Jason Shoup, Global Co-Head of Fixed Income di L&G, analizza di seguito le conseguenze politiche della corsa all’IA: dal finanziamento dei data center ai rischi occupazionali, fino alle opportunità e alle criticità per il mercato obbligazionario americano.
L’intelligenza artificiale non è più soltanto una delle principali rivoluzioni tecnologiche e un potente motore degli investimenti globali. È diventata anche una questione politica, destinata a influenzare le scelte delle istituzioni, lo sviluppo delle infrastrutture e, di conseguenza, le prospettive del mercato obbligazionario. In questo contesto, le elezioni di metà mandato negli Stati Uniti rappresentano un passaggio significativo per comprendere come evolverà il rapporto tra innovazione, consenso elettorale e disponibilità di capitali.
Secondo Shoup, «da quando è stato lanciato il primo modello linguistico di grandi dimensioni, l’intelligenza artificiale è stata considerata una tecnologia dirompente e una grande opportunità di investimento. Più recentemente, però, ha assunto anche una dimensione politica sempre più rilevante».
Per l’esperto, il risultato elettorale potrebbe essere meno importante della capacità di individuare quali preoccupazioni legate all’IA stiano diventando più influenti tra gli elettori. Economia, immigrazione e politica estera rimangono le priorità principali dell’opinione pubblica americana, ma le inquietudini legate alle conseguenze dell’intelligenza artificiale sono in aumento.
«La questione fondamentale è capire quando queste preoccupazioni inizieranno a frenare il ciclo degli investimenti, a modificare le prospettive dell’offerta e a incidere sul rendimento richiesto dagli investitori per assumersi i rischi legati all’intelligenza artificiale», osserva Shoup.
Washington divisa tra primato tecnologico e costi dell’IA
Il dibattito politico americano presenta posizioni differenti sulle modalità con cui sostenere lo sviluppo dell’IA. L’amministrazione del presidente Donald Trump punta a consolidare la leadership tecnologica degli Stati Uniti nei confronti della Cina, accelerando la realizzazione delle infrastrutture e mantenendo un quadro regolamentare federale relativamente poco restrittivo.
I Democratici tendono invece a sostenere maggiori garanzie e controlli, mentre una parte dell’elettorato repubblicano più populista manifesta preoccupazioni per i costi economici e per la concentrazione del potere nelle mani delle grandi società tecnologiche.
A complicare il quadro intervengono anche le amministrazioni locali. Governatori e legislatori statali di entrambi gli schieramenti si sono opposti ai tentativi di Washington di limitare l’autonomia territoriale in materia di regolamentazione dei data center.
«L’intelligenza artificiale si trova in una posizione insolita nel panorama politico americano: entrambi gli schieramenti vogliono garantire agli Stati Uniti un vantaggio competitivo sulla Cina, ma nessuno può permettersi di ignorare i costi economici e sociali di questa corsa», sottolinea Shoup.
Da questo equilibrio instabile possono derivare tre scenari, ciascuno con implicazioni specifiche per le imprese, il finanziamento delle infrastrutture e il credito statunitense.
Primo scenario: prevale la corsa al primato tecnologico
Nel primo caso, la sicurezza nazionale e la competizione con la Cina continuerebbero a rappresentare le priorità dominanti. I decisori politici potrebbero quindi mantenere il sostegno a un rapido sviluppo delle infrastrutture, favorendo le riforme necessarie per accelerare i progetti e ampliare l’accesso all’energia.
I limiti nella disponibilità di elettricità, semiconduttori, edifici adeguatamente attrezzati e lavoratori qualificati non rappresenterebbero necessariamente un freno immediato. Al contrario, potrebbero prolungare il ciclo degli investimenti, aumentando il fabbisogno di capitali per sostenere la costruzione e l’espansione dei data center.
«Se prevarrà la logica del primato tecnologico, il ciclo degli investimenti potrebbe continuare a lungo, sostenuto dalla necessità di superare i colli di bottiglia che limitano la realizzazione delle infrastrutture», afferma Shoup.
Per gli investitori obbligazionari, le conseguenze sarebbero rilevanti. Gli hyperscaler, ossia i grandi operatori tecnologici che gestiscono infrastrutture informatiche su vasta scala, le società di servizi pubblici, gli sviluppatori di data center e i fornitori della filiera potrebbero continuare a ricorrere al mercato del debito per finanziare i propri piani di crescita.
L’offerta potrebbe comprendere nuove emissioni obbligazionarie di grandi dimensioni da parte delle principali società tecnologiche, oltre a strumenti cartolarizzati e finanziamenti legati a singoli progetti infrastrutturali.
«Le opportunità per il credito americano rimarrebbero considerevoli, ma la crescita del fabbisogno finanziario renderebbe ancora più importante valutare la solidità degli emittenti e la struttura delle singole operazioni», avverte il responsabile di L&G.
Il punto, infatti, non sarebbe soltanto beneficiare dell’espansione degli investimenti, ma anche verificare se il mercato sia in grado di assorbire un volume crescente di nuove emissioni senza richiedere premi al rischio eccessivi.
Secondo scenario: la resistenza ai data center rallenta gli investimenti
Una seconda possibilità è che le resistenze politiche e sociali alle infrastrutture diventino il principale ostacolo all’espansione dell’intelligenza artificiale.
Le prime restrizioni potrebbero non riguardare direttamente lo sviluppo dei modelli più avanzati, ma le strutture materiali necessarie per renderli operativi: data center, reti elettriche, disponibilità idrica e incentivi fiscali.
Si tratta di questioni concrete, con effetti diretti sulle comunità locali e sui bilanci delle famiglie. L’aumento della domanda di elettricità, per esempio, può alimentare il timore di bollette più elevate, mentre il consumo di acqua e l’occupazione del territorio possono generare opposizione alla costruzione di nuovi impianti.
«Le preoccupazioni legate alle infrastrutture possono avere un peso politico maggiore rispetto alle questioni più astratte sulla sicurezza dei modelli di intelligenza artificiale, perché incidono direttamente sui costi sostenuti dai cittadini», spiega Shoup.
Le contestazioni locali stanno già contribuendo ad aumentare i costi e ad allungare i tempi di realizzazione di alcuni progetti. Un irrigidimento delle condizioni autorizzative potrebbe quindi influenzare la scelta delle aree in cui costruire nuovi centri di elaborazione dati, modificando le prospettive di sviluppo del settore.
Per il mercato obbligazionario, questo scenario aumenterebbe i rischi legati alle autorizzazioni, al completamento delle opere e alla capacità delle società di rifinanziare il debito. Le imprese potrebbero essere spinte a prenotare in anticipo risorse infrastrutturali ed energetiche, accelerando gli investimenti e le emissioni proprio mentre il mercato incontra maggiori difficoltà nell’assorbire l’offerta.
«Il rischio è che le società anticipino il fabbisogno di finanziamento per assicurarsi la capacità necessaria, esercitando ulteriore pressione sull’offerta obbligazionaria», osserva l’esperto.
Nel lungo periodo, tuttavia, una selezione più severa dei progetti potrebbe avere anche effetti positivi. Un’espansione meno intensa ridurrebbe infatti il pericolo di sovrainvestimenti e di un eccesso di capacità, favorendo le infrastrutture già operative e caratterizzate da una domanda più prevedibile.
Shoup ritiene quindi plausibile una crescente differenziazione tra gli operatori: da una parte, società con impianti funzionanti e ricavi relativamente stabili; dall’altra, iniziative ancora speculative, maggiormente esposte a ritardi e difficoltà di finanziamento.
Anche tra le utility, le prospettive potrebbero divergere. Le società in grado di sostenere gli investimenti e ripartirne i costi senza provocare forti reazioni politiche potrebbero risultare meglio posizionate rispetto a quelle esposte a maggiori contestazioni.
Terzo scenario: il mercato del lavoro diventa il vero nodo politico
Il terzo scenario riguarda gli effetti dell’intelligenza artificiale sull’occupazione, una questione che potrebbe assumere un peso crescente con il progressivo passaggio dalla costruzione delle infrastrutture all’adozione della tecnologia nelle attività aziendali.
Nella fase iniziale, la realizzazione dei data center sostiene la domanda di personale specializzato nell’edilizia, nell’ingegneria, negli impianti elettrici e nelle professioni tecniche. La scarsità di queste competenze può tradursi in aumenti salariali, maggiori costi di costruzione e nuove pressioni inflazionistiche.
«Prima ancora che l’intelligenza artificiale produca eventuali effetti disinflazionistici sull’economia nel suo complesso, gli investimenti necessari per svilupparla possono alimentare la domanda di lavoratori qualificati e spingere verso l’alto i costi», rileva Shoup.
Nel medio-lungo periodo, però, il quadro potrebbe cambiare. L’integrazione dell’IA nei processi aziendali potrebbe consentire di automatizzare una parte delle attività oggi svolte dai dipendenti, soprattutto nelle posizioni iniziali e nelle mansioni cognitive più ripetitive.
L’assenza di licenziamenti su larga scala finora riconducibili all’intelligenza artificiale non costituisce, secondo l’analisi di L&G, una garanzia rispetto a quanto potrebbe accadere nei prossimi anni.
Un elemento importante è rappresentato dalle difficoltà incontrate dalle imprese nell’adozione della tecnologia. Integrare i modelli con i dati proprietari, riprogettare i processi operativi e predisporre sistemi adeguati di controllo, sicurezza e valutazione richiede tempo e investimenti.
«Il limitato impatto occupazionale osservato finora potrebbe riflettere soprattutto la complessità dell’implementazione dell’intelligenza artificiale, piuttosto che indicare quali saranno le sue conseguenze definitive sul mercato del lavoro», sottolinea Shoup.
Le implicazioni economiche e finanziarie dipenderanno quindi dalla velocità della trasformazione. Un’introduzione graduale della tecnologia potrebbe aumentare la produttività, sostenere gli utili e rafforzare i fondamentali delle imprese. Una sostituzione più rapida della forza lavoro, invece, rischierebbe di comprimere i consumi e indebolire i settori maggiormente dipendenti dalla spesa delle famiglie.
Tra i comparti potenzialmente più esposti figurano il commercio e gli altri servizi rivolti ai consumatori, oltre al settore bancario e ai segmenti obbligazionari con qualità creditizia inferiore. In questo caso, la crescita degli investimenti nell’IA potrebbe continuare a sostenere il prodotto interno lordo, mentre una parte dell’economia subirebbe gli effetti negativi della riduzione dell’occupazione o del reddito disponibile.
Anche le prospettive dei tassi d’interesse diventerebbero più complesse. «Un indebolimento del mercato del lavoro e un rallentamento dell’inflazione potrebbero esercitare pressioni al ribasso sui rendimenti a breve scadenza. Sulle scadenze più lunghe, invece, l’aumento della produttività, le risposte della politica fiscale e un possibile rialzo del tasso d’interesse neutrale potrebbero produrre effetti opposti», spiega Shoup.
Per gli investitori, non si tratterebbe dunque di una semplice scommessa sull’aumento o sulla diminuzione dei tassi, ma della necessità di distinguere tra gli effetti di breve periodo sull’occupazione e quelli strutturali sulla crescita economica.
Il debito legato all’IA ha già raggiunto 578 miliardi di dollari
Qualunque sia lo scenario politico destinato a prevalere, la questione centrale per i mercati resta la capacità di finanziare un’espansione infrastrutturale che richiede risorse sempre maggiori.
Il mercato obbligazionario pubblico, il debito cartolarizzato, i capitali privati e gli strumenti di finanziamento ibridi sono ormai componenti fondamentali del finanziamento della filiera dell’intelligenza artificiale.
Una ricerca di Goldman Sachs citata nell’analisi di L&G stima che, a metà settembre, le emissioni di debito riconducibili all’IA avessero raggiunto complessivamente 578 miliardi di dollari a livello globale.
«A circa un anno dalle prime grandi operazioni di debito legate all’intelligenza artificiale, è evidente che lo sviluppo delle infrastrutture dipende da una pluralità di fonti di finanziamento. La disponibilità di capitali, tuttavia, non è illimitata», afferma Shoup.
Il contesto dei rendimenti privi di rischio ancora elevati e l’accoglienza discontinua riservata ad alcune operazioni legate all’IA impongono infatti una maggiore attenzione al costo del capitale. Le emissioni azionarie e le quotazioni in Borsa possono rafforzare la protezione dei creditori, ma le valutazioni delle imprese rimangono vulnerabili alle preoccupazioni sulla sicurezza, alle decisioni politiche e alla capacità di ottenere ritorni adeguati sugli investimenti.
La questione non riguarda quindi soltanto quanto capitale sia necessario, ma anche se il settore riuscirà a trasformare gli investimenti in ricavi e flussi di cassa sufficienti a remunerare chi finanzia i progetti.
«Il vero banco di prova sarà la capacità di sostenere lo sviluppo delle infrastrutture, gestirne l’impatto materiale sui territori e dimostrare che i benefici della tecnologia sono distribuiti in modo sufficientemente ampio», osserva il manager.
Come investire nel credito Usa: selettività e qualità degli emittenti
Per gli investitori obbligazionari, le prospettive non suggeriscono necessariamente un atteggiamento negativo nei confronti dell’intelligenza artificiale. Indicano piuttosto la necessità di distinguere tra le opportunità offerte dal settore e i rischi che potrebbero emergere nella prossima fase di sviluppo.
«Riteniamo che sia necessario un approccio più selettivo, non semplicemente più pessimista, nei confronti del credito statunitense legato all’intelligenza artificiale», afferma Shoup.
Una domanda ancora robusta, rendimenti complessivi interessanti e una gestione disciplinata delle finestre di emissione potrebbero continuare a sostenere il mercato. Le condizioni appaiono potenzialmente più favorevoli per gli hyperscaler dotati di bilanci solidi e per i data center che possono contare su contratti definiti e flussi di cassa relativamente prevedibili.
La crescita delle valutazioni, tuttavia, lascia meno spazio a un’ulteriore compressione generalizzata degli spread creditizi, cioè dei premi di rendimento riconosciuti rispetto ai titoli privi di rischio. La prossima fase del ciclo potrebbe pertanto essere caratterizzata da differenze sempre più marcate in funzione della qualità degli emittenti, delle strutture finanziarie e dell’esposizione ai vincoli politici e infrastrutturali.
«Le opportunità più interessanti potrebbero emergere tra gli emittenti di maggiore qualità, quando le pressioni tecniche sul mercato consentono di ottenere una remunerazione adeguata rispetto ai rischi assunti», spiega il responsabile di L&G.
In questo quadro, gli investitori potrebbero affiancare alle posizioni selezionate sul credito una componente difensiva in termini di duration, valutando anche titoli caratterizzati da spread più ampi che potrebbero beneficiare di una stabilizzazione delle condizioni di mercato.
Sul fronte opposto, i principali elementi di rischio rimangono la difficoltà di assorbire nuove emissioni, il possibile deterioramento della qualità degli utili, le esigenze di rifinanziamento e l’eventualità che i vincoli politici rallentino la realizzazione delle infrastrutture.
La conclusione di Shoup è che il successo economico dell’intelligenza artificiale non dipenderà soltanto dalla sua capacità di trasformare le imprese, ma anche dalla possibilità di costruire un modello di sviluppo finanziariamente sostenibile e politicamente accettabile. Per il mercato obbligazionario americano, il passaggio decisivo sarà capire quali società riusciranno a sostenere i propri piani di investimento senza esporsi eccessivamente ai costi del capitale, alle tensioni sociali e all’incertezza normativa.