Usiamo sempre più dispositivi elettronici e, in prospettiva, faremo affidamento sull’intelligenza artificiale. Dietro queste enormi possibilità che ci offre la tecnologia si nascondono molti elementi, tra i quali i più importanti sono i microchip, piccoli dispositivi elettronici che contengono milioni di componenti, come i transistor, su uno strato di silicio.
I microchip rendono possibile il funzionamento di dispositivi elettronici come computer, smartphone, elettrodomestici, giocattoli o dispositivi medici come i pacemaker. Per intenderci, su un’automobile moderna ci sono oltre mille microchip. È un campo molto vasto, che va da dispositivi relativamente semplici fino alla massima espressione della potenza di calcolo per l’intelligenza artificiale.
La ricerca di prestazioni sempre crescenti porta all’innovazione più esasperata. Per i microchip, la dimensione gioca in modo inversamente proporzionale. Più piccoli sono, meno distanza devono percorrere i segnali elettrici, quindi maggiore è la velocità e minori sono i consumi. Un numero maggiore di minuscoli transistor su un microchip significa computer più potenti e veloci.
Il chimico Gordon Moore, uno dei fondatori di Intel e pioniere della microelettronica, sosteneva già a metà degli anni ’60 che il numero di transistor all’interno di un microchip sarebbe raddoppiato ogni anno. Questa previsione, successivamente chiamata «legge di Moore», continua a influenzare le strategie dell’industria. Secondo lo stesso Moore, il limite della miniaturizzazione dei transistor è ancora lontano ed è dato dalla dimensione degli atomi.
I microchip sono fondamentali per l'intelligenza artificiale, poiché forniscono la potenza di calcolo necessaria per eseguire complessi algoritmi di apprendimento automatico e per creare reti neurali, modelli ispirati al funzionamento del cervello umano. Devono essere efficienti e capaci di gestire enormi quantità di dati. L'innovazione nei microchip è quindi cruciale per il progresso tecnologico e ha implicazioni economiche, strategiche e perfino geopolitiche. Infatti, è della settimana scorsa la notizia che gli Stati Uniti avrebbero ordinato a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) di interrompere le spedizioni di chip avanzati per l’intelligenza artificiale destinate alla Cina. Secondo un rapporto di Reuters, una lettera del dipartimento del Commercio impone restrizioni ai chip di 7 nanometri o più avanzati.
Non si tratta del primo intervento in questo senso: gli Stati Uniti avevano già introdotto alcune restrizioni nell’ottobre 2022. All’epoca furono inviate lettere simili a NVIDIA, AMD e altri produttori per limitare l’esportazione dei principali chip legati all’intelligenza artificiale verso la Cina.
A dispetto della forte domanda di microchip più avanzati per la costruzione delle infrastrutture legate all’intelligenza artificiale, questi temi legati alla geopolitica hanno portato e potrebbero ancora portare a maggiore volatilità per le azioni delle società quotate del settore.
Se da una parte devono ancora emergere dettagli su questi nuovi limiti alle esportazioni, dall’altra ci si attendono nuovi dazi da parte dell’amministrazione Trump. Continuiamo comunque a credere che i fondamentali dovrebbero fornire supporto al settore e, finora, i risultati del terzo trimestre hanno mostrato che gli investimenti stanno continuando.
La nostra visione sul settore dei semiconduttori è quindi complessivamente ottimistica, anche se non mancano aree più deboli. Per esempio, il mercato dei semiconduttori per il settore automobilistico sta attraversando un ciclo di ribasso. Tuttavia, la crescita nei veicoli elettrici e nei sistemi avanzati di assistenza alla guida per la sicurezza (ADAS) a medio termine dovrebbe sostenere anche questa area. I semiconduttori meno sofisticati potrebbero invece vedere un forte ribasso dei prezzi per via della concorrenza.
Queste diverse dinamiche indicano che si tratta ormai di un settore eterogeneo con andamenti diversi a seconda della specializzazione. Le aree più interessanti sono certamente quelle coinvolte nell’intelligenza artificiale, prendendo invece in considerazione i settori più tradizionali e a basso margine in modo opportunistico quando la combinazione di prezzi e domanda schiude opportunità.
(Articolo a cura di Matteo Ramenghi, Chief Investment Officer, UBS WM Italy, UBS Europe SE, Succursale Italia)