Circa metà della capitalizzazione del mercato azionario statunitense e una parte significativa della crescita economica americana sono ormai legate al ciclo di investimenti nell’intelligenza artificiale e nei data center. Una concentrazione che alimenta le aspettative degli investitori e sostiene la domanda di infrastrutture, semiconduttori ed energia, ma che solleva anche interrogativi sulla sostenibilità dell’attuale espansione. Secondo Bert Flossbach, fondatore e amministratore di Flossbach von Storch SE, il pericolo è che la fiducia nella crescita illimitata della domanda finisca per alimentare un eccesso di capacità produttiva e investimenti difficili da remunerare.
«Quando si presume che l’esplosione della domanda sia destinata a durare indefinitamente, si rischia di generare aspettative euforiche sui profitti e un surplus di investimenti», osserva Flossbach. Nell’intelligenza artificiale questo meccanismo si traduce nella costruzione di enormi centri di elaborazione dati e nella competizione per assicurarsi componenti indispensabili, come i chip ad alte prestazioni, anche a prezzi elevati. Le aziende temono infatti che un’insufficiente disponibilità di potenza di calcolo possa spingere i clienti verso concorrenti meglio attrezzati.
Il nodo, secondo l’analisi di Flossbach, è che i benefici dell’espansione non si distribuiscono in maniera uniforme lungo la filiera. I produttori di semiconduttori e le società che gestiscono le grandi piattaforme tecnologiche, i cosiddetti hyperscaler, seguono dinamiche finanziarie differenti. Una distinzione fondamentale per capire quali imprese potrebbero continuare a beneficiare del boom e quali, invece, rischiano di dover dimostrare nei prossimi anni la redditività degli ingenti capitali investiti.
Chip e hyperscaler, due modelli di business a confronto
I produttori di semiconduttori sono tra i beneficiari più immediati dell’attuale ciclo. Alcuni di loro, affidando la produzione a partner specializzati in Paesi come Taiwan e Corea del Sud, possono crescere senza dover sostenere direttamente l’intero costo degli impianti manifatturieri. In questo modo, una quota elevata degli utili si trasforma rapidamente in liquidità.
Per gli hyperscaler, invece, il quadro è più complesso. I loro profitti contabili possono continuare a crescere anche mentre le spese per costruire nuovi data center e acquistare chip assorbono ingenti risorse finanziarie. Gli investimenti vengono infatti contabilizzati progressivamente attraverso gli ammortamenti, mentre i pagamenti comportano uscite di cassa immediate.
«La crescita degli utili non racconta da sola tutta la storia», è il messaggio che emerge dall’analisi di Flossbach. Il punto cruciale è la capacità delle grandi piattaforme di trasformare i risultati economici in liquidità effettivamente disponibile dopo aver finanziato gli investimenti necessari alla crescita.
Il free cash flow, ovvero la liquidità generata dopo le spese in conto capitale, potrebbe così ridursi drasticamente. Secondo le proiezioni considerate nell’analisi, per gli hyperscaler potrebbe scendere fino a zero già nel 2026 e diventare significativamente negativo entro il 2027, qualora la spesa per le infrastrutture continuasse ad aumentare ai ritmi attuali.
«Il trasferimento di liquidità verso l’intelligenza artificiale rappresenta un boom straordinario per i produttori di chip, mentre per gli hyperscaler costituisce soprattutto un investimento sul futuro», sottolinea Flossbach. La differenza è decisiva: i primi beneficiano direttamente della domanda di componenti, mentre i secondi devono dimostrare che la potenza di calcolo acquistata sarà in grado di produrre ricavi sufficienti a giustificare gli esborsi.
Per rendere sostenibile il modello, le grandi piattaforme dovranno riportare il free cash flow oltre il livello record raggiunto nel 2024. Potranno riuscirci contenendo le spese in conto capitale oppure generando ricavi aggiuntivi abbastanza consistenti da finanziare l’espansione senza erodere eccessivamente le riserve finanziarie.
Il vero banco di prova arriverà dopo il 2028
La crescita di fatturato e utili registrata finora dimostra che gli investimenti effettuati negli anni precedenti hanno prodotto risultati. Ma non garantisce automaticamente che la nuova ondata di spesa genererà rendimenti altrettanto elevati. Molto dipenderà dall’evoluzione della domanda di potenza di calcolo, dalla capacità delle aziende di monetizzare i servizi di IA e dal potere di determinazione dei prezzi.
«La questione fondamentale è se gli investimenti aggiuntivi continueranno a generare rendimenti adeguati», evidenzia Flossbach. Finché la domanda rimarrà sostenuta e la capacità disponibile scarsa, le prospettive delle aziende coinvolte potranno apparire favorevoli. Il problema emergerà se l’offerta crescerà più rapidamente delle esigenze effettive di imprese e consumatori.
Nel breve periodo, la visibilità rimane relativamente elevata. I progetti infrastrutturali già avviati richiedono spesso un paio d’anni per essere completati e contribuiscono a sostenere gli investimenti fino al 2028 circa. Successivamente, le previsioni diventano molto più difficili, perché dipendono da variabili incerte come il ritmo dell’innovazione tecnologica, l’evoluzione delle applicazioni e la domanda effettiva di capacità computazionale.
Il punto di svolta si verificherà quando il rendimento degli investimenti aggiuntivi scenderà stabilmente al di sotto del costo del capitale. «La storia economica insegna che ogni ciclo espansivo finisce prima o poi per produrre un eccesso di capacità, rendendo meno redditizi i nuovi investimenti», osserva Flossbach.
Non si tratta necessariamente di una previsione di imminente crollo della domanda di IA. Il rischio riguarda soprattutto la possibilità che le imprese continuino a investire sulla base di aspettative di crescita che, una volta raggiunta una certa dimensione, non potranno più essere soddisfatte con la stessa intensità.
Dopo il boom, la spesa si sposterà sulla sostituzione dei chip
Le proiezioni degli investimenti nell’intelligenza artificiale per il periodo 2026-2029, basate sul consenso degli analisti, sulle indicazioni di Taiwan Semiconductor Manufacturing Company e sugli studi di SemiAnalysis, delineano una fase di espansione che potrebbe essere seguita da una contrazione dei nuovi flussi di capitale.
Dal 2030, lo scenario considerato da Flossbach prevede invece una spesa concentrata soprattutto sulla sostituzione delle apparecchiature installate nel decennio in corso. Con un ciclo di aggiornamento dei chip stimato in circa sei anni, una parte rilevante degli investimenti sarà destinata a rimpiazzare l’hardware esistente anziché a costruire nuove infrastrutture.
Per il 2032, la spesa di sostituzione viene stimata in circa 610 miliardi di dollari, un importo superiore all’intero ammontare degli investimenti nell’IA previsto per il 2025. La cifra, tuttavia, non implicherebbe necessariamente una nuova fase di espansione delle infrastrutture: chip più performanti potrebbero consentire di aumentare la capacità computazionale anche senza realizzare un numero equivalente di nuovi data center.
«La fine del boom degli investimenti non significherebbe il fallimento dell’intelligenza artificiale», è la distinzione centrale dell’analisi. Per Flossbach, la tecnologia rappresenta una trasformazione strutturale dell’economia, destinata a creare opportunità considerevoli, ma anche rischi difficili da quantificare. L’attuale corsa agli investimenti anticipa questa trasformazione, senza garantire che ogni progetto o azienda coinvolta possa beneficiarne allo stesso modo.
Infrastrutture energetiche, ASML e semiconduttori: chi rischia di più
Un eventuale prolungamento del ciclo di espansione continuerebbe a favorire i fornitori di infrastrutture per i data center. Tra le società esposte figurano Siemens, ABB, Schneider Electric, Legrand, Amphenol ed Eaton, attive in comparti come elettrificazione, distribuzione dell’energia, connessioni e componentistica.
Per queste aziende, tuttavia, il rischio non è trascurabile. Le infrastrutture elettriche hanno una vita utile relativamente lunga e vengono sostituite meno frequentemente rispetto ai semiconduttori. Un rallentamento delle nuove costruzioni potrebbe quindi determinare una flessione prolungata degli ordini, rinviando anche gli investimenti destinati alla sostituzione degli impianti.
La solidità delle attività tradizionali legate all’elettrificazione e gli ampi portafogli ordini potrebbero comunque attutire l’impatto. Nello scenario delineato da Flossbach, la contrazione degli utili potrebbe collocarsi in un intervallo compreso tra il 5% e il 30%, a seconda dell’esposizione delle singole società e dell’intensità della correzione.
Considerazioni analoghe riguardano ASML, produttore di macchinari indispensabili per la fabbricazione dei chip. In questo caso, il livello elevato delle valutazioni azionarie richiede che la crescita degli utili rimanga sostenuta, anche oltre l’inizio del prossimo decennio. Un rallentamento degli investimenti potrebbe quindi mettere sotto pressione i multipli di mercato, persino senza provocare un deterioramento immediato dei risultati operativi.
Per i produttori di semiconduttori, il quadro è più articolato. Il ciclo di obsolescenza dei chip, stimato in circa sei anni, garantisce una domanda ricorrente di aggiornamenti, ma espone anche il settore a rapide inversioni quando la capacità produttiva cresce eccessivamente.
Il segmento delle memorie appare particolarmente vulnerabile: secondo i dati riportati nell’analisi, i prezzi sono aumentati di dieci volte negli ultimi dodici mesi, mentre il raddoppio della capacità produttiva previsto entro il 2030 potrebbe preparare il terreno a una brusca correzione dei listini.
Diverso il caso dei processori più complessi e dei componenti ad alte prestazioni sviluppati da società come Nvidia e Broadcom, per i quali il rischio di un drastico calo dei prezzi viene considerato più
contenuto. Un vantaggio ulteriore potrebbe spettare alle aziende meno dipendenti dal successo di una singola architettura tecnologica.
«Per valutare la resilienza dei produttori di semiconduttori occorre guardare anche alla loro posizione lungo la filiera», suggerisce l’impostazione di Flossbach. Tra gli esempi figurano TSMC, grazie al suo ruolo nella produzione avanzata di chip, e Analog Devices, con la sua ampia presenza in diversi mercati applicativi. Per queste realtà, la crescita complessiva della domanda di semiconduttori può contare più del successo di una singola tipologia di processore.
Valutazioni di Borsa e rischio di delusione
Nonostante i timori per la sostenibilità degli investimenti, le valutazioni di alcuni dei principali beneficiari dell’intelligenza artificiale risultano relativamente contenute rispetto agli utili attesi per il 2027 e il 2028.
I produttori di memorie vengono indicati a multipli pari a circa 4-7 volte gli utili previsti per il prossimo anno, riflettendo il timore che l’aumento della capacità produttiva possa comprimere i prezzi. Nvidia, secondo i valori riportati nell’analisi, tratta a circa 14 volte gli utili attesi per il 2027, un multiplo inferiore alla media del mercato.
Questi livelli possono suggerire che una parte dei rischi sia già incorporata nelle quotazioni. Ma non eliminano la possibilità di ulteriori ribassi, soprattutto se gli investitori dovessero rivedere le aspettative sulla durata del ciclo degli investimenti.
La durata del boom dipende infatti non soltanto dai progressi tecnologici e dai benefici economici dell’IA, ma anche da una serie di ostacoli concreti. Le difficoltà nel soddisfare il fabbisogno energetico dei data center, i tempi lunghi per ottenere le autorizzazioni, le crescenti preoccupazioni dell’opinione pubblica e i timori legati a possibili incidenti possono rallentare la realizzazione dei progetti.
Il fattore più delicato rimane però il finanziamento. «Un ulteriore aumento dei rendimenti obbligazionari potrebbe rendere economicamente insostenibili alcuni progetti e costringere le aziende a rivedere i propri piani», è il rischio evidenziato dall’analisi di Flossbach. L’aumento del costo del capitale ridurrebbe infatti il rendimento atteso degli investimenti, rendendo più difficile giustificare le spese per infrastrutture che produrranno ricavi soltanto nel tempo.
Il ruolo del credito e le incognite della finanza
Un ulteriore elemento di attenzione riguarda le modalità con cui viene finanziata l’espansione. Parte degli investimenti nell’IA è sostenuta da crediti commerciali, accordi di fornitura e garanzie che possono trasferire o rendere meno immediatamente visibili alcuni rischi finanziari.
L’analisi richiama, a titolo esemplificativo, un’operazione in cui Broadcom concederebbe 42 miliardi di dollari di finanziamenti alla società Anthropic, a fronte di obblighi di leasing quinquennali per 125 miliardi di dollari. Un esempio che pone interrogativi sulla complessità degli accordi utilizzati per sostenere lo sviluppo delle infrastrutture di IA e sulla distribuzione dei rischi tra le diverse controparti.
Questi meccanismi possono alimentare l’impressione di un’espansione sostenuta anche da strutture finanziarie articolate. Sarebbe tuttavia riduttivo considerare l’intero ciclo un semplice fenomeno speculativo: l’intelligenza artificiale sta già producendo incrementi di produttività in diverse attività aziendali e potrebbe diffondersi progressivamente in numerosi comparti economici.
Se i benefici si estenderanno in modo capillare, la crescita della produttività potrebbe contribuire ad affrontare problemi strutturali come l’aumento del debito pubblico, l’invecchiamento della popolazione e la carenza di manodopera. La sfida sarà trasformare i progressi tecnologici in guadagni economici diffusi e sufficienti a giustificare gli investimenti.
La corsa globale continua, ma aumenta la posta in gioco
Nel breve periodo, non emergono ancora segnali evidenti di sovraccapacità o di un rallentamento generalizzato. I risultati trimestrali delle società tecnologiche continuano a superare le attese, sostenuti dalla forte domanda di servizi digitali e potenza di calcolo. Anche la competizione strategica tra Stati Uniti e Cina contribuisce a mantenere elevata la pressione sugli investimenti, poiché entrambe le potenze considerano l’intelligenza artificiale un settore cruciale per la propria leadership economica e tecnologica.
Questo contesto potrebbe prolungare la fase espansiva, anche in presenza di dubbi sulla redditività di alcuni progetti. La determinazione dei governi e delle grandi aziende a non perdere terreno rispetto ai concorrenti costituisce infatti un potente incentivo a continuare a investire.
Rimane infine una contraddizione difficile da ignorare: mentre gli operatori finanziari scommettono sulle prospettive commerciali dell’IA e sulle società che ne sostengono lo sviluppo, crescono anche le preoccupazioni sui possibili rischi della tecnologia. Il caso delle aziende impegnate a sviluppare sistemi sempre più avanzati mostra quanto la competizione possa spingersi verso scenari dagli esiti incerti.
La conclusione di Flossbach non è dunque che l’intelligenza artificiale sia destinata a deludere, ma che il suo successo tecnologico non garantisce automaticamente rendimenti elevati per tutti gli investitori. Il vero banco di prova sarà la capacità delle imprese di convertire la potenza di calcolo in ricavi, liquidità e profitti sostenibili. Perché anche una rivoluzione destinata a cambiare l’economia può attraversare una fase di sovrainvestimento, nella quale le opportunità restano enormi ma i capitali impiegati non producono più i rendimenti attesi.