La domanda sopra – $GOOG è sottovalutato? – è sia un argomento caldo nei forum di investimento, che genera dibattiti accesi e interpretazioni personali, sia tipico del tipo di analisi che gli investitori retail affrontano prima di fare una mossa.
È anche un ottimo test pratico dello stato dell'arte dell'IA per gli investimenti quotidiani. In particolare, vogliamo capire se l'IA di oggi può aiutare gli investitori a scoprire intuizioni genuine e a fornire dati affidabili a supporto delle sue affermazioni. Con piattaforme come $HOOD che offrono assistenza IA per le operazioni, è un tema attuale.
Prima i metodi, poi le risposte.
Quindi, l'IA sblocca nuove intuizioni?
I nostri test iniziano con Claude Opus 4.8, attualmente il modello più potente di Anthropic disponibile al pubblico. Abbiamo chiesto a Claude, così com'è, informazioni su $GOOG e abbiamo esaminato quali analisi ha eseguito, da dove ha preso i dati e, in definitiva, quanto è stata utile la risposta.
Claude ha iniziato interrogando siti web aggregatori. Queste fonti citavano il rapporto P/E di $GOOG rispetto alla sua media decennale e rispetto al settore. Claude ha anche estratto target di prezzo che rappresentavano una media delle valutazioni degli analisti sell-side – questi arrivavano già mediati: il riepilogo di MarketBeat di un consenso di "41 analisti" in un passaggio, una media di "Strong Buy" vicino a $429 in un altro. Claude ha citato due valori di fair value, uno da Simply Wall St e uno da una formula in stile Peter Lynch, che rappresentano modelli orientati al retail trovati nella prima pagina di una ricerca web.
Prendendo come esempio i target di prezzo, abbiamo notato che non avevamo accesso all'elenco degli analisti, alle date o al metodo di mediazione dietro i target di "consenso". Abbiamo anche osservato che i due passaggi di Claude sul sotto-compito non concordavano sul numero finale. Ciò significa che, come molti dati presi dal web aperto, l'analisi di Claude si basava su numeri indicativi senza molte informazioni su cosa li componeva o, cosa fondamentale, cosa era stato escluso dal calcolo. Per questa prima analisi, abbiamo scoperto che tutti i numeri di Claude provenivano da tali fonti secondarie.
(A parte: per chi segue gli utili di Broadcom ($AVGO), l'impatto del reperimento dei target degli analisti dal web si è manifestato in tempo reale: entro 15 minuti dalla pubblicazione degli utili, CNBC e Reuters riportavano i ricavi come un mancato obiettivo, mentre WSJ e Yahoo Finance li consideravano un successo. Guai al trader algoritmico basato sull'IA che non è attento...)
La risposta finale di Claude è stata un riassunto competente del consenso del web. Ha fornito una spiegazione con le stesse tre tesi rialziste e gli stessi rischi ribassisti che ci si aspetterebbe di trovare nei titoli e nei migliori post dei forum. La nostra conclusione è che rende genuinamente più veloce il lavoro degli investitori occasionali che frequentano i forum. Ma un corollario è che non impiega, per impostazione predefinita, il tipo di analisi e tecniche di modellazione utilizzate dagli investitori professionisti, né accede ai dati da cui costruiscono le valutazioni aziendali. In questi modi, Claude così com'è fa poco per portare la sofisticatezza degli investitori professionisti al resto di noi.
Quindi, abbiamo chiesto di nuovo a Claude, ma questa volta gli abbiamo dato accesso a 10 anni di KPI operativi, testo di documenti SEC, riepiloghi di segmenti e concorrenti tramite deepKPI, un server MCP appositamente costruito e disponibile per qualsiasi investitore.
Con queste informazioni, Claude è andato molto più in profondità. Innanzitutto, ha iniziato suddividendo i segmenti (Cloud, Servizi, Altre Scommesse), la cronologia di flusso di cassa e capex, il numero di azioni e l'aliquota fiscale, e i commenti del management per analizzare la storia operativa di $GOOG. Si è immerso in voci come l'obbligazione di performance residua, il costo di acquisizione del traffico e i ricavi per dipendente per valutare dove si trova l'azienda oggi e allinearlo con la sua storia. Si è anche offerto di inserire i dati di deepKPI in un foglio di calcolo per creare un tipico modello operativo di livello istituzionale, anche se ci siamo fermati prima di farlo per lo scopo di questo articolo.
Entriamo nel concreto della valutazione:
L'opinione web distillata era che, con $GOOG vicino a $389 e un P/E trailing intorno a 29 contro una media decennale di 27 in un settore più vicino a 35, è a buon mercato rispetto al gruppo e un po' caro rispetto alla sua storia. I target sell-side variavano da $412 a $443, sebbene due modelli di fair value fossero distanti $112 sullo stesso titolo. Il risultato sono state le familiari tesi rialziste e rischi ribassisti, e un pareggio sulla questione sottovalutato/sopravvalutato, che è dove osserviamo forum come r/valueinvesting arrivare.
Una volta aggiunti i dati di deepKPI, Claude è stato in grado di fare un'analisi molto più approfondita della salute dell'azienda rispetto ai concorrenti e alle norme storiche. Ad esempio, la risposta web si basava sull'EV rispetto al free cash flow superiore a 70, che era stato classificato da uno screener come costoso. Ma quando abbiamo approfondito i documenti, i numeri sono stati re-inquadrati: il free cash flow 2025 era di circa $73 miliardi e già piatto mentre gli utili aumentavano, e la costruzione dell'IA sta causando un raddoppio approssimativo del capex 2026, da $91 miliardi a $175-185 miliardi, mentre spinge il free cash flow verso $15-25 miliardi. Quindi 72x non dovrebbe essere preso come un verdetto su quanto sia costosa l'azienda, ma piuttosto come un'istantanea di un'azienda in movimento mentre fa una scommessa massiccia sul futuro. Secondo il nostro recente articolo, questa scommessa è sia la più grande tra i concorrenti che la meno rischiosa rispetto ai core business. Questo cambia completamente l'interpretazione di quel numero.
L'analisi potenziata da deepKPI ha anche esaminato le leve del core business di $GOOG. Ha notato che il backlog contrattato di Cloud è passato da $108 miliardi a $157,7 miliardi in un solo trimestre. Da 2,0x a 2,7x dei ricavi del segmento. Con la maggior parte riconosciuta negli ultimi 24 mesi, questo è servito come prova che Cloud ha il potenziale per mantenere una crescita del 30%+ negli anni a venire. Claude ha anche confrontato i margini del segmento vicini al 24% con AWS e Azure, due concorrenti hyperscaler, e ha notato che i loro margini erano migliori: intorno al 30% basso. Ciò suggeriva uno spazio raggiungibile e significativo per l'ottimizzazione dei profitti, un altro segno che punta alla salute futura dell'azienda.
Claude ha portato alla luce altre due leve importanti dai dati operativi che non erano nel consenso web. La prima era quanto $GOOG paga per portare traffico agli annunci: molto quando vengono pubblicati su siti di rete, e poco quando vengono pubblicati sulle proprietà di $GOOG come Ricerca, YouTube e Gmail. Questo business si sta spostando sempre più verso le proprietà di $GOOG, di 2 punti percentuali su una base pubblicitaria di $265 miliardi, dimostrando che il profitto sta crescendo e ha spazio per fare di più. L'altra leva era la produttività. I ricavi per dipendente hanno iniziato a salire dopo anni di stasi. Questo è importante perché la costruzione del data center si trasformerà in anni di spese di ammortamento che intaccheranno i margini, e l'aumento della produzione per lavoratore spinge i margini nella direzione opposta. Questo è un altro suggerimento che $GOOG sta adottando misure per rafforzare il suo core business mentre porta a compimento il suo investimento nell'IA.
Nel complesso, l'analisi operativa suggeriva che Cloud sta guadagnando meno dei suoi concorrenti e ha un backlog sano per alimentare il processo di colmare questo divario, il business pubblicitario sta diventando più redditizio e la produzione per dipendente è in aumento. Claude + deepKPI hanno concluso che "meglio di quanto suggerisca il suo multiplo" è meglio rispondere con un modello che ci permetta di testare queste leve.
Come investitori retail, possiamo investire quel tempo oppure fare una stima ragionata, ma le cose che guidano la nostra scommessa sono molto chiare: efficienza del cloud rispetto ai concorrenti, mix di canali pubblicitari ed efficienza dei dipendenti. Questo livello di intuizione e comprensione è molto più concreto e chiaro del nostro riassunto del dibattito web e porta un livello di intuizione verificabile alla domanda originale che non è ovvio semplicemente navigando nei forum.
La nostra conclusione è che i modelli di IA sono potenti interpreti di documenti e dati per gli investitori retail, ma bisogna adottare misure per guidarli lontano dai dati web secondari e verso dati di fonte primaria come le serie temporali di KPI e i documenti markdown di deepKPI. Dobbiamo anche dare loro le competenze per interpretare quei dati in modo esperto, come fa deepKPI. Ma, specialmente mentre i servizi di IA riducono il costo di accesso a dati e strumenti analitici – da $10.000+ per posto per servizi affermati come Daloopa a $20/mese per deepKPI, o gratuito per alcuni usi – il divario di lunga data tra investitori retail e investitori professionisti sta cambiando in modo significativo. E rapidamente.
