La domanda per l’AI sta crescendo in modo vertiginoso, ma la “porta del credito” per i finanziamenti si sta restringendo! Sotto la pressione del rendimento del 5% dei Treasury USA, i perdenti nel settore della capacità di calcolo stanno emergendo.

Secondo quanto riportato da Zhitong Finanza APP, le aziende del mercato azionario che stanno beneficiando della costruzione senza precedenti delle infrastrutture per la potenza di calcolo AI, si trovano ad affrontare simultaneamente l’espansione della domanda e condizioni di finanziamento drasticamente più restrittive: le applicazioni degli agenti intelligenti AI stanno portando a una domanda crescente di risorse di potenza di calcolo, mentre il costo del capitale, in continuo aumento con il rendimento del Treasury decennale USA che ha superato il 5%, sta innalzando la soglia di capitale necessaria per trasformare ordini AI eccedenti in flussi di cassa concreti.

Nella settimana che si è conclusa il 25 settembre, il prezzo delle azioni CoreWeave è salito di quasi l’8%, mentre Oracle è scesa di circa il 7% e ha accumulato una perdita di circa il 30% da inizio anno, mostrando che gli investitori stanno iniziando a valutare con maggiore attenzione le capacità di finanziamento, consegna e generazione di cassa delle singole aziende. A giugno, JP Morgan stimava che, entro il 2030, il finanziamento tramite debito necessario per la costruzione di infrastrutture AI avrebbe raggiunto circa 4.100 miliardi di dollari, una cifra cumulata su più anni, non l’ammontare di un singolo anno, e non del tutto assimilabile alle obbligazioni corporate. Quando una domanda di costruzione così imponente giunge continuamente sul mercato dei capitali, tassi d’interesse, condizioni di credito e accessibilità dei fondi influenzano direttamente la velocità di espansione.

Le applicazioni di agenti AI più popolari, rappresentate da Muse e Astra, offrono nuove e forti fonti di crescita sostenibile alla domanda di potenza di calcolo. Un singolo comando utente può attivare pianificazione, recupero dati, operazioni su browser, esecuzione di codice e verifica dei risultati; richiami multipli di modello aumentano ulteriormente la necessità di gestione del contesto e di preservazione degli stati. Dal punto di vista tecnico, le GPU gestiscono i calcoli dei modelli, le CPU si occupano dell’esecuzione degli strumenti e dell’orchestrazione dei task, mentre HBM, DRAM server e SSD aziendali supportano insieme la gestione dell’accesso ai dati e delle cache; le interconnessioni ottiche nei data center gestiscono i trasferimenti di dati ad alta velocità. Un’analisi tecnica di Nvidia ha evidenziato che la velocità di esecuzione delle CPU influenza l’efficienza delle GPU, mentre la cache a più livelli, attraverso la memoria della GPU, memoria della CPU, NVMe locale e storage remoto, può ridurre i calcoli ridondanti. Perciò, il valore d’investimento portato dalla penetrazione degli agenti AI deve infine tradursi nella capacità di fornire, per ogni unità di capitale, più task ad alta complessità a pagamento e una esigenza maggiore di risorse computazionali, generando un flusso di cassa aziendale più solido.

I cambiamenti sul fronte dei finanziamenti sono indubbiamente di portata globale. Il 25 settembre, i rendimenti del Treasury USA a 10 e 30 anni hanno toccato in intraday circa il 5,23% e 5,53%, livelli mai visti dal 2007 e dal 2004. L’urto sull’offerta energetica, la persistenza dell’inflazione e la resilienza della domanda economica hanno portato il mercato a prevedere tassi di interesse ufficiali più alti in futuro; la Federal Reserve ha già alzato i tassi di 25 punti base a settembre, mentre una recente analisi di Charles Schwab del 25 settembre mostra che il mercato dei future già sconta la probabilità di quasi tre ulteriori rialzi da qui a giugno 2027. In quanto “ancora globale per la valutazione degli asset”, il rendimento decennale del Treasury americano, salendo, eleva anche il prezzo di riferimento per i nuovi finanziamenti a lungo termine e, tramite il maggiore rendimento richiesto, abbassa la valutazione dei flussi di cassa futuri delle imprese.

La “porta del credito” dell’ondata AI: l’espansione della quantità totale di finanziamenti e la restrizione dei criteri di ammissibilità possono verificarsi contemporaneamente

L’attuale ondata di espansione della potenza di calcolo AI sembra essere selezionata da una sorta di “porta del credito”: la domanda determina quanto le aziende sono motivate a finanziarsi, mentre le potenzialità di indebitamento decidono quali ordini e progetti risultano sufficientemente solidi da ottenere fondi.

Secondo un responsabile del finanziamento della società americana controllata da Mitsubishi UFJ Lease, il mercato sarebbe disposto a sostenere veramente solo una parte delle nuove aziende cloud candidate; questa valutazione, tipica del settore, rivela però un cambiamento cruciale: un tasso più alto può compensare parte del rischio, ma se un progetto manca di approvvigionamento elettrico affidabile, garanzia di consegna o contratti clienti realmente eseguibili, oppure se dipende eccessivamente da un singolo grande cliente, non basterà semplicemente aumentare l’offerta per ottenere finanziamento. Di conseguenza, il debito dell’intero comparto potrebbe comunque continuare a crescere, ma i capitali sarebbero sempre più indirizzati verso aziende con migliori buffer finanziari, contratti più robusti e maggiore capacità di delivery.

L’impatto dei tassi deve essere distinto in base alla struttura del debito. Nuove emissioni, o debiti a tasso fisso in scadenza che richiedono rifinanziamento, saranno soggetti a una nuova valutazione dei costi; i prestiti flottanti in essere, invece, di solito si adeguano a tassi di riferimento a breve termine come SOFR, e l’incremento del decennale non implica automaticamente un aumento per questi prestiti. I documenti SEC di CoreWeave indicano che, su base saldo debito a tasso variabile non estinto al 30 giugno 2026, un aumento di 100 punti base nei tassi equivale a circa 30 milioni di dollari di spese per interessi su tre mesi, o a circa 61 milioni su sei mesi. L’azienda riferisce inoltre l’utilizzo di swap sui tassi d’interesse per mitigare il rischio. Questi dati misurano la sensibilità di un debito esistente specifico, ma nuovi prestiti, spese di finanziamento e variazioni degli spread creditizi potranno influenzare ulteriormente il costo effettivo del capitale.

SoftBank rappresenta invece il lato in cui la domanda di finanziamenti resta forte. La sua emissione obbligazionaria decisa il 24 settembre include 10 miliardi di dollari di bond in USD e 1 miliardo in euro, per un totale di circa 11,1 miliardi; la più lunga a 7,5 anni, con cedola al 9,75%, emessa alla pari, con consegna prevista il 29 settembre. Parte dei fondi raccolti sarà impiegata per finanziare pagamenti successivi per investimenti in OpenAI. Ciò dimostra che, se una grande impresa ritiene troppo elevati i costi del ritardo nella realizzazione delle proprie strategie legate all’AI, potrebbe comunque accettare capitale costoso; ma maggiori interessi implicano che i rendimenti futuri dovranno superare una soglia più alta.

Un’altra variabile, meno facilmente compensabile dall’elevata domanda, è il time-lag tra le spese di costruzione e l’incasso dei ricavi operativi. Gli acquisti di apparecchiature, la costruzione e i costi di finanziamento si verificano tutti in anticipo, mentre i ricavi dipendono dall’attivazione della connessione elettrica, dal collaudo del progetto e dall’utilizzo da parte dei clienti. La controversia sulla “forza maggiore” per il Project Jupiter di Oracle riguarda proprio la rimodulazione dei pagamenti contrattuali in caso di ritardi; secondo fonti di stampa citate in precedenza, la rimodulazione potrebbe portare ad allungare il periodo di pagamento dell’affitto a tariffa bassa e posticipare l’inizio di quello ad alta tariffa operativa, mentre Blue Owl Capital sostiene che gli impegni finanziari non sono cambiati. Ne deriva che il valore di finanziamento alle commesse infrastrutturali AI a lungo termine dipende anche da condizioni di consegna e sistemi di ripartizione del rischio, e non si può considerare come cassa già disponibile. In definitiva, per gli investitori, la “porta del credito” seleziona quelle aziende di cloud/AI computing che sono in grado di trasformare la domanda di calcolo in flussi di cassa per il rimborso del debito e che sono ancora in grado, dopo il pagamento degli interessi, di mantenere un ritorno per gli azionisti.

Domanda di potenza di calcolo AI alle stelle vs pressione sul finanziamento: i rendimenti delle obbligazioni si impennano e le aziende AI assetate di debito affrontano rischi maggiori

Con i rendimenti dei Treasury USA ai livelli massimi dal 2007, le aziende che dipendono dal debito si troveranno a fronteggiare costi di prestito più elevati. Questo significa che la costruzione dell’infrastruttura AI, già su scala storica, sta per diventare ancora più costosa.

Secondo una ricerca approfondita di JP Morgan di giugno, si prevede che, entro il 2030, l’emissione di debito legata all’AI possa raggiungere 4.100 miliardi di dollari. Le società di data center e le altre aziende legate al boom dell’intelligenza artificiale stanno gareggiando per aumentare la capacità produttiva, per soddisfare quella che molti esperti all’interno del settore reputano una domanda quasi insaziabile di servizi AI.

Quando debitori tornano sul mercato dei capitali, trovano rendimenti dei Treasury USA a 10 anni vicini al 5,17%, un punto percentuale sopra l’inizio dell’anno. Questo implica che le aziende saranno costrette ad offrire ritorni più succulenti per attrarre gli investitori.

Il mercato non è ancora entrato nel panico, almeno per ora. Il titolo della nuova cloud company fortemente indebitata CoreWeave resta solido (+8% questa settimana); al contrario, Oracle, la cui leva finanziaria è elevata e che ha puntato sull’espansione AI grazie al debito a lungo termine, è in difficoltà: -7% questa settimana, circa -30% da inizio anno.

Allo stesso tempo, SoftBank Group, uno dei principali fornitori di capitale ai progetti AI, ha raccolto questa settimana 11,1 miliardi di dollari tramite bond ad alto rendimento, con il titolo a 7 anni che paga addirittura il 9,75%.

Il CIO di Siebert Financial, Mark Malek, ha dichiarato in un’intervista: “Fondamentalmente non sono sensibili al prezzo per questa raccolta, il che significa che accettano il prezzo di mercato. A mio avviso, molte di queste aziende devono essere meno sensibili alle condizioni. Devono raccogliere tutto il capitale possibile, per poter competere.”

Al centro del fervore AI ci sono sviluppatori leader come OpenAI e Anthropic, entrambe valutate nel mercato privato oltre il super-traguardo dei 1.000 miliardi di dollari. Al fine di offrire questi modelli avanzati e le infrastrutture necessarie per i servizi di molte altre aziende, i cloud provider iperscalers — Amazon, Google, Meta e Microsoft — hanno promesso di destinare quest’anno centinaia di miliardi in spese di capitale, con una previsione di arrivare a un trilione nel 2027 di spese AI.

Se una gran parte di questi investimenti viene finanziata tramite il debito, questi colossi tecnologici possono però contare su rating investment grade, il che consente loro di ottenere fondi a costi minori. Tuttavia, alcuni operatori ritengono che le altre imprese dovranno affrontare ostacoli maggiori in futuro.

Secondo i resoconti di stampa, un investitore esperto in private credit ha dichiarato che la raccolta di capitali per i nuovi progetti cloud sarà più dura in futuro, in quanto queste aziende hanno una bassa capacità di assorbire l’incremento dei costi. Per poter parlare apertamente, l’investitore ha chiesto l’anonimato.

Riley Thompson, vice presidente di Mitsubishi HC Capital America, ha dichiarato in un’intervista che, anche se i debitori sono disposti a pagare tassi più alti, le banche sono più selettive sui progetti cui concedere credito.

Thompson ha affermato: “Se elenchi 50 nuove cloud company, il mercato è davvero interessato, forse, solo a 20.”

CoreWeave, quotata lo scorso anno, ha avvisato nei documenti inviati alla SEC il rischio rappresentato dall’aumento dei tassi. Nei documenti trimestrali più recenti, la società ha affermato che, rispetto al saldo del debito a tasso variabile non estinto al 30 giugno, un aumento di 100 punti base — ossia un punto percentuale — può tradursi in un costo extra per interessi di 30 milioni di dollari.

Un primo campanello d’allarme potrebbe già essere stato segnalato questa settimana. Secondo fonti stampa di venerdì, Oracle avrebbe lanciato una notifica di “forza maggiore” relativa al data center in Nuovo Messico, per evitare costi extra; dopo la notizia il titolo ha subito una flessione. Pare che, se il campus denominato Project Jupiter non dovesse avviarsi come pianificato entro il 2028, Oracle intenda posticipare i relativi pagamenti. L’azienda ha dichiarato che il progetto “continua come da cronoprogramma”.

L’aumento dei tassi non è l’unica sfida del momento. Già prima del recente rally dei rendimenti, i CEO di Anthropic e OpenAI avevano chiesto di rallentare lo sviluppo AI, dopo che ricercatori del settore avevano pubblicamente manifestato timori su potenziali rischi di perdita di controllo umano sugli advanced model.

Nel frattempo, con l’avvicinarsi delle elezioni di midterm di novembre, la contrarietà all’apertura di data center AI negli USA sta emergendo come un tema importante. Secondo un sondaggio SurveyMonkey per Decision Desk NBC News, il 69% degli intervistati è contrario alla costruzione di tali impianti nella propria area, a causa di costi energetici e idrici alle stelle e accelerazione senza precedenti delle emissioni di CO2 causati dall’ondata di AI. Lunedì, il governatore repubblicano del Texas Greg Abbott — attualmente impegnato in una dura riconferma — ha ordinato lo stop temporaneo a tutte le autorizzazioni ambientali per i data center; solo il mese scorso aveva già sospeso le nuove concessioni per connessioni alla rete elettrica.

Nonostante ciò, la domanda di servizi AI continua a crescere a ritmi vertiginosi. L’esempio più recente è l’app di assistente personale Muse di Meta, che dal debutto a inizio settembre ha rapidamente guadagnato popolarità. Nei primi 15 giorni dal lancio, Muse ha raggiunto oltre 2,5 milioni di download a livello globale, superando ChatGPT in cima all’App Store di Apple. Mark Mahaney di Evercore ha dichiarato a CNBC questa settimana che Muse potrebbe raggiungere 100 milioni di utenti in 6-12 mesi.

Andrew Juddich, global head of corporate, project and infrastructure finance di KBRA, afferma che, sebbene l’aumento dei tassi possa pesare sulle prossime emissioni, non ha ancora rilevato un impatto significativo sulla domanda di debito.

Juddich commenta: “In condizioni normali ci sarebbe una pausa per valutazioni. Ma penso che qui non sarà così. Credo che vedremo ancora emissioni su scala ampia.”

Haim Zaltzman, vicepresidente delle aziende emergenti e in crescita di Latham & Watkins, afferma che, ovviamente, con la crescita dei costi “qualcuno dovrà farsene carico”. Zaltzman, che lavora nel core business del finanziamento di infrastrutture di potenza di calcolo AI, aggiunge: “In uno scenario di domanda così intensa, però, assorbire questi costi è decisamente più semplice.”

Per Bernie Margulis, CEO di American Compute, che fornisce consulenza di risk management per finanziamenti GPU, il calcolo è ancora più semplice. Dice che anche a fronte di costi maggiori, i debitori sono comunque ansiosi di ottenere finanziamenti, specie se hanno contratti con OpenAI e Anthropic, che hanno siglato accordi per la fornitura di potenza di calcolo su base pluriennale.

Margulis conclude: “Se firmi un contratto pluriennale enorme con Anthropic, pensi davvero che 50 punti base in più ti fermeranno?”