Analisi del Ruolo del Finanziamento nell’Evoluzione dell’Intelligenza Artificiale
Ad agosto, Nvidia ha riunito sei dei nomi più significativi della finanza—Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR—per istituire piattaforme di finanziamento in grado di mobilitare oltre 500 miliardi di dollari per le aziende che sviluppano infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Questa iniziativa rappresenta l’ultimo passo di un’azienda che è passata dalla produzione di chip a orchestrare un contesto più ampio nell’AI, evidenziando come la crescita della società più preziosa al mondo dipenda tanto dalla prossima grande sfida ingegneristica quanto dalla capacità dei clienti di permettersi i suoi prodotti.
Inoltre, questo sviluppo indica la direzione generale in cui si sta muovendo l’intelligenza artificiale. Mentre il mondo si concentra su rilasci di modelli, capacità dei chip e capacità dei data center, la variabile che sempre più determina chi può competere è semplicemente il denaro. La prossima fase della corsa all’AI tra aziende e stati dipenderà in gran parte da chi può permettersi di finanziare tali iniziative; l’azione si sta spostando dai laboratori di frontiera ai tavoli di credito. Chi riuscirà a raccogliere capitale in modo economico e su larga scala stabilirà il ritmo, e questa corsa continua a favorire gli Stati Uniti, i cui mercati di capitale sono più profondi di quelli di qualsiasi altro paese. Per la Cina e l’Europa, il percorso per colmare il divario tecnologico passa attraverso quello finanziario.
Le rivoluzioni tecnologiche tendono a essere ricordate per le loro innovazioni: motori a vapore, ferrovie, internet. Ma altrettanto importante è la macchina finanziaria che le ha rese possibili: la società per azioni ha distribuito il rischio delle spedizioni; i mercati obbligazionari e azionari primordiali hanno finanziato le ferrovie prima che potessero generare un ritorno; il capitale di rischio ha fornito fondi ad alto rischio a aziende troppo nuove per attrarre investimenti da parte di investitori tradizionali.
L’intelligenza artificiale sta raggiungendo la propria versione di questo momento. Per mezzo secolo, la tecnologia è stata leggera: il software poteva essere scritto una volta e distribuito a miliardi a costi marginali trascurabili. L’AI sta trasformando la tecnologia in un’industria pesante. I sistemi più recenti richiedono fabbriche, chip avanzati, sottostazioni e enormi forniture di elettricità. Anche le aziende più ricche del mondo stanno trovando difficile finanziare tutto ciò con i loro redditi.
Le cinque maggiori aziende americane nel settore hyperscaler sono destinate a spendere 730 miliardi di dollari in spese in conto capitale nel 2026. Una proporzione sempre più ridotta proviene dai loro bilanci; si prevede che finanzino fino a un terzo di essa con debito.
Se le aziende più redditizie della storia devono indebitarsi per rimanere competitive, quale speranza c’è per tutti gli altri?
L’accordo di Nvidia è una risposta. Il finanziamento di progetto ha a lungo sostenuto infrastrutture con alti costi iniziali, ripagati da ritorni costanti nel tempo: centrali elettriche, strade a pedaggio, aeroporti. Ciò che è nuovo è il tentativo di trasformare il calcolo in una classe di attivo che fondi pensione e assicuratori siano disposti a possedere, come già fanno con le infrastrutture.
L’accordo porta con sé dei rischi. Il parallelo con l’infrastruttura non è perfetto: le strutture energetiche sono costruite per durare decenni, solitamente in risposta a una domanda prevedibile, generando ritorni costanti. Al contrario, le unità di elaborazione grafica (GPU) sono attivi di breve durata; la domanda di AI è imprevedibile e è troppo presto per proiettare i ritorni.
Tuttavia, se gli aspetti positivi dell’AI sono speculativi, lo sono anche gli svantaggi—e se il modello funziona, potrebbe rimodellare il mercato dell’AI, proprio come il capitale di rischio ha cambiato il calcolo del rischio per avviare un’impresa.
L’annuncio di Nvidia è stato accompagnato da preoccupazioni familiari riguardo il finanziamento circolare, in cui il denaro del produttore di chip ritorna a lui sotto forma di ordini di chip. Tuttavia, questo accordo è l’opposto. Nvidia non presterà, per la maggior parte, il proprio denaro—né lo faranno i suoi sei partner. Il capitale proviene da terzi: fondi pensione, assicuratori, fondi sovrani e risparmi delle famiglie. Invece di un ciclo chiuso, l’espansione viene collegata al sistema finanziario più ampio: l’accordo non aumenta artificialmente la domanda, ma ristruttura il costo dell’offerta per una gamma più ampia di concorrenti oltre agli hyperscaler, che possono a loro volta permetterselo solo parzialmente.
La struttura finanziaria contribuirà a scegliere i vincitori della corsa tecnologica—non in base a chi ha più soldi, ma in base a come l’architettura finanziaria più ampia utilizza il capitale in modo ottimale.
L’Europa illustra il problema. Il continente possiede uno dei più grandi pool di risparmi al mondo; solo le famiglie della zona euro detengono circa 10 trilioni di euro (circa 11 trilioni di dollari) in depositi bancari. Tuttavia, gli investitori istituzionali europei preferiscono acquistare obbligazioni tecnologiche statunitensi piuttosto che sostenere le proprie startup. I soldi ci sono; ciò che manca è l’infrastruttura per trasformare i risparmi in investimenti.
Se l’AI dipende dall’accesso al capitale, la strategia dell’AI in Europa ha bisogno di una strategia per i mercati di capitale—e progressi nell’integrazione dei mercati di capitale, da tempo stagnante, farebbero più per la competitività europea di un altro giro di gigafabbriche.
Il problema della Cina è opposto. Il denaro statale è efficace nel finanziare opere infrastrutturali, ma meno nel sintonizzare la capacità con la domanda: dopo un’intensa costruzione sostenuta da politiche, i media cinesi hanno riportato lo scorso anno che fino all’80% della nuova capacità di calcolo era inutilizzata. L’indice AI di Stanford HAI 2026 stima che lo scorso anno, gli investimenti privati in AI negli Stati Uniti siano stati più di 23 volte quelli in Cina.
Con la finanza a scegliere i vincitori, gli Stati Uniti partono avvantaggiati: nessun altro paese è così efficace nel trasformare i risparmi di pensionati e famiglie in attivi rischiosi e di lungo termine su larga scala. I mercati obbligazionari americani, i fondi di credito privato e i gestori patrimoniali sono già alla ricerca di questo tipo di attivo—come potrebbe altrimenti un produttore di chip allineare un obiettivo di finanziamento da mezzo trilione di dollari in un singolo annuncio?
La prima fase del boom dell’AI si è basata su innovazioni tecniche: modelli, chip, applicazioni. La prossima fase dipenderà dalla capacità del sistema finanziario di sostenere l’espansione dell’industria oltre un ristretto gruppo di aziende. Nvidia ha compiuto un audace tentativo di riconfigurare l’economia dell’AI; i concorrenti dovranno sviluppare strutture finanziarie altrettanto imaginative.
Le rivoluzioni tecnologiche non avvengono semplicemente perché qualcuno inventa il futuro. Accadono quando si riesce anche a trovare il modo di finanziarlo.
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