La crescita dei ricavi più rapida nella storia del settore tecnologico e lo sviluppo delle infrastrutture a essa sottostante

Principali insegnamenti

Un nuovo capitolo nella storia della tecnologia

I principali laboratori di intelligenza artificiale (IA) stanno aumentando il proprio fatturato a un ritmo più rapido rispetto a qualsiasi altra generazione nella storia della tecnologia. Nel 2026, i protagonisti di questa frontiera non si limiteranno a sviluppare modelli più intelligenti, ma aumenteranno il proprio fatturato a un ritmo tale da far sembrare lenti i precedenti cicli tecnologici.

Prendiamo ad esempio OpenAI. L'azienda che ha creato ChatGPT è passata da un fatturato praticamente nullo nel 2022 a circa 2 miliardi di dollari all'inizio del 2026¹. Si stima che il fatturato annualizzato si stia avvicinando ai 25 miliardi di dollari, con i contratti con le grandi aziende che rappresentano circa il 40% del fatturato e in continua crescita².

Anthropic, la società che ha creato Claude, sta conducendo un'aggressiva campagna competitiva e, secondo recenti notizie, avrebbe superato OpenAI. Intorno ad aprile 2026 ha raggiunto un fatturato annualizzato di circa 30 miliardi di dollari. Ciò rappresenta un balzo rispetto ai circa 9 miliardi di dollari registrati alla fine del 2025, con un aumento di oltre il triplo del fatturato in soli quattro mesi³.

Figura 1: Fatturato annualizzato dei principali fornitori di modelli di IA: OpenAI vs Anthropic, 2022-2030 (stime)

Fonte: SemiAnalysis, aprile 2026. Le previsioni non costituiscono un indicatore dei rendimenti futuri e qualsiasi investimento è soggetto a rischi e incertezze.

A titolo di riferimento, Salesforce ha impiegato circa 20 anni per raggiungere i 30 miliardi di dollari di fatturato annuo; un traguardo che sia Anthropic che OpenAI hanno raggiunto in meno di quattro anni. Nessun ciclo di sviluppo software precedente ha mai eguagliato questo ritmo, superando le aziende di software tradizionali, i primi giganti del cloud e ogni ciclo tecnologico di consumo che lo ha preceduto. Alcune previsioni del settore indicano una crescita continua, anche se i risultati effettivi potrebbero differire in modo sostanziale. 

Con le offerte pubbliche iniziali (IPO) all'orizzonte, il 2026 potrebbe segnare il momento in cui l'intelligenza artificiale entrerà a pieno titolo sotto i riflettori dei mercati finanziari. La vera domanda per gli investitori è: chi fornisce gli strumenti del mestiere?

Le infrastrutture alla base delle entrate

Tutte queste attività legate all'intelligenza artificiale, dalle chat con i consumatori ai flussi di lavoro aziendali, si basano su un'infrastruttura fisica vasta ma sempre più limitata.

La domanda di risorse di calcolo per l'intelligenza artificiale continua a crescere rapidamente, trainata sia dallo sviluppo dei modelli che dal passaggio sempre più rapido verso l'inferenza. Dietro questa crescita c'è un gruppo di hyperscaler e fornitori di neocloud (Microsoft, Google, Amazon, Meta, Oracle e una nuova generazione di operatori specializzati) che sono sulla buona strada per investire oltre 700 miliardi di dollari in spese in conto capitale combinate nel 2026, circa il 60-70% in più rispetto ai livelli del 2025, con la stragrande maggioranza diretta verso le infrastrutture di IA⁴. Stanno inoltre sviluppando circuiti integrati personalizzati in collaborazione con piattaforme leader come NVIDIA, implementando su larga scala questi acceleratori di calcolo — tra cui unità di elaborazione grafica (GPU), circuiti integrati per applicazioni specifiche (ASIC) e chip personalizzati — per addestrare ed eseguire modelli di intelligenza artificiale sempre più complessi.

Figura 2: Spedizioni di unità XPU - GPU (NVIDIA + AMD) rispetto ad ASIC personalizzati e altri acceleratori, 2023-2027 (stime)

Fonte: Modello dell'acceleratore SemiAnalysis, aprile 2026. Le previsioni non costituiscono un indicatore dei rendimenti futuri e qualsiasi investimento è soggetto a rischi e incertezze.

Ciò si traduce direttamente nell'espansione fisica dell'infrastruttura del data center necessaria per ospitare i server di IA e i relativi chip. I carichi di lavoro di IA richiedono un consumo energetico notevolmente superiore rispetto all'elaborazione tradizionale, rendendo necessarie “fabbriche di IA” specializzate, progettate per sistemi ad alta densità.

L'approvvigionamento energetico sta emergendo come un fattore limitante cruciale. La capacità globale dei data center sta crescendo rapidamente grazie all'espansione degli hyperscaler e dei fornitori di servizi di colocation, ma l'accesso alla rete elettrica, i sistemi di raffreddamento e le infrastrutture elettriche stanno diventando colli di bottiglia determinanti. Ciò potrebbe favorire un ciclo pluriennale di investimenti in conto capitale tra i fornitori di energia, di attrezzature industriali e di apparecchiature elettriche.

Figura 3: Incrementi in MW dei data center globali, 2022–2028 (stime): strutture di proprietà degli hyperscaler vs colocation (esclusa la Cina)

Fonte: Modello di settore dei data center di SemiAnalysis AI, aprile 2026. Il grafico non include la Cina. Le previsioni non costituiscono un indicatore dei rendimenti futuri e qualsiasi investimento è soggetto a rischi e incertezze.

All'interno del data center, l'architettura dei sistemi sta diventando sempre più complessa. I server dedicati all'intelligenza artificiale sono basati su XPU ad alte prestazioni, affiancate da memorie ad alta larghezza di banda e da un'infrastruttura di rete specializzata. Man mano che i cluster di intelligenza artificiale raggiungono dimensioni dell'ordine di decine di migliaia di processori, la connettività ottica ed elettrica ad alta velocità diventa essenziale per garantirne le prestazioni.

Questa complessità si estende a monte, nel settore della produzione di semiconduttori, dove gli investimenti nelle attrezzature per la fabbricazione di wafer stanno aumentando rapidamente per soddisfare la domanda di chip logici e di memoria avanzati. Poiché sia la capacità produttiva che quella di packaging avanzato sono limitate, l'ecosistema delle attrezzature nel suo complesso è ben posizionato per trarre vantaggio dagli investimenti costanti necessari a sostenere questo ampliamento pluriennale.

La portata di questa espansione va ben oltre i produttori di chip che la maggior parte degli investitori associa all'intelligenza artificiale. Dai chip che ne costituiscono la base, ai server e alle reti che li collegano, fino ai sistemi di alimentazione e industriali che ne garantiscono il funzionamento, ogni livello della struttura viene riprogettato per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, e in ogni livello vengono investiti capitali. La domanda più complessa è: quali aziende, in un ecosistema così vasto, sono nella posizione migliore per cogliere questa opportunità?

Per approfondire il tema degli investimenti nelle infrastrutture per l'intelligenza artificiale, consultare L’opportunità delle infrastrutture per l'intelligenza artificiale.

Vi presentiamo il nostro partner di ricerca: SemiAnalysis

Individuare le aziende giuste lungo la complessa catena del valore dell'IA richiede competenze specialistiche. Ecco perché WisdomTree ha stretto una partnership con SemiAnalysis, una delle principali società di ricerca indipendenti e l'unica ad analizzare ogni livello del settore dei semiconduttori e dell'IA.

SemiAnalysis in breve:

• Sede centrale a San Francisco, con oltre 25 analisti focalizzati sull'intera catena del valore dei semiconduttori e dell'intelligenza artificiale

• Oltre 100 articoli pubblicati ogni anno e partecipazione a più di 80 conferenze di settore all'anno

• La copertura spazia dai beni strumentali alla produzione, dalla progettazione dei chip alle reti, dall'architettura dei server ai data center, fino all'addestramento dei modelli e all'economia dell'inferenza

Ciò che contraddistingue SemiAnalysis è la profondità e l'originalità della sua ricerca. L'azienda combina fonti di dati proprietarie, tra cui immagini satellitari, analisi delle immagini dei chip e benchmarking diretto della catena di approvvigionamento, con ricerche primarie che altri centri di ricerca non sono in grado di replicare. I loro modelli proprietari di prezzo per Accelerator, WFE (Wafer Fab Equipment), AI TCO (Total Cost of Ownership), Datacenter, Foundry e GPU per la determinazione dei prezzi sono alla base della costruzione del nostro indice e della costante messa a punto della strategia alla base dell'exchange-traded fund (ETF).

Il fondatore Dylan Patel intrattiene rapporti diretti con i vertici aziendali di tutto l'ecosistema, tra cui Jensen Huang di NVIDIA, Lisa Su di AMD e Satya Nadella di Microsoft. Le ricerche di SemiAnalysis sono seguite dalla comunità degli investitori istituzionali e all'interno delle aziende oggetto di analisi: dagli hyperscaler ai produttori di semiconduttori.

Scopri di più sul nostro partner di ricerca nella sezione Meet the Partner: SemiAnalysis

Introduzione al WisdomTree AI Infrastructure UCITS ETF

Il fondo offre un'esposizione mirata alle società che stanno contribuendo allo sviluppo delle infrastrutture per l'intelligenza artificiale. L'indice sottostante è stato ideato in collaborazione con SemiAnalysis e copre sette categorie chiave delle infrastrutture per l'intelligenza artificiale:

Le società appartenenti a queste categorie vengono valutate utilizzando un punteggio composito che combina una valutazione qualitativa prospettica (80%) del posizionamento strategico con un punteggio relativo ai ricavi derivanti dall’IA (20%) che misura l’esposizione diretta ai ricavi. A ciascuna categoria viene assegnato un moltiplicatore del punteggio settoriale, che riflette le differenze in termini di intensità di capitale, vincoli infrastrutturali e importanza strategica. I pesi sono determinati dal prodotto di questi punteggi, indirizzando allocazioni più elevate alle aziende con la maggiore esposizione alle parti strategicamente più importanti della catena del valore. L'indice viene ribilanciato trimestralmente per rimanere allineato all'evoluzione dello stack infrastrutturale dell'IA.

Perché scegliere WisdomTree?

• Selezione curata da esperti e realizzata in collaborazione con SemiAnalysis.

• Copertura completa della catena del valore, dai sistemi di elaborazione all'alimentazione, dalle reti ai semiconduttori, ai data center e oltre.

• Differenziazione basata su un approccio mirato, che tiene conto di segmenti e colli di bottiglia critici e spesso trascurati.

• Focus sulla crescita strutturale legata al ciclo pluriennale di spesa nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

Per approfondire la metodologia dell'indice e la composizione del portafoglio, consultare L’opportunità di investimento e la metodologia dell'indice.

Considerazioni finali

I dati relativi ai ricavi nel settore dell'intelligenza artificiale non hanno precedenti. Tuttavia, tale settore poggia su una base fisica che deve ancora essere costruita. Il WisdomTree AI Infrastructure UCITS ETF offre un'esposizione alle società in grado di consentire la scalabilità dell'intelligenza artificiale a ogni livello dello stack.

Sebbene l'adozione dell'intelligenza artificiale continui a crescere rapidamente, gli investitori dovrebbero tenere presente che la crescita futura potrebbe rivelarsi più lenta del previsto e che molte aziende dell'ecosistema dell'intelligenza artificiale sono esposte a rischi tecnologici, competitivi, normativi e di esecuzione. Le valutazioni nei settori legati all'intelligenza artificiale possono essere sensibili alle variazioni del sentiment degli investitori, alle aspettative sugli utili, ai colli di bottiglia infrastrutturali e alle condizioni generali del mercato, il che potrebbe determinare periodi di notevole volatilità.

¹ OpenAI, dati aggiornati al 31 marzo 2026; ulteriori informazioni tratte da CoinDesk e The Stack.
² Analisi di Sacra sui ricavi di OpenAI; rendiconti finanziari di OpenAI, febbraio-marzo 2026.
³ Bloomberg and VentureBeat reporting, April 2026; Notizie riportate da Bloomberg e VentureBeat, aprile 2026; annunci relativi ad Anthropic.
⁴ Previsioni complessive sugli investimenti per il 2026 sulla base degli utili del quarto trimestre 2025 e dell'esercizio 2026: Amazon circa 200 miliardi di dollari; Alphabet 175–185 miliardi di dollari; Meta 115–145 miliardi di dollari; Microsoft oltre 120–145 miliardi di dollari (con un portafoglio ordini di oltre 80 miliardi di dollari che riflette i limiti di potenza); Oracle circa 50 miliardi di dollari (+136% su base annua). Fonti: comunicati stampa e trascrizioni sui risultati delle società; Reuters, Bloomberg, CNBC, Futurum Group, Yahoo Finance.