Bolla AI svela intrecci Big Tech e rischio sistemico che inquieta i mercati
Indice dei Contenuti:
Bolla AI e “sistema Nvidia”: debito, crediti e intrecci tra Big Tech fanno temere un rischio sistemico stile subprime
Ingranaggi nascosti del nuovo ecosistema
L’esplosione degli investimenti in intelligenza artificiale ha creato un intricato ecosistema in cui pochi grandi attori dominano flussi di capitali, tecnologia e potere di mercato. Al centro si colloca Nvidia, diventata fornitore essenziale di GPU per data center e infrastrutture cloud, mentre colossi come Microsoft, Google, Oracle, Amazon e startup come OpenAI, xAI, CoreWeave, Nebius ne alimentano la domanda. Le borse statunitensi sono sempre più trainate da questo nucleo ristretto di società, che concentra una quota eccezionale degli scambi e della capitalizzazione, con una porzione stimata del Pil americano riconducibile direttamente ai loro risultati.
Secondo analisi di bilancio, emergono dinamiche che vanno oltre il semplice rapporto cliente-fornitore. Nvidia acquisisce partecipazioni in molti dei propri clienti, sia quotati sia privati, e concede condizioni di pagamento dilazionate per accelerare l’adozione delle proprie GPU. La quota di vendite con pagamenti rinviati sarebbe arrivata a coprire una parte molto ampia del fatturato, mentre i ricavi risultano fortemente concentrati su pochi grandi clienti, in un contesto di integrazione verticale e orizzontale senza precedenti.
Ne deriva un sistema a rete in cui partecipazioni azionarie, crediti commerciali e accordi strategici si intrecciano. Investire in uno di questi attori significa, di fatto, esporsi all’intero circuito. La diversificazione percepita dagli investitori rischia così di trasformarsi in una diversificazione solo apparente, perché il rischio economico e finanziario dei protagonisti è profondamente interconnesso e potenzialmente contagioso.
Contabilità aggressiva e catena del credito
La corsa ai chip più potenti spinge le imprese a investimenti colossali in infrastrutture, mentre la vita tecnologica effettiva di molte GPU si accorcia per via del ritmo serrato dell’innovazione. Nonostante ciò, i piani di ammortamento contabile si allungano da due-tre anni fino a cinque o sei anni, con l’effetto di ridurre il peso degli ammortamenti annui e gonfiare gli utili registrati nei bilanci. L’investitore Michael Burry ha richiamato l’attenzione su questo scarto tra realtà tecnologica e rappresentazione contabile, sottolineando come l’utile possa risultare artificiosamente sostenuto.
Parallelamente, anche i concorrenti diretti di Nvidia, come AMD, accelerano lo sviluppo di soluzioni alternative, alimentando una competizione che rende ancora più rischioso spalmare su molti anni l’ammortamento di asset altamente obsoleti. In questo clima, il modello finanziario dominante poggia su fatturati in rapida crescita, margini elevati e massicci crediti concessi ai clienti, spesso legati a doppio filo tramite partecipazioni e accordi pluriennali di fornitura.
La spirale si autoalimenta: l’azienda che fornisce la tecnologia entra nel capitale dei clienti, che a loro volta investono in cloud, data center e software basati sulle stesse GPU, utilizzando anche debito per sostenere i piani di espansione. Questo intreccio rende sempre più difficile isolare il rischio di singola società, perché bilanci e flussi di cassa risultano dipendenti da controparti che condividono le medesime vulnerabilità macro e di settore.
Debito, finanza strutturata e paragone subprime
Le grandi società “growth” statunitensi stanno emettendo quantità record di obbligazioni per finanziare investimenti in AI con ritorni differiti, talvolta ipotizzati oltre il 2030. Secondo Bloomberg Economics, la spesa cumulata nel comparto potrebbe superare i quattromila miliardi di dollari, con oneri finanziari certi a fronte di ricavi altamente incerti. Il rischio di credito è misurato e scambiato tramite strumenti come i CDS, con il credit default swap di Oracle che ha raggiunto livelli indicativi di un aumento delle preoccupazioni sulla solvibilità a lungo termine.
Su queste emissioni obbligazionarie il sistema finanziario costruisce ulteriori prodotti strutturati, come credit linked notes, che promettono rendimenti più elevati in cambio del trasferimento del rischio di default agli investitori finali. È un meccanismo che richiama, per logica, l’impacchettamento del rischio visto alla vigilia della crisi dei mutui subprime, sebbene con sottostanti industriali e tecnologici invece che immobiliari. Più gli attori sono collegati tramite debito, equity, derivati di credito e joint venture, più il rischio diviene sistemico.
Nel frattempo, colossi come Google con Gemini erodono rapidamente l’uso di ChatGPT di OpenAI, costretta a sostenere costi esponenziali di calcolo e a introdurre pubblicità per monetizzare. In uno scenario in cui ogni incremento di performance richiede risorse computazionali e capitali crescenti, il rendimento marginale degli investimenti cala. Se la domanda non dovesse mantenere le promesse, una parte di questi debiti potrebbe rivelarsi eccessiva, trasformando una bolla settoriale in una bolla circolare con impatto di sistema, che alcuni analisti paragonano – per ordine di grandezza potenziale – a un effetto multiplo rispetto al precedente shock dei subprime.
FAQ
D: Perché alcuni analisti parlano di rischio sistemico legato all’AI?
R: Perché esiste una forte concentrazione di ricavi, debito e partecipazioni incrociate tra poche Big Tech e fornitori chiave, con prodotti finanziari che redistribuiscono il rischio verso gli investitori.
D: Qual è il ruolo di Nvidia in questa rete?
R: Nvidia fornisce GPU essenziali, concede pagamenti dilazionati, entra nel capitale dei clienti e diventa fulcro tecnologico e finanziario di gran parte dell’ecosistema AI.
D: Come incidono gli ammortamenti sulle valutazioni?
R: L’allungamento dei tempi di ammortamento riduce i costi annui in bilancio e aumenta gli utili contabili, rendendo meno visibile il rischio di obsolescenza rapida degli asset.
D: Perché il debito delle Big Tech è considerato critico?
R: Perché finanzia investimenti enormi con ritorni incerti e differiti, generando oneri finanziari certi che potrebbero pesare se la domanda reale fosse inferiore alle attese.
D: Che ruolo hanno CDS e credit linked notes?
R: I CDS misurano e coprono il rischio di default, mentre le credit linked notes trasferiscono questo rischio agli investitori in cambio di un rendimento più alto.
D: OpenAI rischia un modello non sostenibile?
R: Le perdite elevate, i costi di calcolo crescenti e la concorrenza di Google Gemini mettono pressione sul modello economico, soprattutto se la crescita utenti rallenta.
D: La diversificazione in più titoli AI riduce davvero il rischio?
R: Solo in parte, perché molte società sono collegate da forniture, partecipazioni e debito, rendendo il rischio fortemente correlato.
D: Qual è la fonte giornalistica originale che ha sollevato questi timori?
R: L’analisi sui legami finanziari e industriali tra Nvidia, Big Tech e AI è stata riportata in forma estesa da testate economico-finanziarie italiane specializzate, tra cui articoli apparsi su Corriere della Sera – Economia.
DIRETTORE EDITORIALE
Michele Ficara Manganelli ✿
PUBBLICITA’ – COMUNICATI STAMPA – PROVE PRODOTTI
Per acquistare pubblicità CLICCA QUI
Per inviarci comunicati stampa e per proporci prodotti da testare prodotti CLICCA QUI
