AI, il motore nascosto: le small cap

Punti chiave

• L’espansione dell’intelligenza artificiale (AI) non è solo una storia di grandi mega-cap, ma riflette un ciclo pluriennale di investimenti infrastrutturali sostenuto anche da aziende di dimensioni più contenute, impegnate nella progettazione, alimentazione e fornitura dell’ecosistema dei data center.
• Dalla costruzione meccanica alla generazione distribuita di energia, fino ai semiconduttori e ai componenti elettrici, le small cap svolgono un ruolo chiave, fornendo gli elementi essenziali che rendono possibile l’adozione dell’AI su larga scala.
• Per gli investitori, guardare oltre i grandi sviluppatori sotto i riflettori può offrire un’esposizione più diversificata e distintiva al ciclo di investimenti legato all’AI, intercettando la domanda strutturale nei settori delle costruzioni, dell’energia e delle tecnologie abilitanti, senza dover puntare su una singola tecnologia, azienda o architettura.

AI: oltre le mega cap

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale è stata fortemente associata a un ristretto gruppo di grandi società tecnologiche e sviluppatori di modelli linguistici avanzati (LLM). Tuttavia, sebbene l’attenzione dei media e dei mercati si sia conventrata sugli hyperscaler e sui produttori di chip, la realtà è che la crescita dell’AI dipende da un ecosistema molto più ampio.

Il significativo ciclo di investimenti in unità di elaborazione grafica (GPU) e data center, necessario a sostenere lo sviluppo degli LLM, sta dando origine a un’accelerazione del ciclo infrastrutturale a supporto di questa transizione. L’espansione della capacità di calcolo richiede infatti investimenti continuativi in molteplici ambiti, tra cui la costruzione delle infrastrutture fisiche, la generazione di energia, le soluzioni per il riscaldamento e raffreddamento, e sistemi sempre più complessi in ambito elettrico e dei semiconduttori. In un contesto in cui gli annunci di spesa in conto capitale continuano a superare le aspettative, tali investimenti vengono in realtà effettuati da e con società che operano ben al di fuori dell’universo delle mega-cap.

Costruire l'infrastruttura fisica dell'AI

L’evidenza più tangibile del ciclo di investimenti legato all’intelligenza artificiale è rappresentata dalla rapida costruzione e riconversione di data center avanzati. Si tratta di un’attività critica e tecnicamente complessa, dato che i server ad alte prestazioni richiedono sistemi di raffreddamento efficaci per gestire carichi termici elevati, oltre a infrastrutture di rete in grado di supportare grandi volumi di dati e significativi livelli di capacità elettrica per alimentare GPU ad alto consumo energetico. Di conseguenza, i fornitori di servizi meccanici ed elettrici dotati di competenze specialistiche e difficilmente reperibili assumono un ruolo centrale nello sviluppo dei data center.

Con la crescita, sia in termini di numero, sia di complessità dei data center, le società più piccole e altamente specializzate – come Comfort Systems, attiva nell’installazione e manutenzione di sistemi HVAC e impianti meccanici – potrebbero beneficiare di una maggiore capacità di selezionare i progetti, preservare la disciplina sui prezzi ed espandere i margini.

La produzione di energia rappresenta inoltre un importante collo di bottiglia

Se da un lato i servizi di costruzione – soprattutto nei segmenti meccanico, HVAC ed elettrico – sono già caratterizzati da una disponibilità limitata, dall’altro la capacità di garantire un adeguato approvvigionamento energetico per i nuovi data center o per quelli ristrutturati si sta rivelando una sfida altrettanto complessa per hyperscaler e sviluppatori di LLM. I carichi di lavoro legati all’addestramento e all’utilizzo dell’AI stanno infatti determinando un aumento significativo della domanda e dell’intensità energetica. Con l’espansione del numero di data center e della loro presenza geografica, la disponibilità di energia elettrica sta diventando un fattore determinante nei tempi di implementazione, mentre ritardi nelle connessioni alla rete e criticità nelle infrastrutture di trasmissione rappresentano vincoli sempre più evidenti (Figura 1).

Il ciclo di sviluppo dell’intelligenza artificiale non si limita ad aumentare la domanda di capacità di calcolo, ma sta anche trasformando profondamente il panorama energetico che la sostiene. Considerate le difficoltà nel garantire l’accesso alle reti elettriche tradizionale, le società a piccola e media capitalizzazione impegnate nello sviluppano di soluzioni energetiche  alternative innovative – come celle a combustibile, turbine a gas e tecnologie nucleari – stanno emergendo come partner strategici in grado di offrire soluzioni strutturali a queste criticità. Ad esempio, i sistemi a celle a combustibile a ossido solido installati in loco da Bloom Energy consentono di produrre energia affidabile e a basse emissioni  direttamente nel punto di utilizzo, riducendo la dipendenza dall'espansione delle reti elettriche tradizionali. In contesti caratterizzati da elevata domanda, la possibilità di generare energia localmente e con tempi di avviamento rapidi può accelerare lo sviluppo dei data center.

Parallelamente, il crescente impegno in tecnologie nucleari e sistemi di generazione avanzata riflette la consapevolezza che sarà necessario disporre di fonti di energia ”baseload” per sostenere la crescita strutturale della domanda di elettricità. Grandi operatori come Microsoft, Amazon e Meta Platforms hanno già siglato accordi a lungo termine con produttori di energia nucleare per garantire forniture di energia a zero emissioni destinate ai nuovi data center, partecipando anche allo sviluppo di reattori modulari di piccola scala. In questo scenario, aziende come BWX Technologies, forte di una lunga esperienza nella produzione di componenti e servizi per il nucleare (sin dagli anni ’50) e attiva nello sviluppo di competenze legate alla  gestione e alla sicurezza degli impianti, risultano ben posizionale per beneficiare della transizione verso un mix energetico più moderno e scalabile.

Capex senza precedenti e maggiore complessità aprono opportunità per soluzioni specialistiche

Oltre alle attività di costruzione e alla produzione di energia, la rapida espansione dell’intelligenza artificiale sta determinando un aumento significativo della complessità dei sistemi, creando nuove opportunità per i fornitori di semiconduttori specializzati, soluzioni di connettività e sistemi elettrici avanzati.

Questi ambienti di calcolo ad alte prestazioni richiedono infatti livelli sempre più elevati di gestione precisa dell’energia, integrità del segnale e soluzioni di connettività sofisticate. Una dinamica che sta favorendo diverse società attive nei semiconduttori analogici e nei sistemi di controllo, inizialmente non considerate tra i principali beneficiari diretti dell’AI. Tra queste si possono citare aziende come Lattice Semiconductor e Allegro MicroSystems, che sviluppano chip in grado di rispondere alla crescente densità di potenza e ai requisiti di controllo richiesti nelle applicazioni per data center e ad alte prestazioni. Grazie a investimenti di lungo periodo in soluzioni tecnologiche innovative, queste società stanno progressivamente conquistando quote di mercato nelle architetture di nuova generazione.

Allo stesso modo, aziende come Regal Rexnord, che forniscono tecnologie per la trasmissione di potenza e il controllo del movimento, stanno beneficiando dei più ampi trend di elettrificazione e automazione industriale, in crescente intersezione con gli investimenti guidati dall’intelligenza artificiale.

Le società a minore capitalizzazione possono offrire un’esposizione differenziata e indipendente da singoli modelli o architetture AI

Alcune delle opportunità più interessanti legate all’intelligenza artificiale si concentrano in aziende che forniscono tecnologie abilitanti, piuttosto che in quelle impegnate nello sviluppo di modelli. Con l’evoluzione sempre più sofisticata delle architetture di calcolo, cresce parallelamente la domanda di componenti e sistemi forniti dai cosiddetti operatori “picks and shovels” – spesso società a minore capitalizzazione – che svolgono un ruolo essenziale nell’ecosistema.

Sebbene la narrativa sull’AI continui a essere dominata dagli hyperscaler a mega capitalizzazione e, più recentemente, dai modelli linguistici sviluppati in ambito privato, gli investimenti sottostanti a questa crescita risultano molto più distribuiti. La costruzione dei data center, l’espansione della capacità di generazione energetica e la crescente complessità dei semiconduttori rappresentano infatti temi strutturali di lungo periodo, nei quali riteniamo che le aziende di dimensioni più contenute siano particolarmente ben posizionate come partner e protagonisti chiave del successo dell’ecosistema AI.

Per gli investitori, adottare una prospettiva più ampia, focalizzata sulle infrastrutture, può offrire un'esposizione più diversificata e distintiva al ciclo di investimenti legato all'intelligenza artificiale. Piuttosto che basarsi esclusivamente sull’adozione a livello applicativo o sulla leadership dei modelli, le opportunità si estendono anche a società dotate di vantaggi competitivi duraturi e inserite in cicli di investimento sostenuti nel tempo. Inoltre, queste aziende “picks and shovels” di dimensioni più contenute possono offrire un approccio più diversificato per accedere al principale tema di investimento attualmente dominante nei mercati azionari.

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