Nuove opportunità
abrdn: ecco i temi dell’intelligenza artificiale del prossimo decennio
Nella sua analisi Jamie Mills O’Brien mette in evidenza come lo sviluppo dell’AI sia un trend destinato a proseguire nei prossimi anni, evidenziando i settori da sfruttare in ottica investimento
di Fabrizio Arnhold 19 Luglio 2024 08:00
Uno sviluppo che sembra davvero non trovare ostacoli. L’intelligenza artificiale si ritaglia un ruolo di primo piano non solo in grandi aziende come Nvidia o Microsoft, ma anche in settori e aree geografiche sempre più ampie. “A nostro avviso la prossima generazione di aziende che trarranno vantaggio dall’AI convergerà in tre settori: l’infrastruttura energetica alla base dell’AI; le opportunità legate ai dati center; la combinazione dell’AI generativa con le tecnologie dei cosiddetti digital twin”, spiega Jamie Mills O’Brien, investment director di abrdn.
Il crescente impiego dell’intelligenza artificiale comporta un aumento del consumo dell’energia elettrica. “Circa il 40% in più nei Paesi occidentali - prosegue O’Brien - spinto dal consumo dei data center AI e dalla politiche green. Di recente il ceo di Emerson Lal Karsanbhai ha commentato che una ricerca condotta su ChatGPT consuma da sei a dieci volte l’energia di una ricerca tradizionale su Google”. Le stime della spesa in conto capitale necessaria per costruire l’infrastruttura AI continuano a salire: l’aumento della domanda è reale e, per abrdn, è già in atto.
Le principali economie si stanno attrezzando per decarbonizzare le loro reti elettriche. “Le aziende che si trovano nella posizione migliore per capitalizzare questa trasformazione sono le aziende elettriche, come Schneider e WEG, e i player di apparecchiature focalizzate sulle utility, come Hubbell”, precisa il gestore di abrdn. “L'innovazione è necessaria anche per quanto riguarda il modo in cui le reti funzionano, e forse la stessa intelligenza artificiale può svolgere un ruolo nella progettazione di un sistema di rete più efficiente. Opportunità interessanti sono rappresentate inoltre da aziende come Itron, che offrono contatori smart e software di analisi per la rete, o aziende come Alfen in Europa, che vendono infrastrutture e software per le smart-grid”.
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Un settore legato all’intelligenza artificiale da seguire con attenzione è quello dei data center. “Per funzionare in modo efficiente e affidabile, devono fare affidamento sul processo di raffreddamento e su un’alimentazione elettrica stabile”, sottolinea nella sua analisi Jamie Mills O’Brien. “L’esigenza di forniture di energia resilienti e la lentezza degli upgrade alla rete elettrica portano a potenziali opportunità per le aziende che offrono generazione di energia di back-up e apparecchiature di alimentazione ininterrotta, come ad esempio Schneider, Siemens, ABB, Munters e Eaton”. Per quanto riguarda il settore del raffreddamento, si nota una forte espansione soprattutto in Asia e nei mercati emergenti, che ospiteranno i leader di domani.
I digital twin sono una rappresentazione digitale accurata di un bene fisico, di una persona o di un processo che possono essere utilizzati per simulare i risultato e ottimizzare i comportamenti. “La spina dorsale di un buon digital twin è costituita da dati accurati, abbondanti e in tempo reale - aggiunge O’Brien -. In passato, questi grandi data point in tempo reale si sono rivelati difficili da gestire, ma se combinati con l'AI generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono riassumere le informazioni essenziali necessarie e consentire un trasferimento efficiente dei dati e l'elaborazione dei digital twin”. Le azienda da tenere d’occhio per abrdn, in questo settore, sono Dassault, Altair, Siemens, Aveva (di proprietà di Schneider), Nemetschek e Autodesk.
AUMENTERÀ IL CONSUMO DI ELETTRICITÀ
Il crescente impiego dell’intelligenza artificiale comporta un aumento del consumo dell’energia elettrica. “Circa il 40% in più nei Paesi occidentali - prosegue O’Brien - spinto dal consumo dei data center AI e dalla politiche green. Di recente il ceo di Emerson Lal Karsanbhai ha commentato che una ricerca condotta su ChatGPT consuma da sei a dieci volte l’energia di una ricerca tradizionale su Google”. Le stime della spesa in conto capitale necessaria per costruire l’infrastruttura AI continuano a salire: l’aumento della domanda è reale e, per abrdn, è già in atto.
DECARBONIZZARE LE RETI ELETTRICHE
Le principali economie si stanno attrezzando per decarbonizzare le loro reti elettriche. “Le aziende che si trovano nella posizione migliore per capitalizzare questa trasformazione sono le aziende elettriche, come Schneider e WEG, e i player di apparecchiature focalizzate sulle utility, come Hubbell”, precisa il gestore di abrdn. “L'innovazione è necessaria anche per quanto riguarda il modo in cui le reti funzionano, e forse la stessa intelligenza artificiale può svolgere un ruolo nella progettazione di un sistema di rete più efficiente. Opportunità interessanti sono rappresentate inoltre da aziende come Itron, che offrono contatori smart e software di analisi per la rete, o aziende come Alfen in Europa, che vendono infrastrutture e software per le smart-grid”.
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Un settore legato all’intelligenza artificiale da seguire con attenzione è quello dei data center. “Per funzionare in modo efficiente e affidabile, devono fare affidamento sul processo di raffreddamento e su un’alimentazione elettrica stabile”, sottolinea nella sua analisi Jamie Mills O’Brien. “L’esigenza di forniture di energia resilienti e la lentezza degli upgrade alla rete elettrica portano a potenziali opportunità per le aziende che offrono generazione di energia di back-up e apparecchiature di alimentazione ininterrotta, come ad esempio Schneider, Siemens, ABB, Munters e Eaton”. Per quanto riguarda il settore del raffreddamento, si nota una forte espansione soprattutto in Asia e nei mercati emergenti, che ospiteranno i leader di domani.
LA SPINTA DEI DIGITAL TWIN
I digital twin sono una rappresentazione digitale accurata di un bene fisico, di una persona o di un processo che possono essere utilizzati per simulare i risultato e ottimizzare i comportamenti. “La spina dorsale di un buon digital twin è costituita da dati accurati, abbondanti e in tempo reale - aggiunge O’Brien -. In passato, questi grandi data point in tempo reale si sono rivelati difficili da gestire, ma se combinati con l'AI generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono riassumere le informazioni essenziali necessarie e consentire un trasferimento efficiente dei dati e l'elaborazione dei digital twin”. Le azienda da tenere d’occhio per abrdn, in questo settore, sono Dassault, Altair, Siemens, Aveva (di proprietà di Schneider), Nemetschek e Autodesk.
