Nvidia e Intel portano Wall Street nei data center, il corto circuito dell'AI

In appena quarantotto ore il boom dell'intelligenza artificiale ha prodotto due notizie apparentemente molto diverse, ma unite dallo stesso problema. Nvidia, l'azienda che genera decine di miliardi vendendo i sistemi necessari a costruire i data center, ha coinvolto sei colossi di Wall Street per mobilitare oltre 500 miliardi di dollari destinati a finanziare l'infrastruttura dei propri clienti; Intel, che deve ricostruire la capacità produttiva necessaria per tornare competitiva nei semiconduttori, ha invece aumentato da 15 a 20 miliardi la vendita di nuove azioni, chiedendo al mercato di finanziare direttamente le proprie fabbriche.

Nel primo caso il denaro dovrebbe arrivare da fondi e investitori esterni, mentre nel secondo verrà versato dagli azionisti che sottoscrivono l'aumento di capitale, tuttavia il messaggio economico è identico: per molti protagonisti la crescita dell'AI sta superando la quantità di denaro che i bilanci riescono o vogliono reinvestire autonomamente, perciò il prossimo tratto della corsa dovrà essere pagato sempre più spesso attraverso credito, private capital, obbligazioni, leasing e nuova equity.

Questo passaggio non dimostra automaticamente che esista una bolla, perché ferrovie, reti elettriche, telecomunicazioni e ogni grande infrastruttura industriale sono state costruite anche con capitali esterni, ma cambia la natura del rischio. Finché il racconto rimaneva concentrato sulle GPU acquistate dalle Big Tech ricche di cassa, Nvidia poteva presentarsi soprattutto come il venditore di pale durante la corsa all'oro; ora sta contribuendo a organizzare il credito con cui i cercatori potranno continuare a comprare le pale, mentre in operazioni separate investe nei clienti, garantisce alcuni loro contratti o valuta di finanziare direttamente l'acquisto dei propri sistemi.

Nvidia porta i chip nel mercato del credito

Il comunicato pubblicato da Nvidia parla di memorandum d'intesa con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR, attraverso i quali dovrebbero nascere piattaforme indipendenti capaci di mobilitare nel tempo oltre 500 miliardi di dollari di capitale di terzi. Non esiste quindi un assegno già firmato da Nvidia, non è stato creato un singolo fondo da 500 miliardi e gli accordi definitivi devono ancora essere negoziati, mentre non sono stati comunicati né il calendario degli investimenti né gli impegni assunti da ciascun partner.

La distinzione è fondamentale, perché nella struttura annunciata dovrebbero essere i finanziatori a valutare i progetti e a sopportare in prima battuta il rischio di credito, tuttavia Nvidia offrirà la propria tecnologia, il proprio ecosistema commerciale e la tesi secondo cui una GPU può diventare un'attività finanziabile quasi come un impianto industriale. Jensen Huang sostiene che la capacità di calcolo costituisca ormai una nuova classe di investimento, poiché i sistemi possono essere trasferiti tra clienti, utilizzati per modelli differenti e mantenuti produttivi attraverso CUDA, mentre Goldman Sachs ha parlato esplicitamente della possibilità di creare un mercato del credito garantito dalla capacità di calcolo.

Se un laboratorio AI, una neocloud o un'impresa possiede domanda potenziale ma non il capitale necessario per acquistare migliaia di GPU, la piattaforma può trasformare quella domanda in un progetto finanziabile e successivamente in un ordine per Nvidia. Il capitale di Wall Street diventa quindi il ponte tra la promessa di ricavi futuri del cliente e il fatturato presente del fornitore, senza che il produttore debba iscrivere immediatamente 500 miliardi di prestiti nel proprio bilancio.

Non significa che gli ordini siano finti, perché i server vengono costruiti, i chip consegnati e i data center stanno mostrando tassi di utilizzo elevati, come rilevato anche da S&P Global. Significa però che diventa più difficile capire quanta domanda sia sostenuta dai flussi di cassa prodotti dall'utilizzo finale dell'AI e quanta venga anticipata dal credito reso disponibile nell'ecosistema del fornitore. Il mercato ha reagito con cautela, poiché nella seduta dell'annuncio Nvidia ha perso il 2,9%, cancellando quasi 60 miliardi di capitalizzazione nonostante le dimensioni dell'operazione.

Intel vende oggi una parte dell'azienda per costruire le fabbriche di domani

Intel sta percorrendo una strada differente ma arriva allo stesso punto, poiché ha collocato 210.526.315 nuove azioni a 95 dollari, aumentando l'offerta da 15 a 20 miliardi e concedendo alle banche un'opzione per acquistarne altre 31.578.947 entro trenta giorni. L'operazione, che dovrebbe chiudersi il 12 agosto salvo le consuete condizioni, produrrà circa 19,7 miliardi di ricavi netti e potrà crescere ulteriormente se l'opzione verrà esercitata, secondo il comunicato ufficiale della società.

Il prospetto non destina formalmente tutti i proventi all'intelligenza artificiale, ma parla di finalità aziendali generali, compresi investimenti e capitale circolante, tuttavia il contesto spiega perché Intel abbia scelto questo momento. La società ha portato la previsione degli investimenti 2026 da circa 18 a oltre 20 miliardi e intende avviare nel 2028 la produzione ad alto volume con il processo 14A, sul quale si gioca gran parte del tentativo di tornare a competere con TSMC.

I risultati operativi stanno migliorando, tanto è vero che nel secondo trimestre i ricavi sono aumentati del 25% a 16,1 miliardi e la divisione Data Center and AI è cresciuta del 59% a 6,3 miliardi, ma la fonderia ha comunque registrato una perdita operativa di circa 2,1 miliardi. Intel deve acquistare macchinari, preparare camere bianche e sviluppare il processo diversi anni prima di sapere quanti grandi clienti esterni affideranno realmente i propri chip al 14A, condividendo questo rischio con il mercato attraverso l'emissione di nuove azioni. I dati completi sono contenuti nei risultati del secondo trimestre depositati alla SEC.

Rispetto alle 5,043 miliardi di azioni in circolazione alla fine di giugno, il collocamento aggiunge circa il 4,2% di nuovi titoli e può arrivare a quasi il 4,8% con l'opzione, perciò gli azionisti esistenti subiscono una diluizione, ma Intel evita di caricare altri 20 miliardi di debito su un bilancio che ne riportava già oltre 50. L'equity non deve essere rimborsata e non produce interessi obbligatori, quindi offre maggiore resistenza rispetto al debito, mentre trasferisce sugli azionisti il rischio che le fabbriche non generino il rendimento atteso. L'operazione può essere razionale dopo il forte rialzo del titolo, ma mostra quanto la Borsa sia diventata parte della catena produttiva dell'AI: gli investitori non si limitano a valutare gli utili futuri di Intel, stanno fornendo il denaro necessario affinché possano esistere.

Il fatturato è reale ma il denaro comincia a girare in cerchio

Il corto circuito nasce quando gli stessi soggetti occupano contemporaneamente il ruolo di fornitori, clienti, investitori e garanti. Un fondo raccoglie capitale, finanzia un veicolo che costruisce un data center, il gestore del data center acquista sistemi Nvidia, un laboratorio AI firma il contratto di utilizzo e Nvidia registra i ricavi derivanti dalla vendita dell'hardware; se nel frattempo Nvidia investe nel laboratorio, garantisce il contratto del gestore o si impegna ad acquistare capacità dalla struttura, il denaro ha attraversato diversi bilanci ma dipende in ultima analisi dalla stessa scommessa, cioè che l'AI produrrà abbastanza ricavi da remunerare tutti.

Non si tratta automaticamente di doppia contabilizzazione e non esiste alcun elemento per parlare di frode, perché al centro rimangono fabbriche, chip, energia e servizi reali, tuttavia cambia la qualità economica della domanda. Un cliente che compra GPU con la cassa generata vendendo servizi a migliaia di imprese indipendenti offre una conferma più robusta di uno che riesce a comprarle perché il fornitore ha investito nel suo capitale o ha aiutato a garantirne il finanziamento.

Il bilancio di Nvidia mostra quanto rapidamente questa sovrapposizione stia crescendo, infatti alla fine di aprile il gruppo possedeva 42,3 miliardi di dollari di partecipazioni non quotate, contro appena 3,2 miliardi un anno prima, aveva altri 27 miliardi di impegni di investimento e garantiva obbligazioni di locazione di alcuni partner per un'esposizione lorda massima di 3,5 miliardi, mitigata da 712 milioni depositati in escrow. Nello stesso trimestre tre clienti diretti hanno rappresentato rispettivamente il 21%, il 17% e il 16% dei ricavi, mentre un'azienda di ricerca e distribuzione AI non nominata ha contribuito in modo significativo alle vendite indirette acquistando servizi cloud dai clienti di Nvidia. Tutti questi elementi emergono dal 10-Q depositato dalla società.

La struttura ricorda il vendor financing, utilizzato anche dai produttori di apparecchiature telefoniche alla fine degli anni Novanta per consentire ai clienti di comprare i loro prodotti. Il paragone non deve essere forzato, perché Nvidia genera profitti eccezionali, i 500 miliardi verrebbero da soggetti terzi e la domanda finale è molto più concreta di quella di numerose società della bolla dot-com, tuttavia la domanda da rivolgere a ogni operazione rimane la stessa: quell'ordine esisterebbe nelle stesse dimensioni e negli stessi tempi se il fornitore non avesse contribuito a renderlo finanziabile?

I 500 miliardi annunciati questa settimana non devono essere aggiunti a queste esposizioni, perché appartengono a piattaforme finanziate da terzi, ma permettono di osservare la direzione del viaggio. Nvidia sta cercando di separare la crescita degli ordini dalla capacità finanziaria immediata dei clienti, affidando a Wall Street il compito di anticipare il denaro che l'utilizzo futuro dell'AI dovrebbe restituire.

OpenAI è il punto di stress

La manifestazione più estrema di questo meccanismo rimane OpenAI, ma anche qui occorre evitare una semplificazione facilmente contestabile. L'azienda ha un business reale e già enorme, poiché dichiara oltre 900 milioni di utenti settimanali, 50 milioni di abbonati consumer e 2 miliardi di dollari di ricavi al mese, dei quali più del 40% proviene ormai dalle imprese; il 31 marzo ha inoltre chiuso un aumento di capitale da 122 miliardi a una valutazione post-money di 852 miliardi, come risulta dall'annuncio ufficiale di OpenAI.

Il problema non è quindi l'assenza di monetizzazione, ma la distanza tra quei ricavi e gli impegni necessari per sostenere la crescita. Il Wall Street Journal ha riferito che OpenAI ha portato a circa 750 miliardi la spesa prevista per capacità di calcolo fino al 2030, rispetto ai 600 miliardi stimati pochi mesi prima, e che avrebbe mancato alcuni obiettivi interni su ricavi e nuovi utenti, alimentando dubbi sulla possibilità di pagare i futuri contratti se la crescita rallentasse. Non è la prova di un'insolvenza imminente, ma spiega perché un'azienda capace di produrre decine di miliardi di fatturato abbia comunque bisogno di capitale esterno su una scala mai vista.

È qui che assume importanza la possibile garanzia Nvidia già analizzata da Target-Price nell'articolo sul progetto da 10 gigawatt in Ohio. Secondo il Wall Street Journal, Nvidia starebbe valutando un sostegno fino a 250 miliardi per garantire il contratto di locazione e parte del debito del campus sviluppato da SB Energy, mentre un'operazione distinta potrebbe finanziare fino a 350 miliardi di chip; le trattative sono preliminari, Reuters non è riuscita a verificarle autonomamente e le aziende non le hanno confermate, quindi non si possono sommare i due importi come se Nvidia avesse già promesso un assegno da 600 miliardi.

Se la garanzia da 250 miliardi venisse davvero sottoscritta nelle dimensioni ipotizzate, sarebbe però un salto radicale rispetto ai 3,5 miliardi di garanzie oggi dichiarate e risulterebbe quasi equivalente ai 259,5 miliardi di attività totali riportate da Nvidia alla fine di aprile. Non produrrebbe necessariamente un esborso immediato, perché una garanzia genera una perdita soltanto quando il debitore non rispetta gli impegni e le protezioni disponibili non sono sufficienti, ma trasformerebbe una parte importante del rischio commerciale di OpenAI in rischio finanziario per il principale fornitore dei suoi chip.

OpenAI è quindi il punto di stress più evidente, non perché non venda nulla, ma perché deve far crescere i ricavi abbastanza rapidamente da remunerare data center, energia, cloud provider, produttori di chip e finanziatori. Microsoft ha mostrato che quasi il 90% dei propri ricavi cloud arriva da soggetti diversi dai grandi laboratori americani e che il portafoglio ordini cresce anche escludendo OpenAI, come abbiamo spiegato nel confronto tra Microsoft e Meta, perciò il sistema non dipende da una sola azienda; una sua crisi costringerebbe però il mercato a rivalutare contemporaneamente contratti, garanzie e investimenti costruiti intorno alle stesse previsioni.

La spesa AI ormai attraversa tutta l'economia

Goldman Sachs stima che nel 2026 gli hyperscaler destineranno circa 794 miliardi di dollari agli investimenti complessivi e che, includendo società private, produttori e gruppi non americani, la spesa globale collegata all'AI supererà mille miliardi. Una somma simile non può rimanere confinata nei bilanci delle aziende tecnologiche, perché assorbe capacità produttiva dei semiconduttori, memorie, apparati elettrici, terreni, acqua, gas, reti di trasmissione, lavoro specializzato e credito.

Le ultime trimestrali avevano già mostrato la prima fase di questa trasformazione, infatti Meta prevede investimenti tra 130 e 145 miliardi e nel trimestre ha lasciato quasi tutta la cassa operativa nei data center, mentre Microsoft spenderà circa 175 miliardi ma riesce per ora a collegare la nuova capacità alla crescita di Azure, a Copilot e a contratti più diversificati. Amazon ha portato il cash capex a 220 miliardi e registrato un free cash flow negativo, ma dispone di 496 miliardi di impegni contrattuali e di capacità futura già prenotata; Apple continua invece a produrre cassa, ma paga indirettamente la corsa attraverso memorie più care e minore disponibilità di chip avanzati, come abbiamo raccontato nell'analisi su Amazon e Apple.

Nvidia e Intel aggiungono il passaggio successivo, poiché quando persino le Big Tech più ricche comprimono il free cash flow e accumulano impegni futuri, la crescita marginale deve essere pagata da banche, fondi infrastrutturali, private credit e nuovi azionisti. I ricavi dei produttori di chip continuano così a crescere, ma una parte maggiore della domanda dipende dalla disponibilità del mercato a credere che la capacità costruita oggi verrà utilizzata e pagata domani.

Se si spezza un anello il problema non rimane nel data center

Il rischio più serio non è il fallimento immediato di Nvidia, che nell'ultimo trimestre ha generato oltre 50 miliardi di cassa operativa, possiede attività per circa 259 miliardi ed è valutata oltre 5.000 miliardi, bensì una correzione capace di propagarsi lungo la catena. Se un grande laboratorio riducesse gli ordini o non rispettasse i contratti, i gestori dei data center perderebbero un cliente, i veicoli finanziari dovrebbero trovare nuovi utilizzatori o ristrutturare il debito e i finanziatori scoprirebbero quanto valgono davvero edifici specializzati e processori il cui valore deve confrontarsi ogni anno con architetture più efficienti.

Nvidia verrebbe colpita su più fronti, perché potrebbe vendere meno sistemi, perdere potere sui prezzi, svalutare partecipazioni nelle società sostenute e, dove esistono garanzie, assumere direttamente parte degli impegni non rispettati. Intel si troverebbe con fabbriche costose e capacità produttiva sottoutilizzata proprio dopo avere diluito gli azionisti, mentre Microsoft, Amazon, Oracle e gli altri cloud provider dovrebbero assorbire capacità eccedente o tagliare gli investimenti, amplificando il rallentamento per produttori di memorie, apparati elettrici, costruttori e utility.

La novità è che il contagio raggiungerebbe anche soggetti che non hanno mai sviluppato un modello AI, perché il rischio è distribuito tra fondi, credito privato e mercati obbligazionari. La Bank of England ha avvertito che la molteplicità e la scarsa trasparenza delle fonti di finanziamento possono impedire agli operatori di conoscere l'esposizione complessiva, mentre S&P Global osserva che i default dei data center diventano più correlati perché tutti dipendono da energia, costo del capitale, autorizzazioni e velocità di adozione. Anche Moody's indica tra i pericoli l'eccesso di costruzioni, l'obsolescenza tecnologica e la dipendenza dalla finanza strutturata.

Questo scenario non equivale alla crisi dei mutui del 2008, poiché una parte rilevante del capitale è equity, molti investitori possono assorbire perdite e le aziende leader generano profitti reali, tuttavia rende una futura correzione più ampia di un normale ciclo dei semiconduttori. Quando tutti finanziano la stessa previsione di crescita e utilizzano attività simili come garanzia, un errore non rimane confinato nel bilancio di chi lo ha commesso.

Il nuovo denaro per dimostrare che il vecchio denaro aveva ragione

Le due notizie del giorno non dimostrano che il boom dell'AI sia destinato a crollare, perché la domanda di capacità è ancora superiore all'offerta, i data center sono utilizzati e aziende come Microsoft, Amazon e Nvidia presentano ricavi misurabili, clienti paganti e margini enormi. Dimostrano però che la seconda fase della corsa dipenderà meno dall'autofinanziamento e molto di più dalla volontà dei mercati di anticipare ricavi futuri, trasformando una rivoluzione tecnologica in una gigantesca operazione finanziaria.

La distinzione tra infrastruttura e bolla non si trova quindi nel numero dei chip venduti, ma nell'origine del denaro che li paga e nella capacità dell'utilizzatore finale di produrre cassa senza dover raccogliere continuamente nuovo capitale. Finché le imprese compreranno servizi AI perché generano più ricavi o riducono davvero i costi, il debito finanzierà attività produttive; se invece nuovi fondi serviranno soprattutto a permettere ai clienti di ordinare altri sistemi, confermando così le previsioni su cui erano stati concessi i finanziamenti precedenti, il circuito inizierà ad alimentare se stesso.

È lo stesso criterio indicato nella nostra guida su come distinguere valore, hype e rischi da bolla nell'AI, ma oggi deve essere applicato non soltanto ai conti economici delle società quotate, bensì anche ai contratti di leasing, alle garanzie, agli impegni fuori bilancio, alle partecipazioni incrociate e alla concentrazione dei clienti. Per valutare Nvidia non basterà più chiedersi quanti processori vende, perché occorrerà capire quanti vengono pagati da domanda economicamente autonoma e quanti dipendono dal capitale che Nvidia stessa, direttamente o attraverso Wall Street, ha contribuito a rendere disponibile.

Il castello dell'AI non è fatto di carta, perché al suo interno esistono chip, centrali, edifici, software e ricavi reali; può però essere costruito con troppo capitale sopra flussi di cassa ancora insufficienti, e in quel caso il cemento dei data center non impedirà alle valutazioni, agli utili e al credito di cadere insieme.