Analisi dell’Impatto della Spesa in Capex per l’Intelligenza Artificiale e il Nasdaq-100
Nonostante le numerose notizie recenti che evidenziano l’impatto negativo sui flussi di cassa dei grandi fornitori di servizi cloud, la realtà è che nel 2026, la spesa in capitale (capex) sarà ancora finanziata per due terzi da cassa operativa. Questo rappresenta una leggera flessione rispetto al 2025, con una percentuale del 33% di spesa non in contante rispetto al 30%. La generazione di cassa continua a crescere in modo significativo nel complesso. Questo avviene nonostante un evidente disallineamento temporale tra la spesa in capex e i ritorni, poiché la costruzione dei centri dati richiede un notevole lasso di tempo per essere completata e operativa. I flussi di cassa generati quest’anno provengono in gran parte da investimenti in capex realizzati due o più anni fa, su GPU meno efficienti e meno potenti. La spesa in capex di quest’anno – se si considera quanto affermato da Nvidia riguardo al raddoppio della capacità di elaborazione per secondo per megawatt con Vera Rubin – dovrebbe teoricamente generare ritorni ancora più favorevoli in termini di ricavi, profitti e flussi di cassa nel 2028 e oltre. Secondo Epoch AI, un importante fornitore di ricerche sull’intelligenza artificiale, le prestazioni per dollaro dei chip AI sono migliorate in media del 49% all’anno dall’inizio del 2023. Questo rappresenta il punto di partenza.
Nel frattempo, il livello di indebitamento assoluto può continuare ad aumentare, ma rimanere basso in termini relativi. Abbiamo analizzato le dinamiche di indebitamento nel Nasdaq-100 all’inizio di quest’anno, notando che non ci sono stati cambiamenti misurabili nei rapporti di debito importanti fino a quel momento (in alcuni casi, vi è stato un miglioramento assoluto rispetto alle tendenze pluriennali). Al termine dell’ultimo trimestre, chiuso il 30 giugno 2026, questa tendenza continua: secondo Bloomberg, il rapporto tra il debito netto ponderato dell’indice NDX e l’EBITDA è sceso ulteriormente a 0,85 rispetto a 0,88 del 31 dicembre 2025; il rapporto totale del debito rispetto al valore aziendale si è mantenuto a 0,07; e il rapporto totale del debito rispetto al capitale totale è sceso a 64,4 rispetto a 66,8. Sebbene i prestiti totali siano aumentati dall’inizio dell’anno, anche l’EBITDA è aumentato; così come le capitalizzazioni di mercato; e così un numero di altri indicatori finanziari critici che misurano la capacità di queste aziende di indebitarsi per finanziare una maggiore espansione nell’AI, iniziata con un debito iniziale minimo e che continua a crescere di anno in anno.
Le preoccupazioni riguardo al finanziamento circolare di Nvidia dovrebbero attenuarsi dopo l’annuncio recente di un fondo di 500 miliardi di dollari di capitale esterno impegnato a finanziare il capex dei centri dati AI, comprese le acquisizioni di GPU. Questo stabilisce un limite rigoroso sull’uso della leva finanziaria da parte di Nvidia per abilitare il capex nell’AI in futuro.
Le preoccupazioni riguardo al rischio competitivo dei modelli di AI open-source probabilmente continueranno. Tuttavia, almeno, il mercato sembra iniziare a comprendere che il potenziale economico – per Nvidia e i suoi concorrenti nell’ecosistema dei semiconduttori, così come per i grandi fornitori di servizi cloud che offrono questi modelli ai clienti e per gli sviluppatori di applicazioni – si espande indipendentemente dal modo in cui i token vengono consumati o prodotti. Che un token sia open o closed-source, richiede comunque gli stessi chip e l’infrastruttura associata per essere prodotto, e in alcuni casi anche di più. La battaglia per la sofisticazione, l’efficienza e il costo dei modelli si svolgerà nel corso degli anni, e sebbene il rischio maggiore per ulteriori guadagni si trovi con i pionieri dei modelli closed, la loro capacità di rimanere all’avanguardia preserva il loro potere di prezzo, mentre sempre più agenti di AI alimentati da open-source proliferano e richiedono "insegnanti", coordinatori e supervisori "più intelligenti" per aiutarli a generare valore.
Quali Rimanenti Ostacoli e Scenari di Crescita Esistono per l’AI e il Nasdaq-100?
Ironia della sorte, tra tutte le preoccupazioni che potrebbero “preoccupare” gli investitori in AI, quella normativa potrebbe apparire la più significativa – ma in realtà potrebbe rivelarsi un potenziale lato positivo. Solo nelle ultime settimane, sono stati imposti moratorie esplicite o implicite sulla costruzione di nuovi centri dati in tre dei più grandi stati: New York, Pennsylvania e Texas. Alcuni altri stati hanno considerato legislazioni senza riuscire a farle passare, oppure sono in fase di avanzamento. Aggiungendo un freno artificiale alla velocità di costruzione dei centri dati, i governi statali statunitensi potrebbero estendere il periodo di spesa in capex per l’AI, rendendo più sostenibile il finanziamento su un orizzonte temporale più lungo e prevenendo una costruzione eccessivamente rapida che porterebbe a un eccesso di offerta e a una potenziale situazione di “bust”.
