Come il "denaro intelligente" si sta preparando per il grande reset del mercato dell'IA

Negli ultimi due anni, il mercato statunitense è stato guidato principalmente dalla storia dell'intelligenza artificiale, dei chip e dei data center.

L'emozione di dare soldi ai cosiddetti "hyperscaler" che poi investirebbero pesantemente negli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale farebbe eccitare qualsiasi investitore.

Ma ora stiamo scoprendo che costruire il futuro dell'IA non è solo una corsa tecnologica. È un puzzle finanziario misurato in trilioni. I flussi di cassa, i costi del debito, i piani di ammortamento e le garanzie di credito ora contano tanto quanto le reti neurali.

E le ultime settimane sono state un ottovolante. Gli hedge fund e i fondi sovrani si stanno riposizionando, gli investitori esperti stanno facendo nuove scommesse e le azioni speculative stanno ancora cercando di mantenere l'hype.

Stiamo assistendo a un mercato che sta rivalutando il significato dell'implementazione dell'IA per i bilanci, i mercati del credito e la redditività a lungo termine.

L'ondata di investimenti da trilioni di dollari vola via dai bilanci delle Big Tech

I numeri sono abbastanza grandi da costringere gli investitori a ripensare il modo in cui valutano i giganti della tecnologia.

Morgan Stanley stima che la spesa globale per le infrastrutture di intelligenza artificiale raggiungerà circa 2,9 trilioni di dollari tra il 2025 e il 2028.

Le grandi piattaforme possono finanziare solo circa la metà di questa cifra attraverso il flusso di cassa interno. Hanno bisogno di circa 1,5 trilioni di dollari da fonti esterne per costruire i data center e le reti elettriche necessarie per la prossima fase di adozione dell'intelligenza artificiale.

Meta, ad esempio, ha scelto di costruire un vasto campus utilizzando uno speciale veicolo di investimento finanziato principalmente dai pool di crediti privati di Blue Owl. La società mantiene solo una quota di minoranza. Il debito appartiene al veicolo, non all'azienda.

Meta firma un contratto di locazione a lungo termine e registra la partecipazione come investimento non quotato. Il modello evita la pressione che deriverebbe dall'immissione di decine di miliardi di dollari di nuovi prestiti nel proprio bilancio.

Un'analisi di Bloomberg suggerisce che la struttura è progettata per proteggere gli utili e mantenere bassa la leva finanziaria dichiarata, pur espandendo la capacità su larga scala.

Altre aziende stanno seguendo percorsi simili. Oracle ha emesso 18 miliardi di dollari in obbligazioni per la crescita dei data center. Meta ha anche venduto 30 miliardi di dollari di obbligazioni nella sua seconda grande vendita in due anni.

Alphabet sta preparando obbligazioni a lunga scadenza fino a 50 anni.

Tuttavia, queste obbligazioni tradizionali coprono solo una piccola parte della costruzione. Gran parte dell'espansione sta ora avvenendo attraverso il credito privato, le strutture di leasing e il finanziamento dei fornitori.

Ciò sposta pesanti obblighi di finanziamento su istituti di credito specializzati, società di neocloud e miner che si sono orientati verso l'hosting di carichi di lavoro di intelligenza artificiale.

Il loro costo del debito è molto più alto. Alcuni pagano tassi variabili superiori al 12%. Spesso dipendono dalle garanzie prioritarie delle grandi aziende tecnologiche per ottenere finanziamenti.

Il risultato è un sistema in cui il rischio di cementificazione si colloca al di fuori dei bilanci core degli hyperscaler. Gli investitori stanno iniziando a chiedersi cosa succede se la domanda delude o se i clienti ritardano i progetti. Queste domande raggiungono per prime il mercato del credito.

I credit default swap di Oracle si sono ampliati di recente dopo che è diventato chiaro quanto la domanda futura dipendesse da OpenAI, un'azienda che brucia liquidità mentre negozia oltre un trilione di dollari di partnership infrastrutturali.

I primi segnali di tensione si manifestano nella tecnologia speculativa

Il passaggio dal puro entusiasmo al finanziamento duro si è manifestato rapidamente sul mercato. Un gruppo di titoli più piccoli di intelligenza artificiale e quantistica , che erano quasi triplicati da luglio a metà ottobre, è sceso di circa un terzo nell'ultimo mese.

La stagione degli utili ha costretto gli investitori a confrontare le valutazioni eccessive dei nomi speculativi con i forti risultati delle società consolidate. Molti decisero che il commercio non aveva più senso.

Ci sono stati anche fattori scatenanti specifici del settore. Le voci sul sostegno del governo all'informatica quantistica sono svanite. Diverse società di hosting di intelligenza artificiale hanno tagliato le previsioni di fatturato a causa di ritardi nei contratti principali.

Ma il driver di fondo è stato il ritorno alla redditività e alla generazione di cassa.

Gli investitori hanno iniziato a premiare le società con utili consolidati e a ritirarsi da quelle con rendimenti lontani o incerti. Il fattore value è aumentato, mentre i nomi speculativi dell'IA hanno subito una brusca inversione.

Queste mosse si ricollegano anche alla questione del finanziamento.

Se il debito di Oracle comporta un rischio maggiore perché il suo principale partner di intelligenza artificiale sta bruciando denaro, in che modo i mercati dovrebbero valutare le aziende più piccole più in profondità nella catena di approvvigionamento?

Quando l'affidabilità creditizia dei giganti diventa parte della discussione, l'alone intorno ai piccoli giocatori si affievolisce.

Questa dinamica spiega perché i cali più ripidi si sono verificati alla periferia dell'ecosistema dell'intelligenza artificiale.

Il denaro intelligente si sta riposizionando man mano che il ciclo dell'IA matura

I cambiamenti più interessanti stanno arrivando dai maggiori investitori istituzionali.

Molti hedge fund hanno ridotto le posizioni nei Magnifici Sette durante il terzo trimestre.

Bridgewater ha tagliato la sua partecipazione in Nvidia di quasi due terzi e ha dimezzato la sua posizione in Alphabet. Tiger Global e Lone Pine hanno venduto Meta. Coatue ha tagliato Nvidia.

Queste aziende si sono alternate a software applicativi, pagamenti, ferrovie, assicuratori e nomi di consumatori selezionati.

Le loro decisioni suggeriscono il desiderio di bloccare i guadagni e ridurre l'esposizione alle operazioni tecnologiche più affollate e costose.

SoftBank ha venduto la sua intera quota di Nvidia da 5,8 miliardi di dollari, non a causa della perdita di fiducia nell'intelligenza artificiale, ma a causa di un cambiamento di focus.

Il gruppo sta impegnando decine di miliardi per OpenAI e si è impegnato a sostenere il progetto del data center Stargate negli Stati Uniti.

I piani richiedono ingenti finanziamenti. La vendita di Nvidia raccoglie il denaro necessario per perseguire tali progetti.

Tuttavia, la tempistica ha portato alcuni investitori a chiedersi se le valutazioni nel settore dei chip abbiano raggiunto il picco dopo un massiccio rally pluriennale.

Più recentemente, il Public Investment Fund dell'Arabia Saudita ha chiuso le posizioni in nove società quotate negli Stati Uniti, tra cui Visa e Pinterest.

Il suo portafoglio statunitense è sceso a circa 19,4 miliardi di dollari, il livello più basso di quest'anno.

Il fondo sovrano sta dirottando più capitali verso progetti nazionali legati a Vision 2030 e a grandi investimenti nel settore dei giochi, come l'accordo take-private da 55 miliardi di dollari per Electronic Arts.

Questi cambiamenti indicano una tendenza in cui gli allocatori globali stanno riducendo l'ampia esposizione azionaria statunitense e si stanno concentrando sugli asset strategici per i quali vedono un controllo più forte o un allineamento più chiaro con le priorità nazionali.

Tuttavia, non tutti gli investitori a lungo termine condividono la stessa opinione.

Berkshire Hathaway ha rivelato una nuova partecipazione del valore di oltre 5 miliardi di dollari in Alphabet.

La posizione indica già un cambiamento di tono rispetto agli anni precedenti, quando Warren Buffett ha spesso detto di essersi pentito di aver perso l'opportunità.

Berkshire sembra vedere un valore duraturo nel mix di modelli di ricerca, cloud e intelligenza artificiale di Alphabet ai prezzi attuali, anche se altri grandi investitori tagliano il titolo.

Le mosse contrastanti evidenziano quanto sia diventata divisa la base di investitori man mano che il ciclo dell'IA entra in una fase ad alta intensità di capitale.

La qualità degli utili è tornata sotto i riflettori

Un altro livello di controllo è emerso sul modo in cui Big Tech riporta i suoi profitti.

Michael Burry ha espresso preoccupazione per il fatto che le aziende stiano allungando la vita utile delle apparecchiature server e GPU per ridurre i costi di ammortamento annuali.

Meta prevede di tagliare quasi 3 miliardi di dollari dalle spese di ammortamento del 2025 estendendo le tempistiche.

Alphabet e Microsoft hanno apportato modifiche simili. Il deprezzamento tra i principali spendaccioni è quasi raddoppiato negli ultimi due anni e si prevede che aumenterà ulteriormente.

Il dibattito è incentrato sulla velocità con cui queste apparecchiature perdono valore economico.

Nvidia rilascia nuovi chip a un ritmo rapido. Un programma di cinque anni e mezzo potrebbe non riflettere i cicli di sostituzione effettivi. Non c'è una risposta semplice.

In alcuni casi, la durata dei server è aumentata grazie a una migliore ottimizzazione.

Ma l'entità degli investimenti significa che anche piccoli cambiamenti nelle ipotesi possono spostare significativamente gli utili dichiarati.

Gli investitori ora parlano più della durabilità del free cash flow che degli utili complessivi, un cambiamento che sarebbe sembrato improbabile durante la fase iniziale del rally dell'IA.

La combinazione di deprezzamento crescente, ingenti esigenze di capitale e strutture di finanziamento complesse ha cambiato il modo in cui i mercati guardano al settore.

I principali indici sembrano stabili, ma i flussi sottostanti mostrano un mercato in transizione.

I guadagni sono ancora in crescita per le piattaforme più grandi e la domanda di modelli di intelligenza artificiale rimane forte.

La domanda che si pone in futuro diventa duplice.

Innanzitutto, quanto la tecnologia può avere un impatto sulle nostre vite e sulla produttività?

Ma ciò che gli investitori devono sapere è chi paga per il prossimo trilione di dollari di infrastrutture e quali aziende convertono quell'investimento in veri rendimenti a lungo termine.