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Il 25 giugno alle 16:30 (UTC+8), il tasso di cambio del Renminbi onshore rispetto al Dollaro USA ha chiuso a 6,7995, con un aumento di 57 punti rispetto alla giornata di trading precedente.

Golden Ten Data, 25 giugno – Il provider di servizi cloud per l’intelligenza artificiale NEBIUS (NBIS.US) è salito di oltre il 4% nel pre-market, attestandosi a 270,08 dollari. Secondo le notizie, NEBIUS ha lanciato la versione Nebius AI Cloud 3.6, nome in codice Aether, introducendo numerosi importanti aggiornamenti di funzionalità per i team che gestiscono AI in ambienti di produzione. Inoltre, è stato simultaneamente aperto il canale di anteprima per il programma collaborativo degli sviluppatori e un sistema di certificazione esclusivo. Tra le novità, l’azienda ha introdotto il proprio agente AI proprietario, Nebius Echo, che consente il controllo dell’infrastruttura cloud tramite linguaggio naturale e che è perfettamente integrato nel pannello di controllo web. In futuro, questo strumento coprirà gradualmente anche funzioni di risoluzione intelligente dei problemi e distribuzione automatizzata del codice.

Secondo quanto riportato da BlockBeats, il 25 giugno, gli strateghi di Goldman Sachs ritengono che il trading basato sull’AI a Wall Street stia entrando in una fase più complessa: il mercato continua a credere nel ciclo d’investimento dell’intelligenza artificiale, ma non applica più lo stesso schema di valutazione a tutte le aziende AI. Nell’ultimo anno, gli investitori hanno preferito acquistare i beneficiari diretti della filiera infrastrutturale AI. Nvidia, TSMC e alcuni fornitori di apparecchiature per semiconduttori e server hanno beneficiato dell’aumento continuo degli investimenti in conto capitale da parte delle grandi aziende di cloud computing. Finché Amazon, Alphabet, Meta e Microsoft continueranno ad acquistare chip, server e capacità per data center, le previsioni di ricavi per le aziende hardware continueranno ad essere sostenute. Tuttavia, i cosiddetti hyperscaler che sostengono questi investimenti non hanno avuto una performance azionaria altrettanto forte. Il mercato sta premiando “chi incassa”, ma rimane cauto verso “chi spende”. Gli investitori sono sempre più attenti alla possibilità che questi investimenti AI da centinaia di miliardi di dollari si traducano infine in profitti, flussi di cassa liberi e ritorni per gli azionisti. È in questo scenario che Goldman Sachs afferma che il trading AI assomiglia a un “elastico teso”: da un lato le aspettative sugli ordini e profitti dei fornitori di hardware continuano ad aumentare; dall’altro le grandi piattaforme tecnologiche si trovano sotto pressione per via di investimenti in conto capitale sempre più gravosi. Questa struttura potrà reggere finché la domanda AI continuerà a crescere. Ma se il mercato inizierà a dubitare della redditività degli investimenti, o i colossi del cloud lasceranno intendere che la crescita delle spese AI ha raggiunto il picco, i relativi titoli potrebbero essere rivalutati. Goldman Sachs non è ribassista sull’AI, bensì ritiene che il trading AI sia passato dagli investimenti tematici a una fase di verifica del rendimento. Il mercato non si chiede più solo “chi partecipa all’AI”, ma comincia a domandarsi “chi può effettivamente guadagnare dall’AI”. Per Nvidia, TSMC e la catena delle apparecchiature AI, il rischio maggiore non è il venir meno della domanda, ma il fatto che la crescita della richiesta non continui oltre le previsioni. Per Amazon, Alphabet, Meta e Microsoft la pressione di breve termine deriva dall’elevata spesa in conto capitale; tuttavia, se i costi AI diminuissero o se i prodotti AI generassero ricavi concreti, questi potrebbero diventare i beneficiari della prossima fase. Una variabile ancora più significativa è rappresentata dalla curva dei costi AI. Se Cina, Giappone o altre regioni riuscissero a sviluppare e gestire modelli ad alte prestazioni a costi inferiori, la strada intrapresa dalle grandi aziende tech statunitensi sul fronte degli investimenti verrebbe messa in discussione. Il mercato aveva finora ipotizzato che primeggiare nell’AI richiedesse necessariamente più chip e data center più grandi, ma il miglioramento dell’efficienza dei modelli e lo sviluppo di chip alternativi potrebbero indebolire questa logica. Dunque, la narrativa principale sull’AI non è finita, ma la logica d’acquisto sta diventando più sofisticata. Nella prossima fase, la questione cruciale non sarà più solo la presenza della domanda di AI, bensì chi saprà trasformare gli investimenti AI in flussi di cassa reali.