una sostituzione.

Il vero timore dei mercati: i margini

Molti investitori guardano l’AI e vedono una tecnologia “più economica”. E intuitivamente pensano: “bene, i margini saliranno”.

Ma nel breve può succedere l’opposto:

• •

  aumento dei costi di infrastruttura,

• •

  maggiore competizione (tutti hanno accesso a modelli simili),

• •

  pressione sui prezzi,

• •

  e monetizzazione che arriva più lentamente dell’investimento.

Per questo i margini sono diventati la preoccupazione numero uno:

• •

  se l’AI abbassa le barriere, i prodotti diventano più “commoditizzati”;

• •

  se tutti possono fare certe cose meglio e più veloce, il valore si sposta altrove (dati, distribuzione, integrazione, compliance, customer base).

E la Borsa sta tentando di capire chi sarà:

• •

  il “vincitore strutturale” (con pricing power),

• •

  e chi invece subirà compressione.

Anthropic ha riacceso l’entusiasmo dei mercati

La startup Anthropic, con sede a San Francisco, ha riacceso l’entusiasmo dei mercati annunciando dieci nuovi casi d’uso dei propri plugin di intelligenza artificiale destinati ai clienti enterprise.

La novità non è tanto tecnologica, quanto strategica.

Per settimane il dibattito si è concentrato sui costi dell’AI: investimenti miliardari in chip, data center e infrastrutture cloud, con il timore che la monetizzazione potesse richiedere più tempo del previsto. Ora invece l’attenzione si sposta sull’adozione concreta nei processi aziendali.

Secondo quanto comunicato dalla società, i nuovi strumenti permettono applicazioni operative in settori ad alto valore aggiunto come:

• •

  investment banking

• •

  risorse umane

• •

  ingegneria

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  modernizzazione del codice legacy

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  automazione documentale

Questo è il punto chiave: quando l’AI passa dalla fase “demo tecnologica” alla fase “workflow aziendale”, cambia la narrativa di mercato.

Non si parla più solo di efficienza teorica, ma di:

• •

  riduzione dei tempi di analisi

• •

  abbattimento dei costi operativi

• •

  aumento della produttività del capitale umano

• •

  miglioramento dei margini

Ed è proprio questo che gli investitori vogliono vedere: impatto sugli utili.

In altre parole, il mercato sta cercando prove che l’AI possa:

1. 1.

   aumentare la produttività

2. 2.

   generare nuovi servizi

3. 3.

   sostenere la crescita degli utili

E notizie come questa contribuiscono a spostare il sentiment dalla paura del capex alla speranza del profit.

Il catalizzatore positivo: l’AI che entra nei processi aziendali

In questo quadro, notizie come quella di Anthropic sono importanti perché spostano il focus dalla tecnologia in sé all’uso reale.

Annunciare “nuovi modi di usare plugin AI” in ambiti concreti (investment banking, HR, ingegneria) ha un impatto psicologico forte:
significa dire al mercato che l’AI non è solo sperimentazione, ma adozione.

E l’adozione è ciò che, prima o poi, produce:

• •

  efficienza misurabile,

• •

  ricavi incrementali,

• •

  nuove linee di business.

Per questo le azioni globali hanno reagito bene: il mercato non sta comprando “AI”, sta comprando la possibilità che l’AI si trasformi in utili.

IBM: dal crollo alla reazione, e il ruolo della legacy

Il caso IBM è interessante proprio perché mette insieme due mondi:

• •

  sistemi legacy e linguaggi storici,

• •

  e modernizzazione via AI.

Il titolo aveva subito un crollo pesante, poi ha rimbalzato quando è emerso che strumenti come Claude Code possono essere usati per modernizzare linguaggi e applicazioni che girano su sistemi enterprise.

Questo è un punto sottovalutato: la vera “miniera d’oro” dell’AI potrebbe non essere solo creare cose nuove, ma ridurre il costo di aggiornare ciò che già esiste, soprattutto nel mondo corporate dove gran parte dell’IT è stratificato e complesso.

Se l’AI diventa lo strumento che:

• •

  riscrive codice vecchio,

• •

  automatizza migrazioni,

• •

  riduce tempi e costi di manutenzione,
  allora il valore si sposta enormemente verso chi vende servizi enterprise e integrazione.

In sintesi: il mercato ha cambiato domanda

Prima, la domanda era:
“quanto saranno aggressivi i dazi?”

Ora, la domanda è:
“l’AI aumenterà davvero gli utili o comprimerà i margini nel breve?”

E dentro questa domanda ce ne sono almeno tre:

1. 1.

   Capex: quanto dobbiamo investire prima di vedere ritorni?

2. 2.

   Monetizzazione: chi cattura valore (chip, cloud, software, servizi)?

3. 3.

   Cannibalizzazione: quali ricavi tradizionali verranno erosi?

Il rimbalzo del Dow e la reazione positiva alle notizie su Anthropic mostrano che il mercato non sta abbandonando la narrativa AI. Sta solo diventando più selettivo e più “adulto”: meno storytelling, più contabilità.

E la prossima tappa – con Nvidia – sarà il test più importante: non solo dei numeri, ma della credibilità del ciclo AI come ciclo di profitti, non solo di spesa.