Jefferies avverte un "momento 2008": l'IA potrebbe causare una "grande distruzione di capitale" negli Stati Uniti, con quote che fluiscono verso i modelli open source cinesi
Jefferies avverte: circa la metà degli ordini arretrati da 2,34 trilioni di dollari dei quattro principali fornitori di cloud su larga scala negli Stati Uniti è dovuta da OpenAI e Anthropic, due aziende in perdita, creando un rischio di concentrazione del credito simile a quello della crisi dei mutui subprime del 2008. Secondo Wood, l'esito più probabile a lungo termine della storia dell’IA sarà una "massiccia distruzione di capitale" negli Stati Uniti, con la quota di mercato che si sposterà verso modelli open source cinesi a basso costo, e sarà il mercato del credito a porre fine a questo ciclo.
Il rischio di debito nel settore AI sta suscitando intensi avvertimenti da parte degli strateghi più esperti di Wall Street. Chris Wood, responsabile globale della strategia azionaria presso Jefferies e autore di "GREED & fear", nel suo ultimo rapporto trimestrale paragona il boom attuale dell’AI alla crisi dei mutui subprime del 2008, portando alla luce una vulnerabilità strutturale: i grandi provider di cloud stanno concedendo enormi "crediti non garantiti" a due laboratori AI costantemente in perdita.
Secondo Wood: “La conclusione più probabile della storia dell’AI, a livello di mercato, sarà una massiccia distruzione di capitale negli Stati Uniti, con la quota di mercato che fluirà verso i modelli cinesi open source, più economici.”
La storia dell’AI “incontrerà una grande correzione in un futuro non lontano”.
Modelli cinesi: da “economici” a “allo stesso livello”
L’avvertimento di Wood non è nuovo, ma la scala sta aumentando.
Secondo i dati OpenRouter monitorati da lui, nella settimana che termina il 27 settembre, i principali modelli cinesi hanno gestito 76,12 trilioni di token, contro i soli 4,37 trilioni di fine aprile; nello stesso periodo, i principali modelli americani hanno gestito 14,2 trilioni di token. La cifra cinese è raddoppiata in dieci settimane.
Anche la qualità sta cambiando. Wood nota che il Kimi K3 di Moonshot “in termini di settore AI, sta effettuando una ‘frontier competition’, con una performance stimata al 95% rispetto ad Anthropic Claude Fable 5”. Un modello che offre il 95% della performance a prezzi bassissimi non è più un marchio discount, ma un vero concorrente.
Le conseguenze sui prezzi sono già evidenti. Secondo l’indice Silicon Data sulle spese LLM Token, il prezzo medio di mercato dei token AI è sceso del 52% dal picco di maggio, arrivando al minimo storico di 0,98 dollari per milione di token.
Il rischio di concentrazione del credito dietro gli ordini arretrati USA per 2,3 trilioni di dollari
Wood paragona il rischio di credito del boom AI alla crisi immobiliare USA del 2008, con la seguente logica:
Al termine del secondo trimestre 2026, i quattro grandi provider (Microsoft, Google, Amazon, Oracle) registrano obblighi residui (RPO) per un totale di 2,34 trilioni di dollari, in crescita del 186% rispetto all’anno precedente, ovvero circa 1,52 trilioni in più.
Il problema: circa la metà di questi ordini è dovuta da OpenAI e Anthropic, due aziende attualmente non redditizie.
Wood scrive: “I grandi provider cloud, di fatto, stanno concedendo prestiti non garantiti centralizzati a inquilini che ancora perdono denaro, come Anthropic e OpenAI. Per i neo-cloud provider il rischio è maggiore, poiché anch’essi prendono in prestito denaro per noleggiare chip.”
Gli analisti di Jefferies stimano che questi due laboratori AI, nel secondo trimestre del 2026, rappresenteranno circa il 45% dei ricavi Google Cloud, il 25% di quelli Microsoft Azure, mentre la loro quota in AWS è destinata a raddoppiare o triplicare al 12%-18% nel terzo trimestre (dall’attuale 6%).
L’analogia di Wood è diretta e tagliente: “Gli investimenti dei provider cloud nei datacenter sono basati sull’ipotesi che gli inquilini onoreranno i pagamenti futuri, proprio come è successo nella crisi del credito immobiliare del 2008.”
Passività fuori bilancio: un ulteriore rischio nascosto
Wood evidenzia anche un livello di rischio fuori dai bilanci.
Secondo Moody’s, a febbraio di quest’anno, i cinque grandi provider cloud avevano impegni di noleggio data center non ancora avviati pari a 662 miliardi di dollari, contro i soli 152 miliardi a fine 2023. Una ricerca Nikkei stima le “passività nascoste” delle cinque aziende, alla fine del secondo trimestre 2026, in 1,65 trilioni di dollari, superando i loro debiti in bilancio di circa 1,35 trilioni.
Nel frattempo, i cinque grandi cloud provider hanno già emesso obbligazioni per 229 miliardi di dollari quest’anno, contro i 108 miliardi di tutto il 2025. Wood sottolinea che gli spread creditizi di Amazon, Google e Meta sono saliti di 13-16 punti base da inizio giugno: “la necessità di finanziamento a lungo termine dei cloud provider entra ora in competizione con quella del governo federale”.
La sua conclusione: lo spread creditizio dei debitori legati all’AI “ora va monitorato attentamente, per vedere se gli investitori iniziano a rifiutarsi di finanziare le spese in conto capitale per l’AI”, mentre la cartolarizzazione degli asset dei data center è “una questione chiave da monitorare.”
La verità sui profitti: ingegneria finanziaria circolare?
La critica di Wood sulla qualità degli utili dei grandi cloud provider è forse la parte più dirompente del rapporto.
I dati mostrano che i quattro maggiori provider hanno visto crescere i loro profitti annualizzati di 222 miliardi di dollari (fino a 581 miliardi) nei quattro trimestri fino al secondo trimestre 2026. Ma nello stesso periodo, la voce “altri utili/perdite non operative” – che riflette soprattutto la rivalutazione mark-to-market di investimenti in azioni di aziende non quotate – è cresciuta di 224 miliardi di dollari.
In altre parole, tutto l’incremento dei profitti dei top cloud provider può essere spiegato dalle plusvalenze non realizzate sulle partecipazioni nelle startup AI.
Wood descrive questa logica circolare: i grandi provider investono nei laboratori AI, che a loro volta comprano potenza di calcolo dagli stessi provider, che poi iscrivono negli utili la plusvalenza delle stesse startup.
Lui evidenzia inoltre che l’EPS dell’S&P500 è cresciuto del 18% all’anno negli ultimi tre anni, mentre i profitti delle aziende non finanziarie (secondo il bilancio nazionale) sono cresciuti solo del 5%. Un divario simile si è visto solo al picco della bolla dotcom. Wood scrive: “Questo indica un ricorso all’ingegneria finanziaria.”
Spese in conto capitale: chi ne pagherà il conto?
Anche se il free cash flow è crollato da 60 miliardi di dollari nel quarto trimestre 2025 a 7 miliardi nel secondo trimestre 2026, e si prevede negativo per 13 miliardi nel terzo trimestre, le spese in conto capitale non hanno accennato a rallentare.
Le stime di consenso prevedono che i quattro grandi cloud provider aumenteranno le spese in conto capitale da 723 miliardi di dollari quest’anno a 993 miliardi nel 2027.
La domanda di Wood è diretta: “Davvero i quattro grandi cloud spenderanno 993 miliardi di dollari in conto capitale nel 2027? Questo è ciò che prevede oggi il consenso di mercato.”
Il suo scenario di riferimento è: La storia dell’AI “subirà una significativa correzione in un futuro non lontano”.
“Sicurezza” o cartello?
Anche l’interpretazione di Wood delle recenti richieste di “pausa di sicurezza” nell’AI è interessante.
Dario Amodei di Anthropic, Sam Altman di OpenAI ed Elon Musk hanno di recente chiesto tutti di rallentare lo sviluppo AI, ma Donald Trump ha prontamente negato la richiesta.
Wood non condivide la narrativa della “sicurezza”: scrive che “bisogna guardare agli incentivi. Una pausa coordinata in nome della ‘sicurezza’ può essere letta come un modo per costruire barricate regolamentari, specie se il piano successivo fosse vietare i modelli open source, soprattutto quelli cinesi. Un’altra possibilità – che non esclude la precedente – è che i giganti AI già vedano i costi della potenza computazionale come non più sostenibili e/o che la domanda per i modelli stia rallentando. Se così fosse, perché non tentare ora la creazione di un cartello?”
Da notare che Mark Zuckerberg (Meta) ha rifiutato di rallentare e l’azione Meta è cresciuta del 18% dopo la notizia.
Il mercato del credito è la chiave
La raccomandazione di investimento di Wood non è cambiata dal 2023: detenere “picconi e pale” (chi fornisce chip ai grandi cloud provider), non i cloud provider stessi. Questa strategia funziona finché gli acquirenti continuano ad acquistare.
Ma secondo lui, la fine sarà decisa dal mercato del credito, non da quello azionario.
La sua conclusione: “La durata delle obbligazioni emesse dall’ecosistema AI ora supera quella del Tesoro USA; l’ambiente di emissione è quello di un mercato obbligazionario volatile e di rialzo dei tassi Fed, i fondi si usano per costruire datacenter e i principali inquilini sono costantemente in perdita.”
Wood cita il paragone storico della crisi finanziaria asiatica del 1997 – in quegli stessi giorni, Albert Edwards di SocGen proponeva un quadro simile – e sottolinea che il “miracolo” thailandese non terminò per la produttività deludente, ma perché i creditori notarono i problemi.
Novogratz dice che la bolla “non è ancora abbastanza spettacolare” per scoppiare. Wood dice che non serve che sia spettacolare: basta finire i prestatori disposti a dare soldi.
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