L’espansione dell’IA è ormai finanziata dal credito

Nei mercati tutti hanno un’opinione sul fatto che l’intelligenza artificiale sia o meno una bolla. È la domanda sbagliata su cui soffermarsi, perché la risposta dice soltanto quanto scenderanno i prezzi. La domanda più utile riguarda i meccanismi finanziari: se l’espansione dell’IA delude, su quale bilancio ricadono le perdite?

La domanda che tutti si pongono e quella che conta

Nei primi due anni di questo ciclo la risposta era semplice e rassicurante. Quattro società americane molto redditizie pagavano i data centre con mezzi propri. Se la spesa si fosse rivelata prematura, la perdita si sarebbe tradotta in un calo del corso azionario. Gli azionisti detengono azioni sapendo di poter perdere denaro. Il danno si fermava lì.

L’espansione non viene più finanziata così. Negli ultimi diciotto mesi il denaro è arrivato sempre più dall’indebitamento, da prestiti garantiti dai chip stessi e da fondi di credito privato i cui finanziatori ultimi sono compagnie di assicurazione sulla vita. Ciascuno di questi canali trasferisce il rischio da chi ha scelto di possedere un’attività a chi ha diritto a ricevere una somma fissa a una data fissa. Quando il secondo tipo di investitore resta deluso, le conseguenze non rimangono confinate al settore tecnologico.

Scrivo del tema d’investimento nell’IA per buona parte di quest’anno, e il vincolo decisivo continua a spostarsi. A febbraio era il capitale, gli investimenti come variabile macroeconomica. Ad aprile era il lavoro. A maggio era il prezzo della capacità di calcolo stessa. Questo mese è il finanziamento, e penso che sia la versione più importante della domanda finora.

Le dimensioni del fenomeno, in due cifre

Due cifre ne danno la misura senza sommergere il lettore.

La prima: nel primo trimestre del 2026 le quattro maggiori società cloud americane hanno speso complessivamente USD 129.8 miliardi in investimenti, circa l’80% in più rispetto allo stesso trimestre dell’anno precedente (monitoraggio interno degli investimenti, ricostruito il 28 agosto 2026). Un solo trimestre, quattro società. Il secondo trimestre ha accelerato ancora. Microsoft, Alphabet e Meta hanno speso insieme USD 110.8 miliardi, il 98% in più rispetto allo stesso trimestre del 2025; Meta da sola è passata da USD 19.0 miliardi a USD 30.1 miliardi in tre mesi. Amazon, che spende più di ciascuna delle altre tre, non aveva pubblicato la voce relativa agli investimenti del trimestre in nessuno dei due flussi di dati letti dal monitoraggio interno: il totale delle quattro società non è quindi ancora completo.

La seconda: l’intelligenza artificiale rappresenta ormai il 15.77% di tutti gli investimenti materiali delle imprese negli Stati Uniti, strutture e attrezzature insieme, con un aumento di 5.79 punti percentuali in un anno (monitoraggio interno della quota degli investimenti, 26 agosto 2026). Sui dodici mesi precedenti sono USD 433.9 miliardi, in crescita del 72.7%. L’IA ha fornito circa il 78% della crescita degli investimenti materiali americani.

In parole semplici: un solo tema tecnologico costituisce ormai la maggior parte di ciò che le imprese americane stanno costruendo. A una simile quota degli investimenti nazionali diventa una variabile macroeconomica, e qualsiasi variabile macroeconomica di quelle dimensioni merita una domanda su come venga finanziata.

Il grafico sopra segue soltanto le tre maggiori società di cui possiamo vedere il trimestre completo, e anche questa visione parziale sale senza pause. Non può mostrare il resto del mercato, ed è su quella parte che inviterei i lettori a soffermarsi. Sviluppatori specializzati di data centre, le cosiddette neocloud, progetti sovrani e operatori privati costruiscono accanto ai giganti. Quasi nessuno di loro dispone di trent’anni di utili accantonati a cui attingere. Costruiscono con denaro preso a prestito, perché è l’unico denaro che hanno. Il monitoraggio interno non dispone di una serie verificata per questo gruppo, quindi non gli attribuisco qui alcuna cifra.

Tre canali e ciò che vi scorre

Il finanziamento arriva attraverso tre canali, che comportano rischi diversi.

Obbligazioni societarie. Le grandi società tecnologiche si sono rivolte al mercato obbligazionario a un ritmo di cui prima non avevano mai avuto bisogno. Nel 2025 hanno emesso più debito che nei sette anni precedenti messi insieme, mentre la liquidità in rapporto agli attivi diminuiva. È il più trasparente dei tre canali. I debitori sono redditizi, il debito ha un rating pubblico e un prezzo pubblico e, se qualcosa va storto, lo si vede in tempo reale. Questo canale, da solo, non mi toglie il sonno.

Prestiti garantiti dai chip. È un fenomeno più nuovo e più insolito. Un operatore di data centre acquista processori grafici, poi si finanzia dando in garanzia i chip e i contratti di noleggio che generano. In molti casi i prestiti vengono poi raggruppati e venduti agli investitori sotto forma di un titolo. È questo il significato di «cartolarizzazione»: un finanziatore trasforma un insieme di singoli prestiti in un’obbligazione negoziabile, affinché qualcun altro sopporti il rischio.

Chiunque abbia vissuto il 2008 riconosce la forma di quella frase. Inviterei comunque alla cautela nel confronto. Raggruppare prestiti è una tecnica normale e utile; nel 2007 ha ceduto per una ragione precisa: alle garanzie sottostanti, le case americane, era stato attribuito un valore errato, e il raggruppamento nascondeva quel fatto agli acquirenti. La domanda da porsi sui chip è dunque la stessa, applicata con onestà: quanto vale questa garanzia se il debitore smette di pagare?

Un edificio può essere nuovamente affittato per decenni. Una generazione di processori viene sostituita in tre-cinque anni e il suo valore di noleggio è determinato da un mercato molto volatile. A maggio la tariffa su richiesta di un Nvidia H100 era rimasta vicina a USD 1.50 l’ora per quattro mesi, poi era pressoché raddoppiata a USD 3.00. Allora era un segnale di domanda, e l’ho interpretata così. È anche un avvertimento sulle garanzie. Un’attività il cui reddito può raddoppiare in un mese può anche dimezzarsi in un mese, e il valore di recupero di un chip usato fra cinque anni è una questione aperta a cui nessun finanziatore ha ancora dovuto rispondere durante una fase negativa.

Credito privato finanziato dalle assicurazioni. È il canale che mi preoccupa di più e il meno visibile dei tre.

Dal 2008 la regolamentazione ha spostato i prestiti societari rischiosi dalle banche ai fondi di credito privato. Più recentemente le società di private equity hanno abbinato questi fondi di credito alle compagnie di assicurazione sulla vita di loro proprietà. La logica è che un assicuratore vita incassa oggi premi a fronte di prestazioni da pagare fra decenni: esattamente il tipo di capitale paziente adatto a un prestito che non si può vendere rapidamente. L’assicuratore ottiene un rendimento superiore, il fondo riceve capitale stabile che non può chiederne il rimborso e il gruppo incassa commissioni da entrambi i lati.

Circa USD 750 miliardi di attivi delle assicurazioni vita sono ormai nella sfera d’influenza del private equity, e gli assicuratori detengono all’incirca il 10%-15% dei propri attivi in credito privato. Gran parte di questo credito ha quello che il settore chiama un private letter rating: un giudizio creditizio visibile soltanto alle autorità di vigilanza statali, non al pubblico.

Due dettagli meritano attenzione. Il primo è che la rete di protezione è più debole di quanto si pensi. Negli Stati Uniti i depositi bancari sono assicurati da un fondo che raccoglie denaro in anticipo e impone contributi maggiori alle banche più rischiose. Le assicurazioni sono protette Stato per Stato, da un sistema che raccoglie denaro soltanto dopo il fallimento di una compagnia, addebita i contributi agli assicuratori superstiti in base alle dimensioni anziché al rischio e, in circa 34 Stati, consente loro di recuperare l’intero contributo come credito d’imposta su cinque anni. Il conto, alla fine, è pubblico e nessuna assemblea legislativa lo vota mai.

Il secondo è che l’opacità non è teorica. Delaware Life, del gruppo Guggenheim, ha rideterminato la quota di attività legate al proprio proprietario, passando dal 3%-5% dichiarato al 40%. È una revisione di quasi dieci volte: lo stesso bilancio descritto in due modi diversi, che mostra quanto rapidamente il problema possa emergere.

Non affermerei che l’infrastruttura IA sia l’impiego dominante del credito privato legato alle assicurazioni. Non ho visto dati che consentano di sostenerlo. La mia affermazione è più circoscritta, ma resta scomoda: la categoria di debitori che cresce più rapidamente nell’economia viene servita dal canale di credito meno trasparente dell’economia, e la protezione dietro quel canale è più sottile di quella dietro le banche. Tratto la dimensione della sovrapposizione come una domanda di ricerca, non come una cifra assodata.

Che cos’è uno Z-score e cosa dice il modello in tempo reale

Il modello macro interno fa una cosa semplice con una grande quantità di dati. Per ogni indicatore economico si chiede quanto il valore odierno sia insolito rispetto alla storia dell’indicatore stesso, ed esprime la risposta in deviazioni standard, indicate con sigma. Zero significa perfettamente normale. Più un sigma significa un valore superiore a circa cinque osservazioni su sei. Il modello raggruppa poi gli indicatori in categorie e ne calcola un aggregato.

Questo metodo serve a eliminare la narrazione. Il modello non sa che esiste una storia sull’IA. Sa soltanto se i dati bancari assomigliano alla propria storia.

Tre rilevazioni sostengono questo articolo, tutte tratte dal modello in tempo reale calcolato il 27 agosto 2026. Ogni valore è la distanza della categoria dalla propria media, in deviazioni standard: quello rappresentato nel grafico sopra.

Il sistema bancario è a +1.40σ rispetto alla propria media. Tra le categorie con un numero affidabile di dati aggiornati, è la più surriscaldata del modello. L’attività bancaria, rispetto al proprio standard storico, procede a ritmo sostenuto.

La liquidità è a +0.34σ. È la categoria più completamente osservata dell’intero modello, con ogni dato aggiornato, e indica un contesto monetario ordinario. Non c’è un’ondata di nuova moneta.

Credito e consumatori è a +0.03σ. Le condizioni del credito alle famiglie si trovano quasi esattamente sulla propria media di lungo periodo.

Lette insieme, queste tre rilevazioni delineano un quadro preciso. Il sistema bancario è caldo, mentre la liquidità è normale e il credito alle famiglie non presenta particolarità. Un boom del credito ampio, in cui tutti si indebitano, accenderebbe tutte e tre le categorie. Solo una è accesa. Qualunque cosa stia passando nei bilanci bancari è concentrata, e non proviene dai consumatori né da un’abbondanza di moneta.

Perché una liquidità neutra peggiora la situazione anziché migliorarla

Un modo rassicurante di leggere un punteggio neutro della liquidità è pensare che non stia andando storto nulla. Io lo leggo al contrario.

L’impostazione di Michael Howell, su cui mi baso qui, tratta il mondo come una gigantesca macchina di rifinanziamento anziché di risparmio. La maggior parte dei prestiti viene rinnovata con un nuovo prestito alla scadenza. Conta se la massa di denaro disponibile cresce abbastanza rapidamente da assorbire il debito che scade ogni anno.

Secondo la misura interna, nel primo trimestre del 2026 il debito non finanziario americano è ormai al 361% della massa monetaria ampia. Il debito è cresciuto del 5.7% nell’anno, mentre quella massa di denaro è aumentata del 4.6%: uno scarto di 1.1 punti percentuali (monitoraggio interno debito-liquidità, 24 agosto 2026). Il debito supera il denaro disponibile per rifinanziarlo, lentamente e costantemente.

La tempistica è la parte scomoda. I finanziamenti a basso costo contratti durante la pandemia avevano perlopiù scadenze di circa cinque anni, perciò tornano in massa al rifinanziamento; il picco di questo muro di scadenze societarie e sovrane cade fra il 2026 e il 2028. In quella finestra entra il più grande programma privato di investimenti della storia americana moderna, in cerca di prestiti.

Il grafico sopra mostra la parte lunga della curva su cui si collocano questi finanziamenti. Al 18 agosto 2026 il denaro a tre mesi costa il 3.86% e quello a trent’anni il 5.28%. La curva è crescente: più a lungo ci si indebita, più si paga, e un data centre è un’attività con una durata di quindici-vent’anni. Ogni operatore che ne finanzia uno acquista denaro nella parte più costosa di quella curva.

Intanto il tasso di riferimento della Federal Reserve è al 3.63%, che al netto dell’inflazione lascia un tasso reale di circa +0.33%: moderatamente restrittivo. La banca centrale non farà svanire questo problema con l’inflazione nei prossimi trimestri, a meno che qualcosa non la costringa.

Il quadro è quindi un fabbisogno record di prestiti, che arriva negli anni di rifinanziamento più intensi del decennio, nel punto più costoso della curva, mentre la massa monetaria cresce più lentamente del debito. Nessuno di questi quattro fatti è drammatico da solo. Insieme si rafforzano.

In cosa differisce davvero una perdita sul credito

La composizione del finanziamento conta perché le perdite azionarie e quelle creditizie si comportano diversamente nell’economia, e la differenza è meccanica.

Quando un’azione scende, la perdita ricade su chi la possiede. Si sente più povero e può spendere meno: un effetto reale, ma lento e diffuso. La società continua a operare. Nessuno è legalmente obbligato a fare alcunché.

Quando un prestito si deteriora, tre cose avvengono rapidamente. Il capitale del finanziatore diminuisce, riducendo quanto può prestare a tutti gli altri, comprese imprese che non hanno nulla a che fare con l’IA. Il debitore deve trovare liquidità a una data fissa, il che di solito significa vendere attività in un mercato a cui è appena stato comunicato che quelle attività hanno perso valore. E tutti gli altri detentori di prestiti simili devono rivalutare il proprio portafoglio, indipendentemente dal fatto che il loro specifico debitore sia in difficoltà.

Quel terzo passaggio è il canale di trasmissione, ed è il motivo per cui l’identità del finanziatore conta più della dimensione della perdita. Una perdita azionaria di USD 50 miliardi è un anno negativo per un gruppo di azionisti. Una perdita creditizia di USD 50 miliardi distribuita fra banche e assicuratori irrigidisce le condizioni di prestito per l’intera economia, perché quelle istituzioni sono soggette a requisiti patrimoniali e devono reagire riducendo le proprie attività.

Questo riporta l’argomento al modello. Se l’espansione dell’IA fosse ancora finanziata con capitale proprio, una delusione apparirebbe prima come un calo delle valutazioni tecnologiche. Con il finanziamento attuale, una delusione emerge prima nella qualità del credito bancario, nelle valutazioni dei portafogli di credito privato e nelle riserve delle compagnie assicurative che li detengono. Vale la pena ricordare questa sequenza, perché indica anche che i primi segnali d’allarme sono quelli poco appariscenti: indagini sui prestiti, spread creditizi, informazioni pubblicate dagli assicuratori e categoria bancaria di un modello macroeconomico.

Per un lettore europeo o svizzero, l’esposizione è meno remota di quanto sembri. Da anni banche e assicuratori europei acquistano credito privato americano, alla ricerca di rendimenti che non trovavano in patria. Un evento creditizio che nasce nei prestiti ai data centre americani arriva qui attraverso l’attivo di istituzioni che la maggior parte delle persone definirebbe prudenti. La reazione istintiva che mi aspetterei, senza farne una previsione, è quella consueta: domanda di franchi svizzeri, domanda d’oro e ampliamento del divario fra società che si finanziano con gli utili e società che si finanziano sui mercati. Quest’ultimo divario è ciò che una preferenza per la qualità significa in pratica. In un regime in cui il credito è il canale di trasmissione, la qualità identifica le società che possono permettersi di non andare a chiedere denaro.

Cosa mi direbbe che ho torto

Tre sviluppi indebolirebbero l’argomento, e vorrei dichiararlo pubblicamente se si verificassero.

Se i ricavi dell’IA iniziano a coprirne gli investimenti, il debito è semplicemente anticipato anziché eccessivo, e un debito anticipato a fronte di un flusso di cassa reale è normale finanza aziendale. Il segnale sarebbe vedere gli operatori finanziare nuove costruzioni con ricavi contrattualizzati anziché con nuove linee di credito.

Se la categoria bancaria torna a raffreddarsi verso lo zero nelle prossime rilevazioni mensili mentre l’espansione prosegue, allora il surriscaldamento che indico dipendeva da altro e la mia lettura era sbagliata.

E se le banche centrali espandono di nuovo significativamente i propri bilanci, il muro del rifinanziamento smette di essere un muro. Per un certo tempo, un’abbondanza di moneta perdona molta leva finanziaria.

Cosa osservare ora

L’espansione continuerà a prescindere dalle conclusioni di questa analisi, perché le società che la realizzano ritengono che la capacità di calcolo sia il vincolo decisivo del decennio, e probabilmente hanno ragione. Le macchine vengono costruite. La domanda aperta è chi deterrà i titoli di credito quando la prima generazione di chip raggiungerà la fine della propria vita utile e qualcuno dovrà svalutare quelle garanzie.

Questa è un’analisi e un commento sui mercati destinati a un pubblico generale. Non costituiscono consulenza d’investimento personalizzata e non tengono conto delle circostanze di singole persone.