Il mercato dell'IA si si prevede che si frammenterà entro il 2026, dopo una fine del 2025 volatile, segnata da vendite di tecnologia, rally, operazioni circolari, emissioni di debito e valutazioni elevate che hanno sollevato preoccupazioni su una bolla dell'IA. Questa volatilità potrebbe segnalare cambiamenti negli investimenti in IA, mentre gli investitori analizzano sempre più attentamente chi spende e guadagna denaro nel settore, secondo Stephen Yiu, CIO di Blue Whale Growth Fund. Molti investitori, in particolare quelli retail attraverso ETF, finora non hanno distinto tra aziende che semplicemente hanno prodotti di IA senza modelli di business, quelle che bruciano liquidità su infrastrutture IA e quelle che beneficiano della spesa in IA. Yiu sottolinea l'importanza della differenziazione, poiché l'IA è ancora nelle prime fasi, notando che mentre "sembra che ogni azienda stia vincendo", i partecipanti al mercato inizieranno probabilmente a distinguere i vari tipi di aziende legate all'IA. Yiu suddivide il panorama IA in tre gruppi: startup private come OpenAI e Anthropic, che hanno attirato 176, 5 miliardi di dollari di capitale di rischio nei primi nove mesi del 2025 (dati PitchBook); spenditori di IA quotati in borsa come Amazon, Microsoft e Meta; e fornitori di infrastrutture IA come Nvidia e Broadcom, che ricevono investimenti in IA dai principali spenditori tecnologici. Il Blue Whale Growth Fund valuta le aziende confrontando il rendimento di free cash flow (il contante generato dopo le spese in conto capitale) rispetto al prezzo delle azioni per valutare la correttezza delle valutazioni. La maggior parte delle cosiddette aziende del Magnificent 7 viene scambiata con premi significativi, nonostante gli ingenti investimenti in IA. Yiu preferisce investire in aziende che beneficiano della spesa in IA piuttosto che in quelle che investono pesantemente, ritenendo che posizionarsi "dalla parte ricevente" sia più saggio, dato che i costi legati all'IA influiscono sempre di più sulla situazione finanziaria delle aziende. Julien Lafargue, chief market strategist di Barclays Private Bank, osserva che la "froth" (agitazione febbrile) legata all'IA è concentrata in segmenti specifici piuttosto che diffusa in modo ampio, con rischi maggiori attorno a aziende che ottengono finanziamenti per l'era dell'IA ma senza profitto—come nel caso del computing quantistico, dove l'ottimismo supera i risultati concreti.

Sottolinea l'estrema importanza della differenziazione. I modelli di business dei Big Tech stanno evolvendo, man mano che diventano più asset-heavy acquisendo tecnologia, data center e capacità di calcolo per le strategie di IA, passando da aziende di software leggero a hyperscaler. Questo cambiamento modifica il loro profilo di rischio e le modalità di valutazione. Dorian Carrell di Schroders mette in guardia dal valutare queste aziende con modelli vecchi, tipici delle società di software o con basse spese in conto capitale, evidenziando l'incertezza riguardo ai finanziamenti dei piani di IA, nonostante la fiducia nel successo a lungo termine. Le aziende tecnologiche si sono rivolte ai mercati del debito nel 2025 per finanziare le infrastrutture di IA; Meta e Amazon hanno emesso debito, ma rimangono in posizione di cassa netta positiva, a differenza di aziende più leverageate. Carrell si aspetta che i mercati del debito privato siano particolarmente importanti anche il prossimo anno. Yiu osserva che se la crescita dei ricavi dell'IA non riuscirà a superare l'aumento delle spese per le infrastrutture e l'ammortamento hardware, i margini di profitto potrebbero ridursi, esercitando pressione sui rendimenti degli investitori. Prevede che si allargheranno le differenze di performance tra le aziende, poiché la spesa in IA avrà un peso crescente sui bilanci, rendendo necessaria una maggiore differenziazione in futuro.