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Ancora allarmi dal mercato AI, J.P. Morgan insiste sul rischio bolla
J.P. Morgan ha identificato quattro segnali tecnici di sopravvalutazione nel mercato dell'intelligenza artificiale che, presi insieme, compongono un quadro difficile da ignorare. Lo ha fatto Michael Cembalest, chief investment officer della divisione asset management, nel suo rapporto "Eye on the Market" che da anni è uno degli strumenti di analisi più letti nei desk di investimento globali.
Il rapporto mappa i rischi che il mercato sta incorporando nei prezzi più lentamente di quanto i fondamentali giustifichino. Non è un esercizio accademico: è una lettura di posizionamento.
I quattro indicatori citati da Cembalest sono: i titoli dei semiconduttori che deviavano dalla media mobile a 200 giorni con la stessa ampiezza della bolla dot-com; gli hedge fund con la più alta concentrazione di sempre in azioni chip; i margin loan in Corea triplicati dal 2020; il trading di opzioni sui semiconduttori a cinque volte i livelli del 2020. Nessuno di questi è un indicatore qualitativo — sono tutti metriche di posizionamento e leverage, il tipo di numeri che precede le correzioni brusche.
Il contesto macroeconomico rafforza la preoccupazione. Come da questo approfondimento sulla concentrazione del mercato tecnologico, la capitalizzazione di sole quattro aziende di semiconduttori e quattro hyperscaler è cresciuta da 3.000 miliardi di dollari sette anni fa a 18.000 miliardi oggi. Questi titoli rappresentano circa il 20% dei mercati azionari del mondo sviluppato. Una concentrazione di questo tipo non ha precedenti storici al di fuori delle fasi immediatamente precedenti alle correzioni significative.
Sul debito, il dato è ancora più netto: le obbligazioni legate all'AI costituiscono circa il 15% dell'intero universo investment-grade corporate — definito "molto alto per gli standard storici" dagli analisti di credito. J.P. Morgan stima che nel 2026 arriveranno tra 100 e 300 miliardi di dollari di nuova emissione obbligazionaria AI. La spesa combinata dei quattro hyperscaler in CapEx e R&D legata all'AI ha già superato 1.300 miliardi di dollari dal quarto trimestre del 2022.
J.P. Morgan non è la prima voce autorevole ad alzare bandiera rossa. La Bank of England lo ha fatto a ottobre 2025, segnalando un rischio bolla in crescita. Bill Gates ha usato il confronto dot-com esplicitamente. Analisti di Fortune hanno scritto che "il 2026 sta assomigliando al 1999 in sempre più modi". La convergenza di voci istituzionali diverse su una stessa diagnosi è un segnale che merita attenzione, non perché abbiano sempre ragione, ma perché il consensus istituzionale sui rischi di mercato tende a materializzarsi prima o poi.
Cembalest distingue con precisione tra tecnologia e valutazione. L'AI trasforma settori: questo è vero e documentato. Ma la velocità con cui le aspettative di adozione enterprise si sono incorporate nei prezzi non corrisponde alla velocità reale di adozione. Una ricerca MIT citata negli scorsi mesi indicava che il 95% delle aziende con investimenti significativi in AI generativa non aveva ancora registrato ritorni economici tangibili. Il gap tra narrativa e fondamentali è ancora ampio.
Il confronto con il 1999 regge su un piano specifico: anche allora internet era reale e stava cambiando il mondo, ma le valutazioni si erano scollate dai flussi di cassa reali. Il Nasdaq-100 raggiunse un forward P/E di circa 60x a marzo 2000; l'S&P 500 oggi tratta a 23x, meno estremo ma comunque il livello più alto dall'era dot-com. La differenza è che oggi i numeri di partenza sono più grandi, e una correzione percentualmente più piccola sposta quantità di capitale enormi.
Chi pianifica investimenti AI nel secondo semestre 2026 non deve congelare i progetti — l'AI produce valore reale in contesti specifici. Deve però ancorare i modelli su cui si basano le proiezioni di risparmio e produttività a metriche verificabili, non a benchmark di vendor o a casi studio selezionati. La bolla, se e quando corregerà, non colpirà chi usa l'AI bene: colpirà chi l'ha