Sono solito leggere le analisi che un brillante Pietro Michelangeli (che molti liquidano sommariamente come uno dei tanti “youtuber” del mondo della finanza) propone periodicamente nelle sue newsletter. Premesso che trovo questo ragazzo davvero riflessivo sia nei suoi articoli che nei suoi video e che la sua crescita negli ultimi anni è stata per lo meno degna di attenzione, spesso Pietro propone ai suoi lettori degli argomenti che non vanno per nulla sottovalutati. La sua ultima newsletter è andata a cogliere nel segno una tematica assolutamente reale: la competizione AI non è più "USA contro resto del mondo", ma sta diventando una gara tra modelli proprietari e modelli open-weight, con la Cina sempre più vicina alla frontiera tecnologica. Diversi report confermano, infatti, che il nuovo Kimi K3 di Moonshot AI, con 2,8 trilioni di parametri (!!), si posiziona immediatamente dietro ai migliori modelli di OpenAI e Anthropic nelle classifiche indipendenti e supera alcuni concorrenti su benchmark specifici.
L’analisi, di cui anch’io condivido le considerazioni, si basa essenzialmente su questi tre capisaldi:
1. Il vantaggio americano si è ridotto. Anche analisti indipendenti e istituzioni che monitorano i modelli AI rilevano che i laboratori cinesi stanno colmando rapidamente il gap tecnico rispetto ai leader americani. Kimi K3 è l'ultimo esempio dopo DeepSeek nel 2025.
2. L'open-weight è la vera minaccia economica. Non è tanto importante che Kimi sia leggermente migliore o peggiore di GPT o Claude. La questione è che un modello molto vicino alla frontiera, distribuito con pesi accessibili e prezzi più bassi, esercita pressione sui margini dei laboratori americani.
3. I mercati stanno iniziando a valutare il rischio. Dopo DeepSeek e ora Kimi, il mercato si pone una domanda legittima: se il vantaggio tecnologico dura solo pochi mesi, come si giustificano valutazioni gigantesche e investimenti infrastrutturali da centinaia di miliardi?
Per contro faccio le seguenti riflessioni:
1. Nvidia (e “soci”) non sono necessariamente le vittime in una potenziale situazione di rischio. E’ vero che modelli più efficienti potrebbero ridurre la domanda di chip. Storicamente, però, l'informatica ha spesso mostrato il cosiddetto "paradosso di Jevons": quando un servizio diventa più economico, viene utilizzato molto di più. Non solo: molti analisti ritengono che modelli più efficienti potrebbero addirittura aumentare il mercato dell'inferenza AI anziché ridurlo.
2. Più parametri non significa automaticamente superiorità. I 2,8 trilioni di parametri sono impressionanti, ma oggi architettura, dati, efficienza di addestramento e capacità “agentiche” contano spesso più della dimensione pura del modello.
3. Difficile valutare chi sia più bravo. Al momento non esiste una dimostrazione pubblica definitiva che quantifichi quanto del vantaggio cinese derivi da innovazione autonoma e quanto da apprendimento da modelli americani. Per ora è un po’ il gioco delle parti: c’è chi accusa e c’è chi smentisce. Diciamo che storicamente e statisticamente sappiamo che i cinesi si sono sempre dimostrati bravissimi a copiare ciò che funzione nel mondo occidentale, ma è altrettanto vero che in tante circostanze sono emerse delle loro capacità oggettive, tenendo anche conto che statisticamente nostro Signore ha distribuito i cervelli ben pensanti in equa parte su ogni punto della terra.
Ma quindi, qual è la domanda davvero importante per un investitore?
Il rischio non è che la Cina superi gli Stati Uniti, ma che il vantaggio dei cosiddetti modelli frontier diventi troppo piccolo per giustificare i prezzi e le valutazioni attuali.
OpenAI e Anthropic possono forse mantenere un vantaggio tecnico di 4-10 mesi. La vera incognita, però, è se quel vantaggio basti a sostenere margini elevati quando alternative cinesi open-weight arrivano quasi allo stesso livello funzionale.
Per questo motivo, a mio avviso, la narrativa del 2026 non è più "chi vincerà la corsa all'AI?", ma: "quanto vale un vantaggio tecnologico di sei mesi in un mercato che evolve ogni trimestre?"
È questa la domanda che oggi pesa sulle valutazioni di OpenAI, Anthropic e, indirettamente, dell'intero ecosistema AI.
E quindi la seconda domanda per noi investitori è: dove si sposterà il valore economico della catena?
Se i modelli diventano una "commodity", il valore si sposta verso chi li utilizza.
Ho letto un’analogia di Kai-Fu Lee (noto informatico taiwanese) che trovo spiritosa e interessante: OpenAI e Anthropic sono come un iPhone, i modelli cinesi sono come degli Android. In questo scenario, quindi, il grosso della creazione di valore potrebbe avvenire nei servizi costruiti sopra i modelli, e non nei modelli stessi.
Questo favorirebbe:
- 1. software enterprise;
- 2. automazione di processi aziendali;
- 3. cybersecurity;
- 4. agenti AI verticali;
- 5. piattaforme SaaS che incorporano AI.
Ma occorre comunque, di questi tempi, tener sempre presente sia un rischio geopolitico in costante aumento quanto la lezione storica del software, cioè che l'open source tende a ridurre i margini delle tecnologie di base e a trasferire il profitto verso i livelli superiori della catena del valore.
Per noi che siamo investitori e traders occorre di circostanza distinguere tre categorie:
Più resilienti
- 1. Nvidia
- 2. TSMC
- 3. infrastruttura cloud
- 4. aziende che integrano AI nei processi aziendali
Più esposte
- 1. startup AI valutate principalmente sulla superiorità del loro modello
- 2. società che presuppongono margini molto elevati e duraturi sui modelli frontier
Grandi opportunità
- 1. applicazioni AI verticali
- 2. software enterprise
- 3. automazione industriale e professionale
Morale della favola: fermo restando l’analisi tecnica, toccherà comunque capire a fondo il business di ogni azienda prima di decidere se vale la pena di investirci sopra, ovvero verificare se il rischio possa essere sufficientemente remunerato.
Semper fidelis.
L'autore del presente articolo è un trader privato e potrebbe essere direttamente interessato e quindi in conflitto di interesse con i lettori sugli strumenti finanziari da lui citati.
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