Nota dell'editore: A settembre è emersa una netta divergenza nei mercati finanziari statunitensi: i Treasury hanno subito un forte ribasso, con il rendimento del titolo decennale salito di oltre 50 punti base in un mese, mentre alcuni asset obbligazionari sono calati dal 2,3% al 5%. Allo stesso tempo, le azioni legate all’IA sono rimaste forti, i titoli dei produttori di semiconduttori hanno continuato a salire e il Nasdaq si è tenuto relativamente bene, ma le azioni small- e mid-cap, l’indice S&P 500 equally weighted e altri settori sensibili ai tassi sono stati ampiamente sotto pressione.

Secondo la logica tradizionale di valutazione, l’aumento dei tassi a lungo termine implica che i flussi di cassa futuri debbano essere attualizzati a un tasso più elevato, il che di solito pesa sulle valutazioni azionarie. Tuttavia, i titoli tecnologici non hanno corretto nella stessa misura del mercato obbligazionario. Il mercato teme le prospettive fiscali e inflazionistiche statunitensi, oppure scommette che l’IA genererà una crescita economica sufficiente a compensare l’impatto dei tassi più alti?

Harry Mamaysky, fondatore di QuantStreet Capital, ha posto un’altra domanda nella sua ultima lettera mensile agli investitori: se il mercato ritiene che l’IA possa aumentare la produttività su tutta l’economia, perché i principali beneficiari restano ancora fornitori di infrastrutture come i produttori di semiconduttori, anziché l’ampio insieme di aziende che ne dovrebbero trarre vantaggio? L’autore non ritiene che l’IA abbia già formato una bolla, ma resta cauto di fronte a questa divergenza tra aspettative di utili e andamento dei prezzi azionari.

Questa domanda riguarda la possibilità che gli investimenti in IA generino un ciclo commerciale sostenibile. I mercati finanziari sono già disposti a pagare costi elevati per potenza computazionale, chip e data center, ma questi input devono alla fine tradursi in profitti aziendali per sostenere rendimenti a lungo termine. Con il proseguire dell’aumento dei costi di finanziamento, la tesi di investimento sull’IA potrebbe dipendere sempre più da una sola domanda: chi sostiene i costi di costruzione e chi riesce realmente ad appropriarsi dei profitti generati dall’IA?

Di seguito la traduzione del testo originale:

Nel settembre 2026, il cambiamento più evidente nel mercato statunitense non è stato il rialzo delle azioni legate all’IA, bensì una rara divergenza tra obbligazioni e azioni.

Da un lato, il mercato obbligazionario ha subito una vendita diffusa. I dati sui Treasury USA mostrano che il rendimento del titolo decennale è salito dal 4,75% del 31 agosto al 5,29% del 30 settembre, con un aumento cumulato di 54 punti base. Secondo il conteggio di QuantStreet, alcuni asset obbligazionari statunitensi sono calati dal 2,3% al 5% nel mese.

Dall’altro lato, i titoli tecnologici, in particolare quelli del settore semiconduttori, sono rimasti forti. Bitcoin, le strategie momentum con ampie posizioni in tecnologia e semiconduttori, e l’indice Nasdaq si sono distinti relativamente. Al contrario, le azioni small- e mid-cap statunitensi, l’indice S&P 500 equally weighted e settori sensibili ai tassi come i REIT, le utility e i finanziari sono stati generalmente deboli.

Ancora più insolitamente, dollaro e materie prime sono saliti contemporaneamente a settembre. Ciò contrasta con la relazione inversa tipica tra i due e suggerisce che l’ambiente di mercato cui gli investitori devono far fronte sta diventando più complesso.

Per QuantStreet, dietro questa fase di divergenza di mercato emergono due domande degne di approfondimento: perché i titoli tecnologici restano forti nonostante il forte rialzo dei tassi a lungo termine? Se gli investitori scommettono sulla crescita economica trainata dall’IA, perché tale aspettativa non si riflette nell’intero mercato azionario?

I. Rialzo dei rendimenti dei Treasury USA: cosa teme esattamente il mercato?

Il rendimento del Treasury USA decennale è salito di oltre 50 punti base in un mese, indicando un significativo cambiamento nella valutazione del capitale a lungo termine.

Prezzi obbligazionari e rendimenti tendono normalmente a muoversi in direzione opposta. Un aumento dei rendimenti comporta una diminuzione dei prezzi obbligazionari esistenti; quanto più è lunga la scadenza e maggiore la sensibilità ai tassi, tanto più intensa sarà di solito la pressione sui prezzi.

Tuttavia, non esiste un’interpretazione unanime sulle cause di questa fase di vendite sui Treasury.

La prima spiegazione è che gli investitori stanno perdendo fiducia nel dollaro.

Mamaysky però è scettico su questa lettura. Il dollaro è effettivamente apprezzato a settembre, il che contraddice la narrazione di una vendita generalizzata di asset denominati in dollari. Certamente, un dollaro in rialzo non esclude del tutto rischi di credito a lungo termine, ma mostra almeno che il mercato non ha vissuto una crisi unidirezionale di fiducia nella valuta.

La seconda spiegazione è che la posizione fiscale statunitense spinge gli investitori a richiedere una maggiore compensazione per il rischio a lungo termine.

L’autore ritiene inoltre che le prove disponibili non siano ancora sufficienti a sostenere una conclusione così netta. Sottolinea in particolare che i breakeven sull’inflazione impliciti nei mercati sono rimasti relativamente stabili, senza variazioni di entità pari all’aumento dei rendimenti.

Questo indicatore riflette lo spread tra i Treasury nominali e quelli indicizzati all’inflazione ed è utilizzato per osservare come gli investitori prezzino l’inflazione futura e la relativa compensazione per il rischio. Se i rendimenti nominali salgono senza un corrispondente forte aumento della compensazione per l’inflazione, è difficile attribuire l’intero cambiamento a aspettative inflazionistiche sfrenate.

Ciò non significa tuttavia che il rischio fiscale possa essere escluso. I rendimenti a lungo termine sono influenzati anche da fattori quali l’offerta di Treasury, il premio per la scadenza, i tassi d’interesse reali e la liquidità di mercato; una stabilità della compensazione per l’inflazione non dimostra di per sé che il debito statunitense sia privo di rischi.

Al contrario, Mamaysky pone maggiore attenzione a una terza ipotesi: il mercato sta rivalutando le prospettive di crescita economica futura e i giganteschi fabbisogni finanziari derivanti dalla costruzione di infrastrutture per l’IA.

I principali fornitori di servizi cloud e le aziende tecnologiche proseguono nell’espansione delle spese in conto capitale (Capex), costruendo data center, acquistando chip e investendo nelle infrastrutture energetiche di supporto. Queste spese comportano un maggior impiego di capitale da parte delle aziende e potrebbero accrescerne anche i fabbisogni di finanziamento.

Se gli investitori si aspettano contemporaneamente che l’IA generi una maggiore produttività e utili futuri, l’aumento dei tassi d’interesse a lungo termine potrebbe non essere interpretato unicamente come un peggioramento del rischio economico, ma anche in parte come riflesso di modifiche nelle aspettative di crescita e nella domanda di capitale.

Non si vuole con ciò affermare che l’investimento in IA sia stato dimostrato essere la causa principale dell’aumento dei rendimenti dei Treasury statunitensi, bensì l’autore cerca di spiegare perché alcuni titoli tecnologici possano continuare a salire nonostante la vendita sul mercato obbligazionario.

II. Perché i titoli legati all’IA sono resilienti nonostante i tassi più alti?

La valutazione azionaria può essere semplicemente intesa come il valore attualizzato dei flussi di cassa futuri.

A parità di condizioni, maggiore è il tasso d’interesse di mercato, maggiore è il rendimento richiesto dagli investitori e minore è il valore attuale degli utili futuri di un’azienda. È per questo che i titoli di crescita ad alto multiplo sono tipicamente più sensibili all’aumento dei tassi d’interesse.

Tuttavia, nel settembre scorso il mercato non ha operato pienamente secondo questa logica. La spiegazione di Mamaysky è che gli investitori potrebbero ritenere che l’IA genererà una crescita degli utili futuri sufficientemente robusta da compensare la pressione al ribasso sui multipli dovuta all’aumento dei tassi di sconto.

Dal punto di vista della formula di valutazione, ciò equivale a due forze contrapposte: da un lato l’aumento dei tassi di sconto, che riduce il valore attuale degli utili futuri; dall’altro l’aumento atteso degli utili, che ne accresce il valore intrinseco.

Se la crescita di quest’ultima forza è sufficientemente elevata, i prezzi azionari potrebbero continuare a salire anche con tassi d’interesse più alti. In altri termini, il mercato non starebbe ignorando i tassi elevati, ma piuttosto ritenendo che gli utili futuri derivanti dall’IA copriranno ampiamente i costi maggiori del capitale.

Questa spiegazione ha un certo fondamento. Gli investimenti in infrastrutture per l’IA stanno generando una domanda enorme. Produttori di chip, fornitori di attrezzature per semiconduttori e aziende tecnologiche correlate possono generare ricavi direttamente dalle spese per la costruzione. AMD, Micron, Intel, Cisco e Applied Materials figurano infatti tra i principali titoli detenuti dall’ETF momentum su cui l’autore concentra la sua analisi. Finché il mercato crederà che le spese in conto capitale per l’IA rimarranno elevate, le aspettative di utile per i fornitori a monte potranno continuare a essere sostenute.

Il problema però è che la crescita dei ricavi di queste aziende deriva inizialmente dall’aumento delle spese in conto capitale da parte di altre imprese, e non implica necessariamente che l’intera economia abbia già ottenuto corrispondenti guadagni di produttività.

Per le aziende che acquistano chip e costruiscono data center, tali spese costituiscono in prima istanza costi o attività immobilizzate. Solo quando questi asset contribuiranno effettivamente ad aumentare i ricavi, ridurre i costi o migliorare gli utili, l’investimento genererà rendimenti economici sostenuti.

Pertanto, la crescita dei titoli dei produttori di semiconduttori indica soltanto che il mercato è ottimista sulle prospettive di profitto delle aziende legate alle infrastrutture per l’IA, ma non è sufficiente a dimostrare che i rendimenti economici finali degli investimenti in IA siano già stati realizzati.

III. La domanda cruciale sull’IA: se le aziende produttrici di chip guadagnano, che ne è delle altre?

Si tratta anche della contraddizione su cui Mamaysky concentra maggiormente la sua lettera agli investitori.

A settembre, il settore dei semiconduttori ha registrato prestazioni solide, ma l’indice S&P 500 a pesi uguali ha avuto risultati deboli.

Rispetto all’indice ponderato per capitalizzazione di mercato, l’indice S&P 500 a pesi uguali assegna a ciascun titolo componente un peso pressoché identico, rendendolo più adatto a rivelare se i guadagni del mercato sono diffusi in modo ampio o invece trainati principalmente da poche grandi aziende tecnologiche.

L’autore definisce ROCS (Rest of the Corporate Sector) il vasto gruppo di aziende al di fuori del settore dei semiconduttori, ossia il resto del settore aziendale.

Secondo lui, esiste una logica negli investimenti in intelligenza artificiale che richiede tempo per essere verificata.

Le aziende stanno acquistando chip, server e software perché prevedono che queste tecnologie genereranno miglioramenti della produttività in futuro. Il mercato è disposto a finanziare anticipatamente questa espansione anche perché crede che profitti non ancora realizzati emergeranno in futuro.

Pertanto, in questa fase non sorprende che la crescita sincronizzata dei profitti non sia ancora evidente in tutti i settori.

Il problema è che il mercato azionario è per natura orientato al futuro. Se gli investitori sono convinti che l’IA migliorerà significativamente la redditività futura di altre aziende, in teoria tale attesa dovrebbe riflettersi progressivamente anche nei corsi azionari delle società interessate.

Ma a settembre non si è verificata alcuna ripresa diffusa di questo tipo: le azioni dei produttori di semiconduttori hanno continuato a rafforzarsi, mentre le altre aziende non hanno ricevuto un analogo sostegno valutativo. Ciò ha portato l’autore a chiedersi: se gli acquirenti finali di chip non riescono a ottenere profitti aggiuntivi sufficienti, come potranno sopportare, a lungo termine, costi sempre più elevati per gli acquisti e lo sviluppo dell’IA?

Questa domanda riguarda il meccanismo di distribuzione dei profitti nella catena degli investimenti in IA.

Nel breve periodo, i fornitori di infrastrutture possono ottenere profitti relativamente elevati grazie alla crescita degli ordini e alla forte domanda. Nel medio periodo, i provider di servizi cloud devono recuperare gli investimenti affittando potenza computazionale, offrendo servizi di IA e con altri mezzi. Nel lungo periodo, le aziende comuni devono trasformare l’IA in maggiore efficienza produttiva, minori costi operativi o nuove fonti di ricavo.

Solo quando questo processo si realizzerà progressivamente il valore creato dagli investimenti in IA potrà potenzialmente estendersi a un’attività economica più ampia.

Naturalmente, il fatto che i corsi azionari non siano saliti in parallelo non significa che i miglioramenti della produttività derivanti dall’IA non si materializzeranno. Tassi d’interesse elevati, le pressioni operative specifiche del settore e diversi punti di partenza valutativi tra le aziende potrebbero tutti mascherare le aspettative di mercato sul miglioramento dei futuri utili.

Tuttavia, almeno sulla base delle performance azionarie di settembre, la fiducia degli investitori nei fornitori a monte dell’IA è chiaramente più forte della loro valutazione dei benefici futuri per le altre aziende.

Riguardo a questo fenomeno, Mamaysky non conclude che gli investimenti in IA dovranno necessariamente fallire. Crede ancora nel valore a lungo termine dell’IA e non ritiene che il mercato attuale costituisca già una bolla.

Semplicemente, perché questo rialzo ottenga un più ampio sostegno fondamentale, occorre verificare che i profitti generati dall’IA non restino più confinati a poche aziende tecnologiche.

IV. Cosa osservare nei prossimi mesi? Se i miglioramenti della produttività si tradurranno in profitti aziendali

Nella valutazione del valore economico dell’IA, Mamaysky ha iniziato a prestare maggiore attenzione ai dati sulla produttività.

Dati rivisti pubblicati dall’U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) il 3 settembre 2026 indicano che la produttività del lavoro nel settore non agricolo è cresciuta, su base trimestrale annualizzata, dell’1,4% nel secondo trimestre e del 2,2% rispetto all’anno precedente.

Da una prospettiva più lunga, dal quarto trimestre 2019 al secondo trimestre 2026, la produttività del lavoro nel settore non agricolo statunitense è cresciuta a un tasso medio annuo di circa il 2,1%, superiore al livello di circa l’1,5% del precedente ciclo economico.

Ciò è coerente con la tendenza di miglioramento della produttività osservata dall’autore.

Tuttavia, è importante distinguere che l’aumento della produttività macroeconomica del lavoro non equivale alla conferma che il contributo dell’IA sia stato accertato. Investimenti in capitale, allocazione della forza lavoro, progresso tecnologico e fattori ciclici possono tutti influenzare questo indicatore, e attualmente non è possibile calcolarne direttamente quanto profitto l’IA abbia generato per le imprese.

Mamaysky ha quindi proposto un ulteriore criterio di verifica: i miglioramenti della produttività devono infine riflettersi nei profitti delle aziende al di fuori del settore tecnologico.

Ciò si rispecchia anche negli aggiustamenti del portafoglio di QuantStreet. Benché azioni value e azioni a bassa volatilità abbiano prestato male lo scorso trimestre, la società ha mantenuto un sovrappeso relativo in entrambe le categorie, per conservare esposizione al più ampio settore societario. Allo stesso tempo, nei portafogli con maggiore tolleranza al rischio, ha continuato a mantenere parte degli investimenti in azioni tech.

Nel mercato obbligazionario, la società ha iniziato anche ad aggiustare la duration. Quest’ultima misura la sensibilità dei prezzi obbligazionari alle variazioni dei rendimenti. Più lunga è la duration, maggiore è generalmente la perdita di prezzo in caso di aumento dei tassi; tuttavia, se i rendimenti scendono, i potenziali guadagni di prezzo risultano anch’essi più marcati.

L’autore ritiene che, quando il rendimento del Treasury decennale statunitense raggiunge circa il 5,25%, l’attrattiva potenziale delle obbligazioni inizia a migliorare. Di conseguenza, QuantStreet ha leggermente aumentato la duration obbligazionaria nel suo portafoglio a basso rischio, segnando un aggiustamento direzionale relativamente significativo per l’istituzione dopo oltre un anno.

Tuttavia, ciò non significa che l’istituzione abbia assunto una posizione pienamente rialzista sulle obbligazioni a lunga duration. I suoi modelli restano sfavorevoli verso gli asset obbligazionari ad alta duration e la duration complessiva del portafoglio rimane inferiore al benchmark, anche se il grado di sottopeso si è leggermente ridotto.

Per gli investitori idonei, l’autore menziona anche il ruolo di diversificazione di asset alternativi come i fondi di private equity Evergreen. Secondo le performance di alcuni prodotti citati, tali fondi sono cresciuti di circa lo 0,5%-0,75% a settembre, offrendo un certo effetto di diversificazione nel mese in cui la maggior parte delle azioni ha subito pressioni. Tuttavia, questi prodotti presentano ancora limitazioni legate alla frequenza di valutazione, alla liquidità e ai rischi degli asset sottostanti, e il rendimento di un singolo mese non dimostra la loro capacità difensiva a lungo termine.

Questi aggiustamenti suggeriscono che QuantStreet non ha scelto di uscire completamente dalla trade sull’IA, né ha effettuato un brusco cambio di rotta verso obbligazioni a lunga duration solo perché i rendimenti obbligazionari sono saliti. Piuttosto, cerca un equilibrio più bilanciato tra rischio e rendimento su diversi asset.

Ciò che va veramente monitorato nei prossimi mesi sono tre insiemi di segnali.

Primo, se la spesa in infrastrutture IA potrà essere sostenuta e se la crescita dei ricavi dei fornitori a monte continuerà a godere di un sostegno della domanda sufficientemente solido.

Secondo, se l’IA sta cominciando a migliorare la redditività delle aziende non tecnologiche. I dati sulla produttività possono fornire indizi precoci, ma i margini di profitto societari, i risparmi sui costi e i ricavi incrementali rappresentano prove più dirette della realizzabilità dei ritorni sugli investimenti.

Infine, se l’aumento dei rendimenti dei Treasury statunitensi a lungo termine riflette soprattutto aspettative di crescita economica oppure, piuttosto, inflazione, offerta fiscale e premio per il rischio di scadenza. Se la crescita non migliora come previsto mentre i costi di finanziamento restano elevati, i ritorni sugli investimenti societari subiranno maggiori pressioni.

La domanda che la trade sull’IA deve oggi realmente affrontare non riguarda più soltanto per quanto tempo ancora potranno crescere la domanda di chip e quella di potenza computazionale, bensì quanto profitto incrementale questi investimenti genereranno infine per l’intera economia.

Le aziende semiconduttrici hanno già generato ricavi visibili dagli investimenti in capitale, ma il miglioramento dei profitti societari più ampi resta da verificare. Solo quando i guadagni di produttività derivanti dall’IA si tradurranno gradualmente in profitti reali al di fuori del settore tecnologico, il mercato avrà prove più complete per sostenere gli attuali investimenti su larga scala.