Intelligenza artificiale in Borsa nel 2026: chi incassa, chi spende e come ci si espone

Le aziende quotate esposte all’intelligenza artificiale stanno in sei anelli di una stessa catena: chi progetta i chip, chi li fabbrica, chi fa memorie e rete, chi compra tutto per affittare calcolo nel cloud, chi vende software con l’IA dentro e chi porta la corrente ai data center. La più grande è Nvidia, che il 21 ottobre 2026 vale in Borsa 5.227 miliardi di dollari (companiesmarketcap).

La versione 2023 di questa pagina elencava dieci titoli con la formula “gli analisti ritengono”. Qui ci sono i conti veri dell’ultimo trimestre, il confronto con quei dieci nomi a tre anni di distanza, le società italiane e gli ETF tematici, che sotto lo stesso nome contengono cose molto diverse.

Questa pagina descrive un settore. Non dice cosa comprare: la scelta di uno strumento finanziario dipende da obiettivi, orizzonte e tolleranza al rischio di chi la fa.

Un modo utile di leggere il settore è seguire i soldi. Le spese di un anello sono i ricavi dell’anello sopra.

Fonti: comunicati trimestrali depositati alla SEC (link nelle sezioni sotto), ricavi Micron da companiesmarketcap. Dati passati, non indicativi dei risultati futuri.

Il confine fra anelli non è netto. Alphabet sta nel cloud ma progetta anche chip propri. Amazon dichiara che il suo business dei chip ha superato un ritmo di 25 miliardi di ricavi annui. Nvidia, nel comunicato di agosto, annuncia anche una CPU e un acceleratore per l’inferenza. La classificazione serve a capire da dove arrivano i ricavi, non a mettere etichette fisse. L’ultimo anello è il meno visibile: un esempio di come l’IA tocchi l’energia è l’accordo raccontato nella notizia su Google, Constellation e il nucleare.

E l’IA nel trading? È un’altra cosa. Qui si parla di aziende che costruiscono o vendono l’IA. Gli algoritmi che la usano per operare sui mercati sono raccontati nella guida al trading automatico con l’intelligenza artificiale, e i loro limiti nell’analisi sull’impatto dell’IA generativa nel trading.

Il motore di tutta la filiera sono quattro aziende: Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta. Si chiamano hyperscaler perché gestiscono data center a scala globale. Quello che spendono in server, chip ed edifici è la voce “acquisti di immobili e impianti” del rendiconto finanziario.

Nel trimestre aprile-giugno 2026 i quattro hanno speso insieme 165,1 miliardi di dollari. Un anno prima erano 88,2. L’aumento è dell’87% (somma nostra sui comunicati di Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta).

Questa spesa si vede nei conti in tre modi.

Il free cash flow si è assottigliato. È la cassa che resta dopo gli investimenti. Alphabet nel Q2 2026 ha chiuso a -5,9 miliardi, dopo +10,1 nel trimestre prima. Amazon, sugli ultimi dodici mesi a giugno, è a -7,6 miliardi contro +18,2 un anno prima. Meta è scesa a 0,8 miliardi da 8,5.

I margini di chi spende possono scendere. Meta ha aumentato i ricavi del 28% nel Q2 2026, ma i costi sono saliti del 55%. Il margine operativo è passato dal 43% al 31%. Per il 2026 la società prevede investimenti fra 130 e 145 miliardi.

Una parte si finanzia sul mercato. A giugno 2026 Alphabet ha raccolto 49,6 miliardi netti con azioni e azioni privilegiate convertibili, destinati anche agli investimenti in infrastruttura IA, e ha firmato un programma per vendere azioni fino ad altri 40 miliardi.

Il punto non è che queste aziende vadano male: i ricavi crescono a due cifre. Il punto è che la scommessa sull’IA, per chi spende, si paga oggi e rende, se rende, negli anni dopo. Il tema di quanto il mercato prezzi già quei rendimenti futuri è trattato nella pagina su come si valuta se un’azione AI è sottovalutata.

Dall’altra parte del tavolo ci sono i fornitori. I numeri dell’ultima trimestrale raccontano dove sono finiti quei 165 miliardi.

Nvidia. Nel trimestre chiuso il 26 luglio 2026 ha fatturato 96,2 miliardi, il 106% in più dell’anno prima. Il Data Center, cioè i chip per l’IA, vale 89,0 miliardi. La previsione per il trimestre successivo è 108 miliardi, senza contare ricavi Data Center dalla Cina (comunicato del 26/08/2026). Le tensioni sul fronte cinese sono raccontate nell’analisi su Cina contro Nvidia.

Broadcom. Non vende GPU ma acceleratori su misura per i grandi clienti e chip di rete. I ricavi da semiconduttori IA sono stati 16,7 miliardi nel trimestre chiuso il 2 agosto 2026, +221% sull’anno prima. Per il trimestre successivo la società prevede 21,7 miliardi (comunicato).

TSMC. Fabbrica i chip progettati da Nvidia, Broadcom, AMD e dagli hyperscaler. Nel terzo trimestre 2026 ha fatturato 46,72 miliardi di dollari, +41,2%, con un margine lordo del 66,4% (comunicato del 15/10/2026).

ASML. È l’unico produttore delle macchine a litografia EUV usate per i chip più avanzati. Nel terzo trimestre 2026 ha venduto per 11,7 miliardi di euro. Nel comunicato del 14 ottobre scrive che alcuni clienti chiedono già di ordinare per il 2029 e il 2030, per la durata attesa degli investimenti in IA (comunicato).

Il cloud. Azure di Microsoft è cresciuto del 43% nel trimestre a giugno e ha superato i 100 miliardi di ricavi nell’anno fiscale. Google Cloud è salito dell’82% a 24,8 miliardi. AWS di Amazon del 37% a 42,2 miliardi, con il business IA oltre i 25 miliardi di ritmo annuo.

Tutti i dati di questa sezione si riferiscono a trimestri chiusi fra giugno e settembre 2026 e vengono dai comunicati ufficiali citati. Sono risultati passati, non indicativi di quelli futuri. Un fornitore che cresce del 100% dipende dagli investimenti di pochi clienti: se quei clienti rallentano, i ricavi rallentano con loro.

La pagina del 2023 citava Microsoft, Alphabet, Nvidia, Meta, TSMC, ASML, SAP, RELX, Arista Networks e Baidu. Erano tutti nomi “IA”. Nell’ultimo anno sono andati in direzioni opposte.

Variazione del prezzo a un anno al 21/10/2026, fonte companiesmarketcap. Dato passato, non indicativo del futuro e non comprensivo dei dividendi.

Il gruppo si divide quasi da solo. Chi fabbrica chip e macchinari sta in alto. Chi vende software applicativo (SAP, RELX) e chi lavora soprattutto in Cina (Baidu, che sugli ultimi dodici mesi ha un utile netto negativo) sta in basso. L’etichetta “intelligenza artificiale” non garantiva lo stesso risultato a nessuno dei dieci.

Due casi fuori dalla lista del 2023 rendono l’idea anche meglio. Oracle, che ha legato una parte del proprio futuro ai contratti di calcolo per l’IA, è a -52,7% in un anno; il contesto è nella notizia su Oracle e il debito per l’IA. CoreWeave, che affitta GPU, è a -51,1%. Nello stesso periodo Micron, che vende memorie, è salita del 333%. Fonte companiesmarketcap, variazioni a un anno al 21/10/2026, risultati passati non indicativi di quelli futuri.

Caro o a buon mercato? Il rapporto prezzo utili degli ultimi dodici mesi va da 6,8 di SK Hynix a 153 di Palantir, passando per 27,2 di Nvidia e 29,5 di Microsoft (companiesmarketcap, ottobre 2026). Un numero basso non vuol dire occasione e uno alto non vuol dire bolla: il metodo per leggerli, con i loro limiti, è nella pagina sulle valutazioni citata sopra. Le scommesse ribassiste di chi pensa il contrario sono raccontate nell’analisi su Michael Burry, Nvidia e Palantir.

Sulla Borsa italiana non ci sono società che vivono di modelli di IA come Nvidia o Palantir. Ci sono però aziende che stanno in un anello della filiera.

Fonte capitalizzazioni: companiesmarketcap. Descrizioni dai siti delle società.

Il peso di queste società sull’IA è indiretto: l’IA è uno dei loro mercati, non l’unico, e i bilanci non isolano un ricavo “da IA” come fa Nvidia con il Data Center. Come si è mosso l’indice di Milano nella fase dell’IA è raccontato nell’analisi sul FTSE MIB ai massimi dal 2007.

Chi non vuole scegliere singole azioni guarda agli ETF tematici. Sulla pagina tematica di justETF, il portale descritto nella nostra recensione di justETF, il 21 ottobre 2026 gli ETF sull’intelligenza artificiale sono 19, su 18 indici diversi, con costi annui fra lo 0,30% e lo 0,75%. Come funziona uno strumento di questo tipo è spiegato nella guida su cosa sono gli ETF.

Il problema è che “intelligenza artificiale” è un’etichetta dell’emittente, non una definizione. Ogni indice decide da sé quali aziende ci stanno.

Le differenze, sui dati di composizione di fine agosto 2026:

• Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data è il più grande (8.136 milioni di euro). Nei primi dieci titoli ci sono le grandi tecnologiche, ma anche Walmart (3,95%) e Bank of America (3,67%).
• L&G Artificial Intelligence pesa i titoli in modo più uniforme: il primo, Tempus AI, vale il 3,15%. È pieno di aziende medie del software.
• iShares AI Infrastructure guarda all’infrastruttura: Palantir, Palo Alto, Microsoft, poi TSMC, AMD, Micron e Broadcom.
• WisdomTree Artificial Intelligence si concentra sui chip e sulle aziende più piccole: AMD, Marvell, Micron, Nebius, Astera Labs.

Se ho già un ETF sull’MSCI World, ho già l’IA? In buona parte sì. Nell’iShares Core MSCI World i nove nomi legati all’IA fra i primi dieci (Nvidia, Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet con due classi di azioni, Broadcom, Meta, Micron) pesano insieme il 25,5% del fondo. Nell’iShares Core S&P 500 gli stessi nove arrivano al 36,2%. Somme nostre sui pesi pubblicati da justETF al 31/08/2026. Un ETF tematico aggiunto a un azionario globale non apre un’esposizione nuova: aumenta quella che c’è già. Il concetto è quello di diversificazione, e qui si muove nella direzione opposta.

Il Nasdaq 100 contiene IA? Sì, e con pesi ancora più alti, perché le grandi tecnologiche sono la parte principale dell’indice. La voce del glossario sul Nasdaq spiega come è composto.

Il conto degli anni brutti. Un ETF tematico è più concentrato di un ETF globale, e la concentrazione si vede quando il settore scende.

Nel 2022 i tre ETF sull’IA con abbastanza storia hanno perso fra il 30,7% e il 38,0% in euro. Nello stesso anno l’iShares Core MSCI World ha perso il 13,0%. Sui cinque anni il massimo drawdown, cioè la discesa più ampia da un massimo, va dal -33,3% al -42,9% per i tematici e si ferma al -20,4% per l’ETF globale. La volatilità a un anno è fra il 22% e il 30% per i tematici, contro il 10,6% dell’MSCI World. Dati justETF letti il 21/10/2026, in euro. I risultati passati non sono indicativi di quelli futuri.

Il concetto di drawdown è lo stesso usato per valutare un sistema di trading: dice quanto si sarebbe sceso nel momento peggiore, non quanto si guadagna in media. Per gli ETF tematici in generale, e per altri temi oltre l’IA, la panoramica è nella classifica degli ETF.

Sono stati letti 104 interventi: 72 commenti sotto tre video YouTube italiani sugli ETF e sulle azioni IA e 32 post in due discussioni del forum FinanzaOnline. Quasi metà dei commenti YouTube sono complimenti al creatore del video, senza contenuto. Fra i commenti con un’opinione, sotto il video di Pietro Michelangeli otto su venti temono una bolla e cinque credono nell’IA ma dubitano dei prezzi. Le date dei commenti YouTube sono quelle relative mostrate dalla piattaforma.

Tre cose si leggono in questa raccolta.

Il timore della bolla nasce dai conti, non dalla tecnologia. Quasi nessuno mette in dubbio che l’IA serva. Il dubbio è sui soldi spesi rispetto a quelli che rientrano. È lo stesso scarto che si vede nel grafico dei 165 miliardi di investimenti e del free cash flow negativo di Alphabet e Amazon.

La sovrapposizione è la domanda più frequente. Chi ha già il Nasdaq 100 o un ETF globale chiede se l’IA ci sia dentro. La risposta, sui dati, è sì: fra il 25% e il 36% del fondo, come sopra.

Il tetto per titolo esiste, ma si muove. L’utente @riccardo3833 ricorda il limite di peso dell’indice dell’ETF Xtrackers. Al 31/08/2026, però, il primo titolo del fondo (Microsoft) pesava il 5,97% secondo justETF, sopra la soglia che l’utente indica: il tetto si applica alle date di ribilanciamento e fra un ribilanciamento e l’altro i pesi salgono con i prezzi. Il dettaglio sta nel regolamento dell’indice dell’emittente.

Sono due domande diverse che nei motori di ricerca si sovrappongono.

Una è comprare aziende che fanno IA, il tema di questa pagina. L’altra è usare l’IA per decidere cosa comprare. Su questa l’ESMA ha pubblicato nel 2025 un’avvertenza in italiano: gli strumenti pubblici di IA che danno consigli di investimento non sono autorizzati né vigilati, non hanno l’obbligo di agire nell’interesse di chi li usa e possono basarsi su informazioni vecchie o sbagliate (ESMA, Usare l’intelligenza artificiale per investire). Pro e contro di questo uso sono nell’articolo su investire con ChatGPT, e un esperimento pratico è nella pagina sul portafoglio diversificato costruito con ChatGPT.

Esiste poi un terzo uso, quello degli expert advisor. Perceptrader AI, per esempio, usa una rete neurale come filtro sugli ingressi di una griglia sul forex: è machine learning applicato all’esecuzione, non un investimento nel settore. Nasdaq Investor opera invece in intraday sull’indice Nasdaq 100, dove le aziende di questa pagina pesano di più, ma senza IA nella logica: entra nella direzione dei primi minuti della sessione americana e chiude in giornata. Sono strumenti diversi con rischi diversi, descritti nelle rispettive schede.