"Il gioco del capitale" dell'AI: quando il flusso di cassa operativo delle grandi aziende non basta più

La corsa agli armamenti nelle infrastrutture AI sta spingendo i giganti tecnologici in una crisi di finanziamento senza precedenti—il flusso di cassa operativo non riesce più a coprire le spese in conto capitale; le grandi aziende stanno raccogliendo fondi tramite leasing, emissione di debito, riduzione del buyback e perfino aumento di capitale, ricorrendo a qualsiasi mezzo disponibile, mentre gli impegni fuori bilancio hanno già superato i 31.000 miliardi di dollari. Il rischio finanziario reale della costruzione dell’infrastruttura AI è ben più grave dei numeri esposti nei bilanci.

Secondo QuantoRiporta Trading Desk il 3 settembre, Morgan Stanley ha dichiarato in un recente rapporto che i cloud provider di scala iper (Hyperscaler) prevedono oltre 1.200 miliardi di dollari di spese in conto capitale in contanti entro il 2027, mentre il flusso di cassa operativo nello stesso periodo è stimato intorno ai 1.000 miliardi di dollari—un disavanzo ormai aperto. Il free cash flow (FCF) di Amazon e Google sarà in negativo già nel secondo trimestre 2026, mentre si prevede che anche Meta entrerà in territorio negativo nel trimestre successivo. Questo punto di svolta segna una nuova fase degli investimenti AI: la capacità di autofinanziarsi è in crisi, il ricorso ai finanziamenti esterni accelera drasticamente.

L’entità e la complessità di questa espansione dei finanziamenti mettono in allerta i mercati. Morgan Stanley evidenzia che, considerando anche Nvidia e Broadcom, il totale degli impegni e delle garanzie fuori bilancio dichiarati dai cloud provider di scala iper ha superato i 31.000 miliardi di dollari, includendo leasing, impegni di acquisto, garanzie e varie strutture di supporto credito.

Nel frattempo, le problematiche contabili legate alla sottovalutazione delle spese in conto capitale e alla sopravvalutazione del free cash flow stanno attirando l’attenzione degli investitori—se i costi di finanziamento continueranno a salire insieme agli impegni, la redditività degli investimenti nelle nuove infrastrutture AI sarà sufficiente a coprire i costi del capitale? Questa sarà la domanda chiave per l’intero settore.

Cash flow in crisi: l’intensità degli investimenti AI supera il limite di autofinanziamento

Il rapporto Morgan Stanley indica che attualmente i cloud provider di scala iper reinvestono oltre il 40% dei propri ricavi in spese in conto capitale per AI, un’intensità che supera di molto i limiti sostenibili dal loro flusso di cassa operativo. Sebbene i business tradizionali di queste aziende mantengano margini robusti, il cash flow interno non basta più a sostenere il ritmo attuale degli investimenti.

Temporalmente, questa transizione sta accelerando. Entro la fine del 2025, i cloud hyperscaler inizieranno a emettere obbligazioni; nel 2026 sia il debito sia il finanziamento azionario accelerano in modo netto.

Google ha già ridotto il buyback azionario annuale da oltre 60 miliardi di dollari a zero e prevede di aumentare il capitale di altri 50 miliardi di dollari nel secondo trimestre 2026, liberando risorse per oltre 110 miliardi di dollari da allocare nella costruzione dell’infrastruttura AI. Il rovescio della medaglia è la diluizione per gli azionisti—negli ultimi dieci anni, la società aveva ridotto il numero di azioni in circolazione del 13%, ma ora questa tendenza si sta invertendo.

Secondo i dati Morgan Stanley, il debito in bilancio e il debito per leasing dei cloud provider di scala iper è già salito a 770 miliardi di dollari. In particolare, la loro incidenza sull’emissione di obbligazioni investment grade (settore non finanziario) è passata dal 2% del 2025 al 19% del 2026, sottolineando il ruolo crescente del debito nel sostenere la spesa in capitale per l’AI.

Debito "nascosto" fuori bilancio: il vero rischio dietro 31.000 miliardi di impegni

Oltre ai debiti in bilancio, rischi ben maggiori sono nascosti fuori bilancio.

Morgan Stanley rivela che i cloud provider di scala iper, offrendo garanzie di leasing, impegni di acquisto e vari supporti di credito a fornitori e sviluppatori di data center, permettono loro di ottenere finanziamenti e avviare lavori senza che il cloud provider abbia ancora pagato né contabilizzato passività.

In dettaglio, i cloud provider di scala iper (e Nvidia) hanno preso impegni per pagamenti in leasing non ancora eseguiti e non attualizzati per un totale di 1.100 miliardi di dollari, di cui Microsoft 329 miliardi, Oracle 261 miliardi, Meta 279 miliardi, Amazon 137 miliardi e Google 85 miliardi di dollari.

Parallelamente, l’ammontare cumulato degli impegni di acquisto dichiarati da Nvidia, Broadcom e i cloud provider di scala iper raggiunge 1.700 miliardi di dollari, con il solo Google che vale 707 miliardi.

Morgan Stanley ritiene che la logica centrale di queste strutture sia: il merito creditizio investment grade dei cloud provider consente alle special purpose vehicle (SPV) di ottenere finanziamenti dal private credit market a costi più bassi, costruire e concludere le opere che poi verranno affittate dai cloud hyperscaler.

La banca avverte tuttavia che questi contratti hanno valore strategico solo finché il mercato rimane in squilibrio—un equilibrio anticipato tra domanda e offerta può obbligare le aziende a pagare per capacità inutilizzata o a rinegoziare gli accordi.

La nebbia dei conti: spese in capitale sottovalutate, flusso di cassa sopravvalutato

Morgan Stanley evidenzia che l’attuale trattamento contabile rende difficile per gli investitori cogliere il vero peso finanziario delle costruzioni AI.

Il caso più emblematico riguarda Microsoft. Nel trimestre scorso, Microsoft ha esteso la vita utile dei data center da 15 a 25 anni, riclassificando gran parte dei leasing da finanziari a operativi.

Poiché Microsoft include le spese in leasing finanziario nel calcolo del free cash flow, ma esclude quelle operative, il cambio di stima contabile fa apparire più basse le spese in conto capitale e più alto il free cash flow—ma non cambia la sostanza economica: il leasing rimane simile a un finanziamento di costruzione tramite debito.

Le strutture SPV creano analoghe zone d’ombra contabili. Sia Meta che Google dichiarano che le loro SPV dei data center non saranno consolidate nei bilanci durante la costruzione, poiché non sono considerate i “principali beneficiari” delle SPV—ossia non esercitano il controllo sulle attività economiche chiave della SPV.

Morgan Stanley sottolinea che questa valutazione non è definitiva; con l’aumento delle probabilità di dover offrire garanzie sul valore residuo, i criteri di consolidamento potranno essere rivisti in qualunque momento, con impatto importante su leverage e presentazione dello stato patrimoniale.

Nuovi strumenti di finanziamento: pre-pagamento clienti e il “prestito di bilancio” dei produttori di chip

Con l’esaurirsi dei canali di finanziamento convenzionali, emergono strutture più creative.

Oracle è stato il primo a introdurre i pre-pagamenti dei clienti come fonte di finanziamento delle spese in capitale. Nell’ultimo trimestre, Oracle ha dichiarato di aver ricevuto pre-pagamenti per 4,6 miliardi di dollari dai clienti per le spese in capitale. Tali pre-pagamenti sono indicati come ricavi differiti, ma sostanzialmente si avvicinano a un finanziamento tramite debito—i pre-pagamenti precedono di oltre un anno l’effettiva rilevazione dei ricavi e Oracle deve riconoscere costi di interessi secondo il tasso di finanziamento incrementale. Attualmente, il rendimento implicito dei bond Oracle a 10 e 30 anni è rispettivamente del 6,9% e 7,9%, e il costo degli interessi sui pre-pagamenti dovrebbe essere simile a questi valori.

I produttori di chip forniscono direttamente supporto finanziario ai clienti tramite SPV. Broadcom e Nvidia hanno annunciato la creazione di SPV dedicate al finanziamento dei chip: le SPV emettono obbligazioni, acquistano i chip e li noleggiano a laboratori AI non classificati investment grade; le due aziende forniscono garanzie di valore residuo a copertura dell’eventuale default sui leasing e dell’insufficiente rivendita dei chip per soddisfare i creditori obbligazionisti. I programmi di finanziamento per leasing chip di Broadcom possono sostenere fino a 20 GW di capacità computazionale, e anche Nvidia dispone di strutture analoghe. Questi meccanismi consentono ai laboratori AI non investment grade di ottenere chip a costi di finanziamento simili a quelli dei fornitori investment grade.

Morgan Stanley rileva che, nella vendita di chip alle SPV, i produttori potrebbero dover distinguere tra ricavi da vendita dei chip e ricavi da garanzia di valore residuo, la cui passività dovrà essere valutata al fair value al momento della vendita; se la garanzia non si attiverà, il relativo introito normalmente non sarà conteggiato nei ricavi operativi.

Morgan Stanley sintetizza la questione in una logica centrale: con ogni nuovo ciclo di impegni che spinge verso l’alto il costo del capitale, il ritorno sugli investimenti nelle nuove infrastrutture AI deve riuscire a coprire i crescenti costi del capitale; altrimenti, l’intera logica della costruzione dovrà essere rivalutata. Secondo la banca, occorre concentrare l’attenzione su vari punti:

• Primo, la confrontabilità del free cash flow è ormai compromessa dai diversi criteri contabili e occorre andare oltre la classificazione dei leasing e le strutture SPV per ricostruire il reale ammontare delle spese in capitale;

• Secondo, la progressiva riduzione e il potenziale aumento di capitale da parte degli hyperscaler avrà un impatto diluitivo materiale sull’utile per azione;

• Terzo, la quota dei cloud provider di scala iper sul mercato delle obbligazioni investment grade è passata dal 2% al 19%, con crescenti pressioni sull’allargamento dello spread creditizio;

• Quarto, qualora i 31.000 miliardi di dollari di impegni fuori bilancio dovessero soddisfare le regole di consolidamento o si verificasse un riequilibrio tra domanda e offerta, l’impatto sui leverage aziendali dichiarati sarebbe massiccio.

Questa espansione dei finanziamenti per le infrastrutture AI ha ormai superato di gran lunga la portata delle attuali voci di stato patrimoniale delle aziende tecnologiche, e sta ridefinendo a una velocità senza precedenti la struttura patrimoniale dell’intero settore tecnologico.