Dalla scarsità di hardware alla scarsità di capitale
Nella prima fase del boom dell’intelligenza artificiale generativa, la strategia vincente appariva relativamente semplice: controllare il collo di bottiglia fisico della filiera. La disponibilità limitata di GPU, packaging avanzato, memoria, strutture per data center, connessioni alla rete elettrica, apparecchiature energetiche e terreni vicini a fonti di elettricità a basso costo ha rappresentato finora il principale fattore di differenziazione all’interno dell’ecosistema AI.
Come si legge nel commento di Kurt Feuerman, responsabile delle strategie Select US Equity di AllianceBernstein, il mercato ha premiato le aziende capaci di posizionarsi lungo questa catena del valore, beneficiando direttamente della crescente domanda di infrastrutture necessarie per sostenere lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Questa fase, però, non è terminata ma sta iniziando a evolversi. Il vero elemento scarso non sembra essere più soltanto una GPU o un componente hardware. Il nuovo fattore critico diventa il megawatt finanziabile, ovvero una capacità di calcolo sostenuta da energia, terreni, sistemi di raffreddamento, acceleratori, networking e domanda credibile, supportata al tempo stesso da una struttura finanziaria in grado di sostenere investimenti enormi senza compromettere l’equilibrio del bilancio.
In altre parole, spiega Feuerman, la prossima fase della rivoluzione dell’AI potrebbe dipendere meno dalla disponibilità fisica delle infrastrutture e molto di più dalla capacità di finanziarle su larga scala mantenendo rendimenti adeguati.
La portata degli investimenti richiesti rende evidente questo cambiamento. Le spese destinate a data center e infrastrutture AI da parte di sole quattro grandi società tecnologiche dovrebbero superare quest’anno i 670 miliardi di dollari, una cifra che, in rapporto all’economia, supera persino quella osservata durante l’espansione ferroviaria degli anni Cinquanta dell’Ottocento.
Questa dimensione degli investimenti, precisa Feuerman, sta trasformando il dibattito attorno all’intelligenza artificiale. Se nella prima fase il focus era rivolto alla capacità di costruire infrastrutture, oggi l’attenzione si sposta sulla capacità di finanziarle in modo sostenibile e profittevole.
Il segnale lanciato da Alphabet e il nuovo ruolo dell’equity
Uno dei segnali più significativi di questo cambiamento è arrivato da Alphabet. La holding che controlla Google rappresenta una delle aziende più redditizie al mondo, dispone di enormi flussi di cassa operativi, possiede una posizione dominante nella distribuzione digitale, una piattaforma cloud globale e modelli proprietari tra i più avanzati del settore.
Nonostante questa forza finanziaria, evidenzia Feuerman, Alphabet ha deciso di raccogliere capitale azionario esterno invece di affidarsi esclusivamente al proprio bilancio. La scelta assume un significato particolare. Un gruppo con risorse così ampie avrebbe teoricamente la capacità di finanziare autonomamente gran parte degli investimenti necessari. Eppure ha scelto di aprirsi al mercato.
La decisione suggerisce che l’opportunità legata all’AI è troppo vasta, la curva degli investimenti troppo ripida e il livello di incertezza troppo elevato per essere sostenuti unicamente attraverso la generazione interna di cassa o mediante nuovo debito.
Ciò, sottolinea Feuerman, non significa che Alphabet abbia rinunciato al finanziamento obbligazionario. Al contrario, la società ha continuato a raccogliere fondi attraverso emissioni denominate in dollari statunitensi, dollari canadesi, euro, yen giapponesi, franchi svizzeri e sterline.
Il punto centrale, secondo Feuerman, è che il tema si sta progressivamente spostando anche sul capitale azionario. Se l’infrastruttura AI fosse assimilabile a un progetto regolato e caratterizzato da flussi di cassa prevedibili, il debito rappresenterebbe probabilmente lo strumento ideale. I ricavi futuri affidabili consentirebbero infatti di sostenere con facilità il rimborso delle obbligazioni.
L’intelligenza artificiale presenta però caratteristiche differenti. Molte delle infrastrutture costruite oggi avranno una vita utile molto lunga, mentre il progresso tecnologico avanza a ritmi estremamente rapidi. Ciò significa che la capacità di calcolo installata potrebbe diventare obsoleta molto prima che le infrastrutture fisiche raggiungano la fine del proprio ciclo economico.
Si crea quindi un disallineamento tra asset di lunga durata e rischio tecnologico di breve durata. In questo contesto, precisa Feuerman, l’equity appare più adatto del debito. Il capitale azionario può infatti assorbire ritardi, minore utilizzo delle infrastrutture e rendimenti variabili senza generare obblighi fissi di rimborso. Questa flessibilità diventa particolarmente preziosa in un settore caratterizzato da un’evoluzione tecnologica così rapida.
La nuova sfida degli investitori tra efficienza e rendimenti
Ricorrere al capitale azionario comporta però conseguenze importanti. Le aziende che scelgono questa strada devono inevitabilmente confrontarsi con le aspettative degli investitori.
Nella fase iniziale dell’AI, il mercato premiava soprattutto la scarsità. Chi controllava una risorsa rara o indispensabile beneficiava automaticamente di una valutazione più elevata.
La fase successiva potrebbe essere molto diversa. L’attenzione si sta infatti spostando verso l’efficienza del capitale, la capacità di generare ritorni sugli investimenti e la sostenibilità economica dei progetti.
Gli investitori saranno chiamati a valutare se una società sia realmente in grado di ridurre il costo della potenza di calcolo utile, trasformando la capacità installata in ricavi, produttività e vantaggi competitivi duraturi.
Non sarà più sufficiente possedere infrastrutture. Diventerà fondamentale utilizzarle in modo efficiente.
La distinzione è rilevante perché non tutti i megawatt hanno lo stesso valore economico. Una capacità di calcolo priva di energia affidabile, caratterizzata da bassi tassi di utilizzo o sostenuta da strutture finanziarie inefficienti potrebbe non essere in grado di generare rendimenti soddisfacenti.
Al contrario, un megawatt supportato da domanda concreta, elevata utilizzazione e capitale a basso costo tende ad avere un valore molto più elevato.
Il vero nodo della prossima fase dell’AI sarà quindi la capacità di trasformare infrastrutture e potenza di calcolo in applicazioni reali e modelli di business sostenibili.
L’attenzione si sposterà sempre più dalla costruzione delle infrastrutture alla monetizzazione della loro capacità produttiva.
OpenAI, Anthropic e la nuova era del finanziamento dell’AI
Questo cambiamento assume una rilevanza ancora maggiore alla luce delle attese IPO di OpenAI e Anthropic, due delle società simbolo dell’attuale rivoluzione tecnologica. Le future quotazioni potrebbero infatti rappresentare un test importante per comprendere come il mercato intenda finanziare la prossima generazione di infrastrutture AI.
La raccolta di capitale effettuata da Alphabet offre già un’indicazione chiara. Il messaggio che emerge è che il collo di bottiglia dell’intelligenza artificiale non riguarda più soltanto la tecnologia, ma sempre più spesso la finanza. Si sta aprendo quella che Feuerman definisce la fase del collo di bottiglia finanziario dell’AI, nella quale infrastruttura, domanda e struttura del capitale diventano elementi inseparabili.
I futuri vincitori non saranno necessariamente le aziende che possiedono la tecnologia più avanzata. Potrebbero prevalere quelle capaci di combinare in modo efficace infrastrutture, domanda commerciale e finanziamenti sostenibili, generando rendimenti durevoli nel tempo. Parallelamente, tra i possibili sconfitti potrebbero comparire società dotate di tecnologie promettenti ma caratterizzate da modelli finanziari fragili o inefficienti.
Per gli investitori azionari, rimarca Feuerman, si apre quindi una nuova sfida. La capacità di distinguere tra innovazione tecnologica e sostenibilità finanziaria potrebbe diventare uno dei fattori più importanti per evitare le trappole della corsa all’intelligenza artificiale e costruire portafogli in grado di beneficiare della prossima fase di sviluppo del settore.
La rivoluzione dell’AI continua, ma il criterio di selezione sta cambiando: non conta più soltanto chi possiede la tecnologia migliore, ma chi riesce a finanziarla nel modo più efficiente e sostenibile.
di Francesco Sicuro
