MILANO (MF-NW)--Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale è attualmente frenato dalla carenza di memorie ad alta velocità (Dram) e dal conseguente aumento dei prezzi, che si traduce in una maggiore intensità di capitale.
È quanto emerge da un'analisi realizzata dal portfolio manager e global investment strategist di MFS IM Robert Almeida, che individua nel prezzo della memoria il nuovo ostacolo allo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Nell'analisi, il manager ricorda come, storicamente, i grandi cambiamenti tecnologici sono sempre andati incontro a limiti strutturali: è accaduto nel XIX secolo con l'espansione delle ferrovie, che è stata ostacolata dalla disponibilità di acciaio e di capitali; all'inizio del XX secolo, con il processo di elettrificazione e lo sviluppo dell'automobile, che sono stati limitati a più riprese dall'accesso
al rame e all'energia; negli anni 90, con la diffusione della banda larga e all'inizio dell'era del cloud con la crescita che è stata inibita dalla
capacità dei data center. Nell'attuale ciclo dell'AI, la strozzatura più evidente è rappresentata dalla disponibilità di Gpu e di capacità di calcolo.
Più di recente, secondo l'esperto, lo sviluppo dell'AI ha trovato un nuovo vincolo nella carenza delle memorie ad alta velocità (Dram), che consentono una rapida elaborazione dei dati, e che sono diventata un input fondamentale nei sistemi di AI. Lo dimostrano gli straordinari rincari registrati negli ultimi mesi da svariate configurazioni e generazioni di Dram, con aumenti che vanno dal 400% al 2.400%.
I semiconduttori sono oggi componenti fondamentali di quasi tutti i prodotti moderni, dagli smartphone alle automobili, dai macchinari industriali agli elettrodomestici. Se i prezzi della memoria aumentano in misura significativa e persistente, le pressioni sui costi non rimangono confinate alle società di cloud o neo-cloud che costruiscono cluster per l'AI, ma si propagano all'intero ecosistema.
In questo quadro, aumenta il costo dello sviluppo stesso dell'AI, il che spiega in parte la forte accelerazione degli investimenti previsti nell'intelligenza artificiale. In secondo luogo, l'aumento dei costi di produzione dei semiconduttori finirà probabilmente per gravare sui mercati finali che dipendono da questi componenti: linee di montaggio, automobili, beni di consumo durevoli, apparecchiature di rete. In sostanza, qualsiasi oggetto con un chip incorporato (ad esempio, smartphone, automobili, persino frigoriferi) potrebbe essere interessato da un aumento dei costi. In alcuni casi, questo rincaro può essere compensato dal pricing power, ma in altri i margini potrebbero assottigliarsi in misura significativa.
Questo contesto depone a favore della gestione attiva e dell'analisi bottom-up, secondo l'analisi, poiché le imprese che beneficiano di vantaggi strutturali e pricing power sono maggiormente in grado di resistere alle pressioni sui costi dei fattori produttivi rispetto a quelle i cui prodotti sono facilmente sostituibili.
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2314:30 mar 2026