Morgan Stanley punta su petrolio e mercati emergenti invece dei leader IA
Il rally esplosivo dei titoli legati all’intelligenza artificiale ha creato enorme ricchezza e, sempre di più, rischio di concentrazione. In Morgan Stanley Investment Management, una strategist senior si sta preparando a ciò che potrebbe accadere se questa dinamica dovesse raffreddarsi.
Punti chiave
- Morgan Stanley Investment Management sta riducendo l’esposizione ai trade IA affollati e ruota verso posizioni più difensive sui mercati emergenti.
- Sanità, materie prime e petrolio sono favoriti per la minore correlazione con la tech USA.
- India, Messico, Brasile ed Europa dell’Est sono in sovrappeso, sostenuti da valutazioni più basse e crescita domestica.
- I mercati emergenti trattano a forte sconto rispetto agli USA, offrendo upside se il momentum IA si raffredda.
Jitania Kandhari, che supervisiona la ricerca macro e tematica per i mercati emergenti e ricopre il ruolo di Deputy CIO nella divisione multi-asset, sta rimodellando in modo discreto i portafogli. Invece di inseguire nomi dell’infrastruttura IA e catene di fornitura dei chip che si muovono in sincronia con i giganti tech statunitensi, sta indirizzando capitale verso aree guidate da domanda interna, asset tangibili e riforme strutturali.
Allontanarsi dai vincitori più ovvi
Piuttosto che caricare aziende le cui prospettive dipendono dalla spesa cloud negli USA, la strategia privilegia settori che storicamente si comportano in modo diverso durante i drawdown della tecnologia. La sanità è centrale, insieme alle materie prime.
L’energia soprattutto il petrolio è vista come mal prezzata rispetto all’entusiasmo più ampio sull’azionario. In un mondo in cui gli investitori si sono affollati sulle narrative IA, i titoli legati alle risorse tradizionali hanno sottoperformato, creando secondo Kandhari un’opportunità asimmetrica.
Questo non significa abbandonare del tutto l’intelligenza artificiale. La differenza è nella geografia e nelle fonti di ricavi. Aziende come Alibaba Group Holding sono attraenti non per l’esposizione agli hyperscaler USA, ma perché servono l’integrazione IA domestica all’interno dell’economia cinese. Questa dinamica di domanda interna potrebbe offrire protezione se dovessero riemergere frizioni commerciali globali.
Una mappa diversa per gli anni 2020
La mappa di allocazione di Kandhari non rispecchia la dominanza USA del decennio precedente. È invece in sovrappeso su India, Messico, Brasile e parti dell’Europa dell’Est, regioni in cui la crescita degli utili è sempre più legata a consumi interni, spostamenti manifatturieri e slancio riformista.
La sua tesi è guidata dalle valutazioni tanto quanto dai temi. Le azioni dei mercati emergenti trattano a forte sconto, vicino al 30% rispetto agli equivalenti statunitensi. Dopo anni di sottoperformance, anche una rotazione moderata fuori dalla mega-cap tech USA potrebbe sostenere in modo significativo i benchmark EM.
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I tailwind macro contano
Il contesto rafforza la tesi. Un ambiente di policy USA più accomodante inclusi tagli dei tassi e la possibilità di un dollaro più debole tende ad allentare le condizioni finanziarie nelle economie in via di sviluppo. Storicamente, queste fasi supportano afflussi di capitale e stabilizzano le valute, entrambi elementi critici per la performance azionaria.
Allo stesso tempo, Kandhari vede crepe nella storia dei ricavi IA. L’adozione corporate è forte, ma la monetizzazione non sempre ha rispettato le proiezioni. Le aspettative incorporate in alcune valutazioni potrebbero rivelarsi ambiziose se la disciplina di spesa si irrigidisce o se i ritorni richiedono più tempo per materializzarsi.
Posizionarsi per il dopo-hype
Il tema generale è la diversificazione lontano dai trade affollati. Invece di scommettere che l’entusiasmo per l’IA continui senza interruzioni, la strategia si prepara a uno scenario in cui la leadership di mercato si amplia.
Per i portafogli mercati emergenti di Morgan Stanley, ciò significa puntare su regioni a sconto, esposizione alle materie prime e storie tecnologiche guidate dalla domanda interna, una combinazione pensata non per opporsi alla rivoluzione IA, ma per reggerla se il sentiment cambia.
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