Sì, il boom dell'IA ha un problema di bilancio

Il boom globale dell'IA appare inarrestabile se misurato dai prezzi delle azioni. Trilioni di dollari di valore di mercato si basano sull'idea che le macchine stiano cambiando lavoro, produttività e profitti.

Ma l'IA non è solo una corsa tecnologica. Sta diventando uno dei più grandi progetti infrastrutturali finanziati dal debito della storia moderna, e la tensione comincia a farsi sentire.

Solo nell'ultimo anno, il flusso di denaro nei data center AI ha cambiato la struttura dei mercati del credito, attirato i finanziatori privati al centro della finanza tecnologica e legato il destino di molte aziende in modi che pochi investitori possono vedere chiaramente.

Guardando la stessa cosa, alcuni la chiamano crescita, altri la chiamano leva.

L'IA smette di sembrare un software

Per la maggior parte degli ultimi due decenni, le grandi aziende tecnologiche hanno seguito un modello familiare. Hanno investito molto nella ricerca, costruito piattaforme software e scalato a basso costo marginale.

Le pile di denaro sono cresciute più velocemente del prendere in prestito. Ma non più.

Addestrare e gestire sistemi di IA avanzati richiedono un'infrastruttura fisica enorme. I data center devono essere costruiti rapidamente. I contratti energetici devono essere ottenuti. I chips devono essere acquistati in volumi enormi.

Secondo UBS, l'emissione di data center e finanziamenti di progetto per IA ha raggiunto circa 125 miliardi di dollari nel 2025, in aumento rispetto ai soli 15 miliardi di dollari dell'anno precedente.

McKinsey ha recentemente stimato che la spesa totale dei data center potrebbe avvicinarsi a 7 trilioni di dollari entro la fine del decennio.

Anche le aziende più grandi non possono finanziare tutto da sole. Amazon, Google, Meta, Microsoft e Oracle hanno emesso circa 121 miliardi di dollari di nuovo debito quest'anno, più di quattro volte la loro media annuale recente, secondo Bank of America.

Sono previsti almeno altri 100 miliardi di dollari il prossimo anno. Queste aziende generano ancora un forte flusso di cassa, ma il ritmo di spesa ha superato la loro capacità di autofinanziarsi senza cambiare il modo in cui operano.

Il risultato è un settore che ora sembra meno software e più simile alle utility o alle telecomunicazioni. I rendimenti dipendono dall'utilizzo, dal tempismo e dai costi di finanziamento.

Questo è un profilo di rischio diverso, e i mercati del credito stanno iniziando a valutarlo.

Oracle mostra quanto velocemente il sentimento possa cambiare

Oracle è diventato il caso di prova più chiaro per questa nuova economia dell'IA. L'azienda è cresciuta all'inizio di quest'anno grazie all'ottimismo riguardo alla crescita del cloud e ai suoi profondi legami con OpenAI.

Al suo picco a settembre, le azioni Oracle erano quasi raddoppiate nell'anno. Da allora, la storia è cambiata.

Dopo aver mancato le aspettative di fatturato, le azioni Oracle sono scese di oltre l'11% in un solo giorno. Il patrimonio netto di Larry Ellison è diminuito di circa 25 miliardi di dollari.

Più importante del movimento azionario è stato ciò che è successo nei mercati del credito.

Le obbligazioni investment grade di Oracle, incluse le emissioni di 18 miliardi di dollari a settembre, sono state rapidamente vendute. Le perdite cartacee ora superano il miliardo di dollari. Gli spread dei credit default swap sono saliti a livelli visti l'ultima volta durante la crisi finanziaria.

La rete del finanziamento circolare

Lo stress di Oracle si trova all'interno di una rete molto più ampia di legami finanziari. Al centro di quella rete ci sono Nvidia e OpenAI.

Finora Nvidia è la chiara vincitrice . Vende i chip di cui ogni sistema AI ha bisogno e registra forti profitti.

Ma anche il successo di Nvidia dipende dal fatto che altri continuino a spendere. Molti sviluppatori di IA non hanno i soldi per comprare chips direttamente.

Per risolvere questo problema, Nvidia ha investito capitale nei clienti, esteso finanziamenti e accordi garantiti che aiutano a finanziare data center. Il denaro spesso esce e poi torna sotto forma di acquisti di chip.

OpenAI svolge un ruolo centrale simile. È un cliente importante di Oracle, Amazon, Microsoft e CoreWeave. È anche un investitore in alcune di esse.

OpenAI si è impegnata ad acquistare centinaia di miliardi di dollari di potenza di calcolo nel tempo, generando circa dieci miliardi di dollari di ricavi annui e grandi perdite. La sua redditività è ancora lontana anni.

Un altro esempio lampante è CoreWeave, che attualmente non ha profitti, circa 14 miliardi di dollari di debito e decine di miliardi in più in obblighi di locazione. Circa il 70% dei suoi ricavi proviene da Microsoft.

Nvidia è sia fornitore che investitore, mentre OpenAI è sia cliente che partner.

Il denaro circola all'interno di un piccolo gruppo di imprese, amplificando la crescita quando le condizioni sono buone e il rischio quando non lo sono.

Questa struttura consente al sistema di espandersi più rapidamente di quanto consentissero i bilanci tradizionali. Rende anche più difficile vedere dove finirebbero le perdite se la domanda rallentasse o le tempistiche spostassero.

Quando il debito esce dai libri contabili

Con l'aumento dei debiti, le aziende hanno cercato modi per mantenere i bilanci puliti. I veicoli a scopo speciale sono diventati comuni.

Meta, xAI, Google e altri hanno utilizzato queste strutture per finanziare data center e acquisti di chip senza registrare l'intero carico di debito.

Il veicolo prende in prestito, costruisce e riaffittiglia l'asset alla società tecnologica. Questi accordi mantengono i punteggi di credito e la flessibilità.

Riducono anche la trasparenza. Le agenzie di rating e gli investitori vedono meno rischio a livello societario, anche se l'esposizione economica rimane.

Strutture simili erano ampiamente utilizzate prima del 2008, sia nel settore bancario che in aziende come Enron.

Il credito privato è intervenuto per finanziare gran parte di questa crescita. Morgan Stanley stima che i finanziatori privati potrebbero fornire più della metà degli 1,5 trilioni di dollari necessari per i data center entro il 2028.

Questi finanziatori sono poco regolamentati. La divulgazione è limitata. I collegamenti con banche e assicuratori stanno crescendo, ma sono difficili da mappare in tempo reale.

La cartolarizzazione aggiunge un ulteriore livello. I flussi di cassa dei data center vengono raggruppati in titoli garantiti da asset.

Le infrastrutture digitali rappresentano ora circa 82 miliardi di dollari del mercato ABS USA, un aumento di nove volte in meno di cinque anni, secondo Bank of America.

Si prevede una maggiore offerta il prossimo anno. Gli investitori acquistano prodotti valutati senza sempre comprendere gli asset all'interno.

Alcuni prestiti sono garantiti dalle GPU stesse. Con l'arrivo dei modelli più recenti di chip, quelli più vecchi perdono valore.

Se i prezzi delle garanzie scendono, i finanziatori potrebbero richiedere il rimborso o vendere chip in un mercato debole, facendo scendere ulteriormente i prezzi.

I mercati stanno ancora assorbendo l'offerta. Le distribuzioni si sono allargate. Le azioni sono volatili.

L'economia dell'IA è ora legata da leva, ipotesi di tempistica e finanziamenti complessi.