Dove si collocano le economie globali nello stack dell'IA

Fonte: Artificial Intelligence Index Report 2025, in USD.

I 10 principali impegni di investimento governativi evidenziano che la leadership nell'IA è geograficamente diversificata. Il Regno Unito, la Germania e l'India riflettono ciascuno approcci strategici distinti, dall'integrazione dei servizi pubblici e dall'automazione industriale all'infrastruttura pubblica digitale e all'espansione informatica, mentre l'impegno cumulativo della Cina sottolinea la portata delle sue ambizioni a lungo termine in materia di intelligenza artificiale industriale. In un prossimo approfondimento esamineremo più nel dettaglio questi ecosistemi, tra cui il quadro normativo del Regno Unito, l'integrazione manifatturiera della Germania e la piattaforma digitale pubblicadell'India. Qui, ci concentriamo più direttamente sui punti in cui lo stack di intelligenza artificiale si interseca con l'esposizione al mercato azionario, in particolare in Asia e nei mercati delle infrastrutture energetiche.

Taiwan occupa una posizione strategica crucialenello stack di calcolo dell'IA, producendo circa il 90% dei chip logici più avanzati al mondo. La concentrazione viene spesso descritta come lo «scudo di silicio» di Taiwan per la sua importanza strategica globale.

Sebbene i produttori taiwanesi abbiano ampliato la presenza produttiva negli Stati Uniti e in altre regioni, si prevede che ci vorranno molti anni per replicare il livello di sofisticazione riscontrato nell'ecosistema dei semiconduttori di Taiwan. La produzione avanzata di chip dipende non solo dagli impianti di fabbricazione, ma anche da fitte reti di fornitori specializzati, talenti ingegneristici esperti, capacità di imballaggio avanzate e cicli rapidi di apprendimento della produzione. Questa profondità dell'ecosistema rimane difficile da riprodurre rapidamente, rafforzando il vantaggio competitivo di Taiwan in un contesto di crescente domanda di calcolo ad alte prestazioni basata sull'intelligenza artificiale.

Il settore dei chip di memoria della Corea del Sud svolge un ruolo centrale nello stack hardware di intelligenza artificiale, con una leadership globale nella memoria dinamica ad accesso casuale, inclusa la memoria ad alta larghezza di banda, e una posizione di primo piano nello storage flash NAND. Poiché la spesa per l'intelligenza artificiale si sta spostando sempre più verso unità di elaborazione grafica e server basati su acceleratori, la domanda si orienta verso configurazioni di memoria di valore più elevato, e questo passaggio verso carichi di lavoro di intelligenza artificiale che richiedono una maggiore quantità di memoria dovrebbe avvantaggiare il settore tecnologico della Corea del Sud. Ma la Corea del Sud dimostra anche come il vantaggio dell'intelligenza artificiale non implichi necessariamente la leadership nella corsa alla costruzione dei modelli globali più grandi. Invece, le aziende nazionali si stanno concentrando su sistemi di intelligenza artificiale localizzati e specifici del settore, in particolare per le lingue non inglesi e casi d'uso aziendali personalizzati a livello regionale. Alla fine del 2025, il Paese è salito di sette posizioni nella classifica globale sulla diffusione dell'IA, spinto da una maggiore integrazione sul posto di lavoro e dall'adozione delle competenze digitali. Un nuovo rapporto dell'AI Economy Institute identifica i due settori più importanti della Corea del Sud, quello tecnologico e quello industriale, come quelli che stanno integrando strumenti di intelligenza artificiale a un ritmo più veloce rispetto a molti altri paesi.³

Le opportunità di intelligenza artificiale della Corea del Sud sono sempre più visibili nell'industria pesante, non solo nel software. Alla fine del 2025, un importante gruppo industriale coreano ha dichiarato che i sistemi di intelligenza artificiale e big data vengono integrati nei flussi di lavoro di progettazione, pianificazione e produzione dei cantieri navali, con l'obiettivo di creare «cantieri intelligenti» completamente connessi in grado di prevedere e ottimizzare la produzione. Il principale costruttore navale del Paese utilizza già repliche digitali gemelle di strutture fisiche di costruzione navale e sta espandendo questi sistemi su piattaforme di produzione end-to-end abilitate all'intelligenza artificiale. Entro il 2030, mirano a gestire un cantiere navale autonomo intelligente che dovrebbe aumentare la produttività di circa il 30% e ridurre i tempi di costruzione di una percentuale simile. Queste iniziative sono progettate non solo per affrontare le previste carenze di manodopera nella costruzione navale, ma anche per rafforzare la posizione competitiva di Seoul rispetto a Pechino. Per gli investitori, la posizione della Corea del Sud nello stack dell'IA è definita più dall’implementazione che dal dominio.

Giappone: intelligenza artificiale industriale e acquisizione della produttività

La posizione del Giappone nello stack dell'IA è definita meno dall'intensità di capitale e più dall'implementazione industriale, dall'esecuzione e dall'allineamento delle politiche. Questo contesto è diventato più costruttivo dopo la schiacciante vittoria elettorale del primo ministro Sanae Takaichi, che i mercati hanno interpretato come un forte mandato a far passare riforme strutturali e iniziative di crescita a lungo termine. Considerando i forti afflussi netti da inizio anno verso fondi quotati in borsa focalizzati sul Giappone, la risposta precoce degli investitori ha rispecchiato l'ottimismo sul fatto che una leadership più chiara e una continuità politica potrebbero accelerare l'implementazione in aree come l'intelligenza artificiale, la produzione avanzata e i semiconduttori..

Sebbene il Giappone non sia tra i paesi che spendono di più in intelligenza artificiale in termini assoluti, si posiziona costantemente tra le migliori economie di intelligenza artificiale del mondo nella classifica AI Vibrancy di Stanford, a dimostrazione della forza nella ricerca, nelle infrastrutture e nell'adozione nel settore privato. Sotto la guida di Takaichi, il governo ha approvato il primo piano nazionale di intelligenza artificiale del Giappone, impegnando circa 6,3 miliardi di dollari in cinque anni, per rafforzare le capacità di intelligenza artificiale fondamentali, l'integrazione della robotica e l'implementazione industriale. L'enfasi non è inseguire modelli all’avanguardia, ma integrare l'intelligenza artificiale in settori che già costituiscono il pilastro dell'economia giapponese.

È importante sottolineare che il Giappone sta anche perseguendo una strategia per riconquistare la leadership dei semiconduttori in parti cruciali della catena del valore. Gli sforzi sostenuti dal governo, come Rapidus, mirano alla produzione a 2 nanometri entro la fine del decennio, mentre il Giappone mantiene una forza di livello mondiale nei materiali semiconduttori, nei wafer, nelle apparecchiature di test e nei componenti per la produzione di precisione, essenziali per la fabbricazione di chip avanzati a livello globale. Questa profondità dell'ecosistema rafforza la rilevanza strategica del Giappone all'interno delle catene di fornitura di hardware AI. Questo posiziona la nazione non solo come sede di produzione, ma come fornitore fondamentale degli strumenti e dei materiali da cui dipende ogni fabbrica avanzata.

Questo è importante dal punto di vista del mercato azionario. Il mercato giapponese è fortemente orientato verso i settori industriale (circa il 28%), finanziario (circa il 16%) e dei beni di consumo discrezionali (circa il 14%), con il settore tecnologico subito dietro (quasi il 14%).⁴ Questa inclinazione riflette un'economia basata su una solida capacità manifatturierae sulla disciplina nella gestione del capitale. Pochi Paesi sono così a loro agio nell'integrare la robotica nella vita quotidiana e nella produzione industriale, e questa lunga familiarità con l'automazione determina il modo in cui viene impiegata l'intelligenza artificiale.

Brasile e Arabia Saudita: L'abbondanza di energia come vantaggio infrastrutturale per l’intelligenza artificiale

L'esposizione del Brasile all'IA va oltre le materie prime. Come abbiamo notato di recente nel nostro commento sul Brasile, il mix energetico del Paese è tra i più puliti al mondo, con le energie rinnovabili che rappresentano circa il 90% della produzione di elettricità. Questo vantaggio derivante dall'energia pulita è sempre più rilevante per l'infrastruttura di intelligenza artificiale su scala aziendale, dove il costo e la stabilità dell’energia incidono direttamente sull'economia dei data center.

Il Brasile è emerso anche come uno dei principali hub di intelligenza artificiale dell'America Latina. Con oltre 7.000 chilometri di costa, il Paese ha accesso diretto ai principali sistemi di cavi sottomarini che collegano Americhe, Europa e Africa, un vantaggio strutturale sempre più importante con l'espansione dell'intensità dei dati e del traffico digitale transfrontaliero.

Per gli investitori, il ruolo del Brasile nello stack dell'IA riguarda meno la ricerca avanzata e più le condizioni delle infrastrutture: energia pulita, connettività e un ecosistema digitale interno in crescita che supporta l'implementazione regionale dell'IA.

L'Arabia Saudita sta perseguendo una delle più ambiziose strategie infrastrutturali di intelligenza artificiale guidate dallo stato al di fuori degli Stati Uniti e della Cina. Nell'ambito di Vision 2030, Riyadh sta sfruttando l'abbondanza di energia, capitali e terreni a basso costo per posizionarsi come hub regionale per le infrastrutture di intelligenza artificiale e la capacità di calcolo.

Solo nel 2025, il governo ha annunciato quasi 15 miliardi di dollari in investimenti in intelligenza artificiale e trasformazione digitale, con un capitale significativo destinato ai data center, allo sviluppo del cloud e alla commercializzazione dell'IA.

Per gli investitori, la posizione dell'Arabia Saudita nello stack dell'IA risiede nella sua ambizione di diventare un fornitore di infrastrutture abilitanti (alimentazione, capacità dei data center e connettività digitale) piuttosto che un semplice utente finale di sistemi di intelligenza artificiale.

Più in generale, l'intelligenza artificiale dovrebbe essere vista come una struttura distribuita geograficamente e stratificata tra semiconduttori, alimentazione, automazione e infrastruttura digitale. Man mano che la spesa si sposta dallo sviluppo del modello all'implementazione, la serie di beneficiari si amplia, così come la corrispondente mappa degli investimenti.