I migliori fondi e strategie per investire in tecnologia secondi i fund selector (II)

Il ciclo di investimenti innescato dall’intelligenza artificiale non accenna a rallentare. Gli hyperscaler globali, che nel 2024 destinavano all’AI circa 235 miliardi di dollari in spesa in conto capitale, dovrebbero superare i 700 miliardi nel 2026. Eppure parlare di “tecnologia” come di un unico tema d’investimento è sempre più riduttivo: dalla catena dei chip ai mercati privati, fino alla digitalizzazione della finanza, ogni segmento presenta rischi, valutazioni e prospettive propri.

Per orientarsi in questo scenario, abbiamo coinvolto quattro selezionatori di fondi, chiedendo loro di indicare le strategie e i prodotti che ritengono più efficaci per esporsi oggi al settore.

Puoi leggere la prima parte di quest'analisi, con altri quattro fund selector, qui:

Los cuatro restantes van en el orden de la revista. He aplicado el mismo criterio de corrección que en los anteriores. Solo he cambiado una cosa: en Scutti he puesto «intelligenza artificiale» en minúscula, como en el resto del especial. En Michelini, Tatangelo y Del Vaso no he encontrado erratas.

• Ilaria Michelini, Fund Selector, Banca Aletti

Il settore tecnologico rimane un punto di riferimento per gli investitori orientati al lungo periodo. Il suo andamento non dipende da un singolo tema, ma dalla capacità dell'intero ecosistema digitale di generare innovazione, aumento della produttività e nuovi modelli di business. Un approccio possibile consiste quindi nel considerare l'intera catena del valore tecnologica, individuando i comparti che beneficiano di trend strutturali destinati a proseguire nel tempo.

Le infrastrutture digitali restano un elemento centrale del comparto. La quantità di dati generata ogni giorno, insieme alla diffusione del cloud computing, richiede investimenti continui in data center, reti di connettività e sistemi di elaborazione. Si tratta di una domanda legata a dinamiche strutturali, meno esposta alle oscillazioni di breve periodo rispetto ad altri segmenti.

I semiconduttori costituiscono un altro comparto da considerare, in quanto componente fisico alla base dei dispositivi digitali, dagli smartphone all'automotive, dall’elettronica di consumo ai sistemi industriali. La domanda di capacità computazionale continua a crescere, ma le performance registrate negli ultimi anni indicano la necessità di valutare con attenzione i livelli di prezzo, selezionando le aziende con prospettive di crescita sostenibili nel tempo.

Il comparto software comprende le piattaforme che intervengono sull’efficienza operativa e sui processi decisionali delle imprese. Le società con ricavi ricorrenti e modelli scalabili tendono a mostrare margini stabili nei diversi cicli economici.

A questi comparti si collega l'intelligenza artificiale, che si appoggia sulle infrastrutture di calcolo, sui semiconduttori e sulle piattaforme software descritti in precedenza per diffondersi lungo la catena del valore tecnologica. La sua adozione riguarda ormai un numero crescente di settori, dalla sanità ai servizi finanziari, dalla produzione industriale alla gestione dei dati aziendali, con applicazioni che vanno dall'automazione di processi ripetitivi al supporto alle decisioni. Per gli investitori, un elemento da monitorare è la capacità delle imprese di tradurre questi investimenti in risultati economici misurabili, aspetto che nei prossimi anni potrebbe incidere sulla selezione delle aziende all'interno di questo tema.

Un ulteriore ambito da considerare è la cybersicurezza. Con la digitalizzazione crescente di imprese, pubbliche amministrazioni e infrastrutture critiche, aumenta parallelamente l’elenco dei potenziali obiettivi delle minacce informatiche. Le aziende specializzate in sicurezza informatica offrono soluzioni legate non solo alla protezione dei dati, ma anche alla continuità operativa dei sistemi digitali. Una caratteristica di questo comparto è la sua natura anticiclica: a differenza di altri settori tecnologici, la spesa in cybersicurezza tende a mantenersi stabile anche nelle fasi di rallentamento economico, poiché viene considerata dalle aziende una spesa non rinviabile. Questo aspetto può renderla un elemento di stabilità all'interno di un portafoglio orientato alla tecnologia.

Ai servizi informatici e all'automazione industriale è legata l'integrazione crescente tra tecnologia e processi produttivi lungo la catena di produzione. A questi si aggiungono le società tecnologiche di media dimensione, spesso attive in nicchie specializzate: rispetto ai nomi più grandi del settore, possono presentare margini di crescita differenti e valutazioni più contenute, pur restando esposte agli stessi trend strutturali.

Per gli investitori, il settore tecnologico offre quindi opportunità distribuite lungo più comparti, non concentrate in un singolo tema. Un approccio diversificato, che tenga conto di infrastrutture, semiconduttori, software, intelligenza artificiale, cybersicurezza e automazione, rappresenta una possibile strategia per cogliere l’evoluzione dell'innovazione digitale nel suo complesso, riducendo la dipendenza da un unico segmento di mercato.

• Moreno Tatangelo, Responsabile Fondi di Fondi Hedge, Kairos Partners Sgr

La straordinaria accelerazione dell’intelligenza artificiale sta creando un ciclo di investimenti che si estende ben oltre i grandi sviluppatori di modelli e i produttori di semiconduttori. La domanda di capacità di calcolo, memoria, data center ed energia continua a crescere, mentre l’adozione dell’AI sta progressivamente permeando l’economia reale. Per gli investitori, la sfida è quindi capire dove si sposterà il valore lungo la catena tecnologica.

Una prima considerazione riguarda la necessità di adottare una prospettiva realmente globale. La corsa all’AI coinvolge una filiera complessa e alcuni dei principali colli di bottiglia si trovano proprio in segmenti meno visibili, ma essenziali per continuare a espandere la capacità computazionale. Nella fase attuale, questa scarsità rappresenta già un’importante fonte di valore per le aziende che forniscono gli elementi necessari allo sviluppo dell’AI. La costruzione di nuovi data center, ad esempio, sta aumentando la domanda di elettricità, reti, trasformatori, sistemi di raffreddamento e infrastrutture fisiche, ampliando l’universo delle opportunità anche verso società industriali ed energetiche.

In questo quadro, l’Asia merita particolare attenzione, perché concentra una parte rilevante delle capacità produttive e tecnologiche necessarie allo sviluppo dell’AI, dai semiconduttori alle memorie, dall’elettronica avanzata alla componentistica. All’interno della regione, la Cina si distingue per la scelta di considerare intelligenza artificiale, semiconduttori e tecnologie avanzate come settori strategici, sostenendone lo sviluppo attraverso ingenti investimenti pubblici e privati. L’obiettivo è rafforzare la capacità tecnologica domestica, ridurre alcune dipendenze esterne e, al tempo stesso, consolidare la propria posizione nelle catene globali del valore. Taiwan, Corea del Sud e Giappone mantengono a loro volta un ruolo centrale in diversi segmenti della filiera, rendendo l’Asia un’area imprescindibile per comprendere dove si stanno concentrando investimenti, capacità produttiva e competenze tecnologiche.

Il passaggio successivo riguarda ciò che accade una volta costruita l’infrastruttura, quando l’attenzione inizia a spostarsi dai “venditori della scarsità” agli utilizzatori della capacità. La distinzione è rilevante perché, mentre chi fornisce l’infrastruttura monetizza immediatamente la domanda, chi la utilizza può generare valore nel tempo attraverso nuovi prodotti, maggiore efficienza e scalabilità. Per gli investitori, questo passaggio richiede una maggiore capacità di individuare le aziende che riusciranno ad adottare l’AI trasformandola in un vantaggio competitivo duraturo. È proprio questa selezione a rappresentare una delle opportunità più interessanti della prossima fase del ciclo tecnologico.

Per gli investitori, questo apre un universo più ampio di opportunità: automazione industriale, software verticale e servizi digitali possono beneficiare della progressiva riduzione del costo dell’intelligenza. Allo stesso tempo, la crescente autonomia degli agenti aumenta la necessità di sicurezza, monitoraggio e governance, creando ulteriori aree di domanda, come la cybersecurity. La vera domanda, quindi, non è soltanto chi costruirà la prossima generazione di infrastrutture AI, ma chi riuscirà a trasformare questa capacità in produttività, ricavi e vantaggi competitivi.

• Antonio Del Vaso, Responsabile Investimenti Clientela, Banca Popolare · Volksbank

Chi seleziona strumenti per una rete di consulenti ha oggi un problema diverso da quello di cinque anni fa. Non manca l'esposizione alla tecnologia: ce n'è già molta, spesso senza averla scelta. Al 31 agosto 2026 l'Information Technology pesa il 29,8% dell'MSCI World e i primi tre titoli dell'indice appartengono tutti al settore (fonte: MSCI, factsheet al 31/08/2026). Un portafoglio globale "neutrale" è già un portafoglio tecnologico. La prima domanda, quindi, non è "quanta tecnologia aggiungere" ma "quanta ne ho già, e dove".

Il secondo punto è la concentrazione dentro il settore. Nell'MSCI World Information Technology i primi dieci titoli valgono il 68,5% dell'indice e i primi tre quasi la metà; semiconduttori, materiali e apparecchiature per produrli superano insieme il 45% (MSCI, 31/08/2026). Comprare "il settore" a capitalizzazione significa comprare poche società e una sola filiera. Non è un giudizio su quelle società. È una descrizione di ciò che si possiede.

Da qui alcuni criteri che applico quando esamino un'idea di investimento in quest'area.

Distinguere infrastruttura e applicazioni. Chip, memorie, apparecchiature, data center: è la parte che assorbe oggi gli investimenti sull'intelligenza artificiale, ed è anche la più ciclica. Software e servizi che dovrebbero monetizzarla stanno a valle, con tempi meno certi e modelli di ricavo ancora in discussione. Due esposizioni, due profili di rischio: vanno esaminate separatamente.

Guardare la definizione, non l’etichetta. Per la classificazione GICS, Alphabet, Meta e Amazon non sono Information Technology. Un prodotto "tech" e un prodotto "IT" possono contenere cose diverse. La coerenza tra nome, indice di riferimento e portafoglio effettivo si verifica nei documenti, non si deduce dal titolo.

Diversificare per fattore e per capitalizzazione, non solo per titolo. Le versioni a pesi uguali o con limiti di concentrazione riducono la dipendenza dai primi nomi, ma cambiano il profilo di rischio, non lo eliminano. Cybersecurity e software di media capitalizzazione hanno dinamiche proprie e vanno esaminati per quello che sono.

Trattare le valutazioni come un dato, non come un timer. Il settore quota multipli superiori al mercato: P/E 38,5 contro 23,2 dell'MSCI World (MSCI, 31/08/2026). Questo non dice quando, o se, arriverà una correzione. Dice che il margine di errore è più stretto e che una sorpresa negativa costa di più.

Il rischio principale è di processo. Il tema entra in portafoglio quando la narrativa è al massimo, perché è allora che il cliente lo chiede. Regole scritte prima — peso massimo, frequenza di revisione, motivo per cui si detiene la posizione — contano più di qualsiasi previsione.

• Davide Scutti, Divisione Finanza, U.O. Wealth Management & Prodotti Assicurativi, Banca del Fucino S.p.A.

L’intelligenza artificiale appare sempre più come una delle poche innovazioni capaci di modificare il funzionamento dell’intero sistema economico. Come Internet trent’anni fa, sta rapidamente evolvendo da tecnologia specialistica a infrastruttura trasversale, destinata a permeare processi produttivi, servizi, ricerca e vita quotidiana.

Il primo impatto riguarda la produttività. L’AI può ridurre il costo di numerose attività cognitive, accelerare ricerca e sviluppo e aumentare l’output per unità di lavoro. Tuttavia, la trasmissione all’economia reale non è automatica: adottare tecnologia non significa necessariamente creare valore. La marginalità migliora solo quando l’innovazione si traduce in maggiore efficienza e ritorni sul capitale superiori.

Molto dipenderà dal grado di complementarità tra capitale umano e tecnologico. L’AI può sostituire alcune funzioni ma anche amplificarne altre. La vera sfida sarà la diffusione nelle PMI, dove il potenziale resta elevato ma l’adozione è frenata da limiti di capitale, competenze, dati e infrastrutture.

Ed è qui che emerge uno dei principali paradossi della nuova economia digitale: più aumenta la capacità e il potenziale tecnologico, più nascono e crescono fabbisogni e limiti.

L’AI è infatti contemporaneamente capital intensive, energy intensive e resource intensive. Data center, semiconduttori, reti elettriche, sistemi di raffreddamento e nuova capacità energetica richiedono investimenti rilevanti. A ciò si aggiunge la dipendenza da materie prime strategiche come rame, gallio, germanio, indio e terre rare, spesso concentrate in poche aree geografiche. Se la domanda cresce più rapidamente della capacità produttiva, i colli di bottiglia possono trasferirsi dai chip all’energia, dalle reti alle materie prime.

Questo introduce un ulteriore livello di rischio: quello geopolitico. L’accesso alle risorse strategiche diventa parte integrante della politica industriale. In questo contesto, la competizione si sposta dal solo primato tecnologico al controllo congiunto di costo, dati, infrastrutture, capacità produttiva e risorse.

Per gli investitori, questi vincoli meritano particolare attenzione perché producono effetti asimmetrici. L’aumento del costo dell’energia o delle commodity può comprimere i margini di molte società tecnologiche, ma al tempo stesso sostenere redditività e pricing power dei fornitori degli input essenziali. Si crea così un trasferimento di valore lungo la catena produttiva. Le opportunità potrebbero quindi estendersi ben oltre semiconduttori, software, cybersecurity e cloud, coinvolgendo anche infrastrutture digitali, reti elettriche, energia e materie prime strategiche.

Questo approccio può contribuire a mitigare la riduzione della diversificazione derivante dalla crescente concentrazione degli indici azionari globali nelle mega-cap tecnologiche. Quando azioni e obbligazioni diventano entrambe sensibili agli stessi driver, come tassi reali, costo del capitale e prospettive di crescita, una parte della decorrelazione che sostiene i portafogli bilanciati tende a ridursi. In questo contesto, diversificare lungo la catena del valore può rappresentare una risposta complementare, affiancando ai beneficiari diretti della tecnologia esposizioni a infrastrutture, energia, reti e materie prime.

L’AI sta contribuendo anche a ridefinire i processi di creazione del valore nell’economia. Questo cambiamento potrebbe suggerire una riflessione anche sul modo in cui costruiamo la diversificazione: non solo tra asset class, ma tra fattori economici differenti. Una prospettiva che privilegia le relazioni tra rischi, costi e rendimenti e che, in un contesto sempre più interconnesso, può offrire una lettura complementare delle opportunità di investimento.