Nove delle 10 azioni S&P 500 con le migliori performance nell'ultimo decennio si collegano a un tema, l'espansione dell'infrastruttura dell'intelligenza artificiale. C'è anche un chiaro vincitore tra le prime 10: Nvidia.
Il rendimento totale di Nvidia negli ultimi 10 anni è vicino al 13.589%, più del doppio del secondo più vicino, AMD, che si attesta a quasi il 6.000%. Gli altri otto nomi comprendono produttori di chip, attrezzature di rete e un appaltatore HVAC.
Il filo comune dell'IA
Le 10 migliori performance degli ultimi 10 anni:
Nvidia (NVDA) — +13,817%
AMD (AMD) — +6,099%
Micron (MU) — +5,486%
Comfort Systems (FIX) — +5,157%
Arista Networks (ANET) — +3,762%
Lam Research (LRCX) — +3,099%
Tesla (TSLA) — +2,545%
Lumentum (LITE) — +2,440%
KLA Corp (KLAC) — +2,401%
Seagate (STX) — +2,346%
Nvidia, AMD, Micron (MU), Lam Research (LRCX) e KLA Corp (KLAC) forniscono tutti chip o l'attrezzatura per produrli. Quell'attrezzatura costruisce i server all'interno dei data center AI.
Arista Networks (ANET) vende switch di rete per quelle stesse strutture. Lumentum (LITE) produce parti ottiche che trasferiscono dati tra i rack dei server. Seagate (STX), nel frattempo, fornisce i dischi di archiviazione utilizzati nei cluster di addestramento AI.
Comfort Systems (FIX), al contrario, beneficia da un'angolazione diversa. L'ordine arretrato dell'appaltatore meccanico ed elettrico è salito verso i 12 miliardi di dollari mentre gli hyperscalers si affrettano a costruire e raffreddare nuovi data center. Questo gli dà esposizione all'AI senza vendere un singolo chip.
Tesla (TSLA), tuttavia, è l'eccezione. Il suo ritorno si basa più sulla domanda di veicoli elettrici che sull'infrastruttura AI. Tuttavia, la spinta di Elon Musk verso la guida autonoma e la robotica aggiunge un'angolazione AI propria.
Due anni, la maggior parte dei guadagni
Gran parte di questa corsa è avvenuta recentemente, non in modo uniforme nel corso del decennio. Il valore di mercato di Nvidia è passato da circa 418 miliardi di dollari a oltre 4,5 trilioni di dollari da quando è iniziato il boom dell'AI nel novembre 2022.
Una simile accelerazione si osserva nell'elenco, poiché la spesa degli hyperscaler per l'IA è aumentata negli ultimi due anni.
Se questo ritmo continuerà dipende dal fatto che gli hyperscaler mantengano gli attuali programmi di costruzione. Gli analisti di JPMorgan stimano che circa il 60% della capacità dei data center pianificata per il 2027 deve ancora iniziare i lavori.
Questa lacuna potrebbe mantenere questo gruppo di azioni sotto i riflettori nella seconda metà del decennio.
Fonte: BeInCrypto
