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ACT III: Arma Segreta
Negli ultimi 45 giorni, il dibattito sulle tariffe e il commercio globale ha dominato le discussioni economiche, con un’accelerazione significativa a partire dal 2 aprile 2025. In quel giorno, diversi paesi hanno intensificato le negoziazioni per rivedere i dazi sulle importazioni tecnologiche, con particolare attenzione ai veicoli elettrici e alle innovazioni legate all’intelligenza artificiale.
Le pressioni per proteggere i mercati locali si sono scontrate con la necessità di favorire l’innovazione e la diffusione di tecnologie all’avanguardia, come il Full Self-Driving (FSD) di Tesla. In questo contesto, l’approccio di Tesla emerge come unico e strategicamente vantaggioso.
Il Full Self-Driving di Tesla è una tecnologia rivoluzionaria, già implementata nei veicoli e pronta a trasformare la vita quotidiana, ma attualmente in attesa di approvazioni normative in varie zone del mondo. Una volta sbloccata, sarà disponibile globalmente senza barriere tariffarie significative.
Mentre i concorrenti devono ancora sviluppare e distribuire hardware per entrare nei mercati o espandersi, Tesla ha già posizionato il suo software, che giace dormiente nei veicoli, pronto per essere attivato. È un vantaggio competitivo enorme.
Anche il Cybercab di Tesla segue una logica simile: già prodotto con componenti locali su scala globale, riducendo al minimo la dipendenza da catene di approvvigionamento internazionali soggette a dazi. Questo approccio sblocca un valore immenso senza dover spostare fisicamente alcun pezzo. In un certo senso, la miglior catena di approvvigionamento è quella che non esiste affatto.
Questo modello è particolarmente efficace per Tesla proprio a causa del contesto di dazi e tariffe. In un’epoca in cui i costi di importazione possono strangolare i concorrenti che dipendono da hardware prodotto altrove, Tesla aggira il problema puntando sul software, che non è soggetto alle stesse restrizioni fisiche o economiche.
Mentre altri devono affrontare ostacoli logistici e burocratici per scalare, Tesla può semplicemente “accendere” la sua tecnologia con un aggiornamento, bypassando dazi e ritardi. È una dimostrazione di come l’innovazione software-centrica possa trasformare non solo la mobilità, ma anche le dinamiche del commercio globale.
Solo nell’ultima settimana, Elon Musk e alcune figure chiave del suo entourage hanno svelato tre notizie di portata straordinaria, confermando il ritmo inarrestabile dell’innovazione di Tesla:
– Full Self-Driving (FSD) in Cina ed Europa: le autorità di questi mercati hanno accolto la richiesta di approvazione per l’FSD, che ora si trova in fase di “Pending Approval”. Un passo decisivo per portare la guida autonoma di Tesla su scala globale.
– Un traguardo sulle batterie 4680: nelle ultime settimane, Tesla ha annunciato un importante milestone nella produzione delle sue celle 4680. Il team texano dedicato all’hardware ha raggiunto un livello di scala tale da rendere la produzione interna più conveniente rispetto ai fornitori esterni, un successo che rafforza l’autonomia dell’azienda.
– Grok nelle auto Tesla: l’intelligenza artificiale Grok (pensa a una versione evoluta di ChatGPT, sviluppata da xAI per X) sarà integrata nei veicoli Tesla. Grazie a microfoni capaci di captare suoni impercettibili all’orecchio umano – come la sirena di un’ambulanza a distanza – il sistema potrà reagire in modo rapido e privo di emotività, anche in situazioni critiche.
La magia del Full Self-Driving di Tesla: un robot su quattro ruote
Nessun’altra azienda al mondo – non solo nel settore automobilistico, ma in qualsiasi ambito – ha dimostrato una capacità di innovare così intensa e rapida negli ultimi anni. E queste tre notizie? Sono arrivate tutte nell’arco di una sola settimana. Tesla non sta solo cambiando le regole del gioco: le sta riscrivendo da zero.
Un altro spunto affascinante è emerso direttamente dalla penna digitale di Elon Musk in un tweet dell’8 aprile 2025: “La fabbrica Tesla, in particolare la nostra linea di produzione di prossima generazione per il Cybercab, è il vero prodotto. Questo, insieme all’autonomia e a Optimus, è ciò che conta davvero”.
Il 24 marzo avevo già riportato una dichiarazione di Elon Musk: un Cybercab uscirà dalla linea di produzione ogni 5 secondi. Un numero che lascia senza parole. All’epoca commentai: “Tesla non è solo un’azienda che fabbrica auto: è la macchina che genera macchine. Questo la rende unica, diversa da qualunque altro produttore sul pianeta. Pensateci: le fabbriche automobilistiche tradizionali impiegano in media 60-90 secondi per completare un veicolo. Tesla non si limita a costruire automobili; sta dando forma al futuro, e lo fa a una velocità che supera ogni immaginazione.”
Quei 5 secondi, va precisato, non rappresentano il tempo totale del processo produttivo end-to-end (E2E), ma il “click rate” di uscita, ovvero il ritmo con cui i Cybercab vengono completati una volta che la linea è a pieno regime – probabilmente un valore basato sulla capacità teorica massima.
Da anni sostengo che ogni mossa di Musk, dai tunnel di The Boring Company a Grok, dall’acquisizione di Twitter fino a ogni tassello intermedio (e chissà, forse persino incursioni in politica), sia parte di un grande puzzle che solo pochi riescono a decifrare nella sua interezza.
Un esempio recente dimostra quanto sia facile fraintendere il potenziale di Tesla. Un’infografica del Global Times, basata sul P3 ADAS China Benchmark 2024, ha messo marchi cinesi davanti a Tesla nei sistemi di guida avanzata, relegando la Model 3 all’ultimo posto con un punteggio di 3.66 contro i 4.73 del leader cinese. Sembra impressionante, vero? Ma scavando più a fondo, il grafico si sgretola.
Stai vedendo il quadro giusto?
L’infografica intitolata “Chi guida nei sistemi di guida intelligenti?”, basata sul P3 ADAS China Benchmark 2024 e pubblicata da Global Times, si presenta come un’autorità nel valutare i sistemi di assistenza alla guida avanzata (ADAS).
Tuttavia, un’analisi rigorosa ne rivela l’inattendibilità, i pregiudizi evidenti e l’irrilevanza per un confronto globale. Ecco perché questo grafico non merita alcuna credibilità.
Assenza di una metrica globale: un BIAS fatale
Non esiste una metrica ufficiale mondiale per valutare le prestazioni ADAS. Standard come UNECE in Europa, NHTSA negli Stati Uniti e C-NCAP in Cina sono regionali e non comparabili. UNECE, ad esempio, richiede funzionalità come l’assistenza al punto cieco per l’omologazione, mentre NHTSA si concentra sulla sicurezza negli USA.
Il P3 ADAS China Benchmark, condotto in Cina, non ha alcuna validità globale. Pretendere di determinare “chi guida” a livello mondiale con un test regionale è un errore metodologico grave, che rende l’infografica fondamentalmente inutile per confronti internazionali.
Pregiudizio nazionale: la mano pesante di Global Times
Global Times, il publisher dell’infografica, è un media di stato cinese noto per promuovere propaganda governativa, con una valutazione di credibilità “discutibile e dubbia” da Media Bias/Fact Check.
La sua storia include disinformazione su temi come Xinjiang e Ucraina, dimostrando un bias sistematico. Non sorprende, quindi, che 8 dei 10 veicoli classificati siano cinesi, con i primi cinque—tutti cinesi—che dominano con punteggi da 4.46 a 4.73.
Tesla Model 3, un leader globale in guida autonoma, è relegata all’ultimo posto con un punteggio di 3.66, appena sopra la media europea di 3.6.
Questo squilibrio non è casuale: riflette un chiaro favore verso i marchi locali, minando qualsiasi pretesa di obiettività.
Metodologia opaca e non indipendente
Il benchmark P3, condotto durante il Beijing Auto Show ad aprile 2024, si basa su test con circa 70 clienti e 8 veicoli, valutando funzionalità Level 2++ come “Navigation on Pilot” in città. Sebbene P3 dichiari di utilizzare oltre 100 casi di test, non fornisce dettagli sui criteri di ponderazione o sull’indipendenza del processo. Essendo una consulenza gestionale con focus sul mercato cinese, P3 non dimostra di essere immune da influenze locali, specialmente in un evento sponsorizzato in Cina.
Un campione di 70 persone è troppo piccolo per trarre conclusioni significative, e la mancanza di trasparenza sui metodi di valutazione rende i risultati non verificabili.
Tesla penalizzata: un confronto sleale
Ad aprile 2024, Tesla non aveva ancora testato le versioni FSD 12 e 13 in Cina. Il rollout di FSD in Cina ha subito ritardi regolamentari, con test per veicoli HW3 iniziati solo successivamente, come confermato da fonti del 2024.
Il punteggio di Tesla (3.66) si basa quindi su versioni precedenti del suo sistema, mentre i concorrenti cinesi, come Aito M9 (4.73) e Ji Yue 01 (4.64), hanno beneficiato di sistemi ottimizzati per il mercato locale. Questo confronto sleale, unito al contesto di un’indagine NHTSA che nello stesso mese ha criticato Autopilot per 467 incidenti, ha probabilmente influenzato negativamente la percezione di Tesla, ma non giustifica un punteggio così basso rispetto alla sua leadership globale.
Mancanza di confronto con standard internazionali
Benchmark riconosciuti come Euro NCAP e J.D. Power offrono valutazioni più equilibrate. Euro NCAP, ad esempio, testa sicurezza e ADAS su una scala di 5 stelle, includendo crash test e assistenza alla guida, mentre J.D. Power misura la soddisfazione del cliente.
Il P3 ADAS China Benchmark non si confronta con questi standard, limitandosi a un contesto regionale e ignorando marchi internazionali che eccellono altrove. La sua pretesa di autorità è quindi priva di fondamento.
Conclusione: un’infografica da ignorare
L’infografica del P3 ADAS China Benchmark 2024 è un esercizio di propaganda mascherato da analisi tecnica. La mancanza di una metrica globale, il pregiudizio evidente di Global Times, una metodologia opaca e un confronto sleale con Tesla la rendono non solo inaffidabile, ma anche irrilevante.
Per questo sono un fermo sostenitore di Tesla e ottimista sul suo futuro a lungo termine: la disinformazione scambiata per verità è il mio più grande alleato.
Questa infografica non è un’analisi: è una distrazione.
Eppure, in un mercato volatile, immagini come queste possono confondere anche gli investitori più attenti. Ti sei mai chiesto se stai basando le tue scelte sulle informazioni giuste?
È qui che entra in gioco l’opportunità: vedere oltre il rumore, cogliere il potenziale di Tesla prima che diventi ovvio per tutti. Tuttavia, come sempre, il nostro modello R.A.P.T.OR. – perfezionato in 15 anni di studi e investimenti – ci impone di allineare la tesi di investimento al momento giusto. Di recente abbiamo inserito una quota parziale di Tesla nel nostro portafoglio tematico tecnologico Théma, con l’intenzione di completarla a breve. Il primo trimestre del 2025 ci ha ricordato una lezione fondamentale: non basta scegliere un titolo e aggiungerlo al portafoglio; conta come lo fai.
Se vuoi scoprire come navigare questo mercato senza sovraesporti né rimanere escluso, partecipare ai nostri webinar settimanali riservati ai clienti R.A.P.T.OR. e costruire un portafoglio tecnologico solido, puoi contattarci qui.
La magia di FSD, Parte 2
Questa è la terza parte di una newsletter in serie che ho iniziato a aprile 2025, ho scritto un articolo approfondito sul Full Self-Driving (FSD) di Tesla. È stato ben accolto – con oltre 6000 lettori – e lo considero una delle migliori spiegazioni sull’argomento: Leggi qui le due parti precedenti.
Ora voglio cambiare prospettiva. Spiegherò ancora il Full Self-Driving (FSD) di Tesla a grandi linee, ma stavolta mi concentrerò di più sull’intelligenza artificiale che lo rende possibile. Per molti, sembra “magia” – e in parte lo è – ma cercherò di svelarne i segreti. Prometto che, alla fine, non solo lo capirai, ma ti sembrerà di aver scoperto il trucco di un prestigiatore!
Il Cervello di Tesla: dentro il futuro della guida autonoma
Il Full Self-Driving (FSD) è il sistema di guida autonoma di Tesla, basato principalmente su una visione tramite telecamere e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Altri dati, come l’audio (per captare sirene di emergenza) e la telemetria del veicolo, integrano le informazioni visive. Come abbiamo già discusso precedentemente, Tesla non usa LiDAR né radar.
I dati raccolti dai sensori vengono elaborati dal sistema FSD, guidato dall’intelligenza artificiale, che decide e attiva i comandi del veicolo – accelerazione, frenata, sterzo – per guidarlo lungo il percorso previsto.
L’intelligenza artificiale (IA) è una rivoluzione nel mondo dell’informatica. Sviluppata da decenni, oggi sta esplodendo grazie al machine learning, che permette ai sistemi di imparare dai dati senza bisogno di istruzioni dettagliate. Al cuore di tutto ci sono le reti neurali, ispirate al cervello umano. Queste reti, che rendono possibili cose come il riconoscimento delle immagini o l’elaborazione vocale, sono la base di sistemi come FSD. Imparano continuamente, affinandosi con enormi quantità di dati e feedback dal mondo reale.
Una rete neurale è fatta di nodi (o neuroni) organizzati in strati:
– Strato di ingresso: dove entrano i dati.
– Strati nascosti: dove la rete elabora e “impara” dai dati.
– Strato di uscita: dove si genera il risultato finale, come una decisione.
Come funziona il Full Self-Driving (FSD) di Tesla
Il Full Self-Driving (FSD), a partire dalla versione 12, è il sistema di guida autonoma di Tesla. È una rete neurale, una specie di “cervello digitale”, che prende decisioni per il veicolo basandosi su quello che “vede” e “sente”. Ma cosa significa in parole semplici?
Cosa usa FSD per decidere
FSD raccoglie informazioni da diversi input:
- Telecamere: ogni Tesla ha 8 telecamere che registrano immagini continue (circa 88,5 milioni di dati per ciclo). È come se il veicolo avesse occhi ovunque.
- GPS e sensori: posizione, velocità, direzione – poche informazioni, ma essenziali (circa 8 valori).
- Stato del veicolo: quanto stai accelerando, frenando o sterzando (5 valori).
Audio: microfoni che captano suoni come sirene (circa 250.000 dati). - Contesto: ora del giorno o meteo, tipo pioggia o sole (meno di 10 dati).
Immagina tutto questo come un’enorme quantità di informazioni che entrano nel sistema. Le telecamere, soprattutto, producono una montagna di dati – milioni di numeri che descrivono cosa c’è intorno all’auto.
Cosa fa FSD con questi dati
Il sistema decide cosa fare:
- Sterzare (es. a sinistra o destra).
- Accelerare (quanto spingere).
- Frenare (quando rallentare).
- Usare frecce o clacson (se serve).
Un esempio pratico: il sistema potrebbe dire “sterza un po’ a sinistra, accelera al 15%, non frenare, niente frecce o clacson”. Tutto questo viene deciso in un istante.
FSD è fatto di “strati” che elaborano i dati:
- Uno strato iniziale prende tutte le informazioni (come le immagini delle telecamere).
- Strati intermedi (tanti, forse 10 o più) analizzano e “digeriscono” questi dati.
- Uno strato finale dice al veicolo cosa fare.
Pensa a una cucina: gli ingredienti grezzi (i dati) entrano, vengono lavorati passo dopo passo, e alla fine esce il piatto pronto (la decisione).
Un esempio semplice (illustrazione sotto)
Immagina una rete con:
- 5 punti in ingresso (dove entrano i dati).
- 3 strati intermedi, ognuno con 5 punti che elaborano.
- 5 punti in uscita (le decisioni).
Ogni punto è collegato agli altri con “pesi” (numeri che dicono quanto è importante ogni connessione). Ovviamente, FSD è molto più grande – i dati delle telecamere da soli sono milioni, non 5! Ma il concetto è lo stesso.
FSD non nasce imparato: viene “allenato”
Tesla usa milioni di esempi reali: immagini, suoni e comandi corretti dati da persone.
All’inizio, il sistema prova a indovinare e sbaglia. Poi, confrontando i suoi errori con le risposte giuste, aggiusta i suoi “pesi” e “bias” (regole interne).
Con il tempo, diventa bravissimo a prevedere cosa fare.
Ci sono anche dati di controllo (chiamati validation set) per verificare che il sistema migliori davvero, senza “truccare” i risultati. Alla fine, si ottiene un “modello” – una versione finita e pronta da usare.
FSD non è solo tecnologia: è il futuro della guida.
Una volta perfezionato, può trasformare le Tesla in taxi autonomi o veicoli super-efficienti. Più dati raccoglie, meglio diventa – e questo è un vantaggio che cresce nel tempo.
Immagina che nella versione 13.2.8 di FSD, se l’auto sterza troppo vicino a un marciapiede, costringendo il conducente a intervenire, Tesla scopre il problema, raccoglie nuovi dati e “allena” di nuovo il sistema. Con qualche aggiustamento interno, il modello viene corretto e l’errore sparisce.
Non serve sapere quali dettagli tecnici sono cambiati – è troppo complicato da prevedere. L’importante è che ora l’auto sterza nel modo giusto, e Tesla si assicura che la correzione non crei altri problemi.
Questo processo di miglioramento richiede mesi e una potenza di calcolo pazzesca, grazie a migliaia di processori GPU che lavorano insieme, dividendo il lavoro per velocizzare tutto.
Una volta pronto, il modello (ad esempio versione 13.2.8) viene inviato alle auto tramite un aggiornamento wireless. Quando guidi con FSD, il sistema prende i dati – come immagini delle telecamere – e decide in tempo reale cosa fare: accelerare, frenare o sterzare.
È il cervello digitale che guida al posto tuo.
FSD sta arrivando al traguardo: la guida autonoma è vicina
Tesla lo dimostra con dati sulla sicurezza sempre migliori e investimenti sempre più grandi.
Ogni aggiornamento importante (come v12, v13 e presto v14) rende il sistema dieci volte più sicuro – un cammino verso una affidabilità quasi perfetta, che potremmo chiamare “la scalata dei 99%” (da 99,9% a 99,99% e oltre).
A questo punto, raggiungere l’autonomia è solo una questione di potenza di calcolo, il che significa che la sfida principale è limitata dalla capacità computazionale disponibile, sia per l’addestramento che per l’inferenza.
Ed è qui che brillano i titoli legati ai chip, pronti a cavalcare un’onda di crescita per almeno il prossimo decennio. Altro che bolla dell’IA scoppiata: il futuro è appena iniziato. Come sai, stiamo già includendo alcuni di questi nomi nel nostro portafoglio tecnologico Théma, costruendo una strategia per cogliere questa opportunità.
Ogni nuovo modello è significativamente più grande – più parametri e più dati di addestramento – il che porta a tempi di addestramento più lunghi.
È stato riportato che la versione 13 è tre volte più grande (tre volte più parametri) rispetto alla versione 12, il che implica (senza ottimizzazioni) che l’addestramento richiede tre volte più potenza di calcolo, senza nemmeno considerare l’aumento dei dati di addestramento.
Questo addestramento avviene nel supercomputer Cortex AI di Tesla, situato nella Gigafactory di Austin, Texas.
La crescita di Cortex è stata rapida, con le sue prime 50.000 GPU Nvidia H100 attivati nel quarto trimestre del 2024. I piani prevedono un’espansione del cluster di GPU, inizialmente di tre volte, per soddisfare la crescente domanda di calcolo dovuta a modelli sempre più grandi e a un aumento dei dati di addestramento.
Pensa a FSD come a una scatola magica stracolma di numeri – tra 500 milioni e 1 miliardo di “istruzioni” e altri milioni di “regolazioni”. Non è magia, però: sono solo numeri che Tesla ha organizzato in modo intelligente. Il trucco sta nel come sono strutturati, ma non serve capirlo nei dettagli.
L’importante è questo: questi numeri fanno tutto da soli, senza bisogno di codice scritto da umani. Non c’è un programma che dice “frena qui” o “gira là”. La scatola ha imparato da milioni di situazioni di guida e sa cosa fare. Se qualcosa non funziona, Tesla aggiunge nuovi dati e la aggiorna – magari cambiando milioni di numeri per migliorare il risultato.
Alla fine, FSD prende quello che “vede” e decide come guidare in sicurezza. È una specie di super-cervello fatto di numeri.
Da Zero a Uno
Non sono in nessun modo un esperto di tecnologia nel senso tradizionale, anche se questa newsletter potrebbe far pensare il contrario. Certo, ne capisco le basi, sono affascinato da ciò che rappresenta e dalla sua capacità di cambiare il mondo. Ho scritto il 99% degli algoritmi dietro i miei scan, che mettiamo a disposizione dei nostri clienti R.A.P.T.O.R. per scovare i migliori titoli sul mercato. Ma non so programmare, non scrivo codice e, se mi chiedi cos’è un DNS, potrei balbettare.
Eppure, quando mi imbatto in qualcosa come FSD, scatta una scintilla. Mi tuffo nella tana del bianconiglio delle informazioni e non mi fermo finché non ho capito tutto. Questo è il mio punto di forza, soprattutto rispetto a chi è un vero guru di reti neurali, teoremi di Turing o codici complessi.
Loro si concentrano su quale tecnologia sia “più avanzata” o migliore per l’utente finale che però spesso è un tecnico come loro. E, dal loro punto di vista, hanno probabilmente ragione.
Io vedo oltre: cosa significa per il mercato, per gli investitori, per il futuro.
Il mio approccio non viene da un’aula del MIT, ma dalla Silicon Valley, dove il valore di un’idea si misura non solo in righe di codice, ma in visione e impatto. È una prospettiva che ho affinato nel tempo, ispirata da letture come Zero to One di Peter Thiel, che già nel 2015 mi ha aperto gli occhi su come nascono le vere rivoluzioni. Thiel scrive che il progresso non arriva copiando il vecchio, ma creando qualcosa di completamente nuovo – e Tesla, con FSD, sta facendo proprio questo.
Ma c’è di più. Il settore tecnologico vive in un mondo a parte, sospeso tra Wall Street e la Silicon Valley. È un mix unico di mercati azionari pubblici, con le loro fluttuazioni legate al sentiment degli investitori, e dinamiche di private equity e venture capital, dove il valore si costruisce su idee audaci e visioni a lungo termine. Questa peculiarità ha reso il tech, negli ultimi vent’anni, un terreno scivoloso per molti investitori, limitando l’accesso a opportunità di ricchezza generazionale a una cerchia ristretta di visionari.
Prevedo che nei prossimi dieci anni sarà ancora così: il mercato tech resterà un gioco per pochi, dove il vero valore oscilla tra i numeri di Wall Street e i sogni della Silicon Valley. È per questo che i Value Investor alla Warren Buffett, e chi ha provato a imitarli senza successo, spesso inciampano quando si tratta di tecnologia. Serve un occhio diverso, capace di vedere oltre i bilanci e cogliere il potenziale dirompente di un’idea.
Io non sono un coder, ma sono un investitore che capisce il perché dietro la tecnologia. E quando si parla di Tesla, il perché è chiaro: sta costruendo un futuro che pochi riescono a immaginare. Ecco perché il mio approccio, e il nostro modello R.A.P.T.O.R., sono progettati per aiutarti a navigare questo mondo complesso, trovando il momento giusto per cogliere opportunità come questa. (Chiedi info qui)
In conclusione, Musk e i suoi ingegneri invece di usare mille sensori come gli altri, hanno puntato tutto sulle telecamere – più semplice, più economico, più furbo. Tesla ha scommesso sull’idea audace che una soluzione AI “end-to-end” sarebbe stata la chiave per raggiungere la piena autonomia: taxi senza conducente, trasporti più efficienti, un’industria automobilistica tutta nuova.
Mi auguro che questo articolo, insieme ai precedenti, ti abbia offerto una visione chiara di come funziona FSD e dell’intelligenza artificiale che lo rende possibile. Così, mentre questa tecnologia trasforma il nostro mondo, sarai pronto con una conoscenza “sotto il cofano” che spiega perché, per me e la mia azienda, Tesla rappresenta un investimento nel futuro.
Negli ultimi 7 giorni, il TPRI ha investito su cinque nuove aziende – oltre a Tesla – che crediamo trarranno vantaggio dalla grande corsa all’intelligenza artificiale. Ogni lunedì alle 18:30, in un webinar di 90 minuti, ti spieghiamo come scegliamo di entrare o uscire da questi investimenti e cosa prevediamo per il mercato. [Scopri di più cliccando qui e parla con un consulente del TPRI]
Gian Massimo Usai
Lead Tech Analyst – Head Of Research
Trend Positioning Research Institute
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Nota: Il TPRI conduce ricerche e formula conclusioni operative per il proprio Portafoglio Tematico Tecnologico THÉMA . Le informazioni condivise con i lettori non garantiscono performance delle azioni né costituiscono consulenza finanziaria. È consigliabile consultare il proprio consulente finanziario prima di investire.Vi invitiamo a fare le vostre analisi prima di acquistare azioni delle società eventualmente citate nei nostri canali.
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