Gli investimenti in AI entrano nella "valle della disillusione", i prossimi 18 mesi saranno una prova di vita o morte!

Ogni grande ciclo di investimenti nelle infrastrutture di calcolo alla fine arriva allo stesso bivio: il mercato inizia a dubitare dei ritorni.

Un report di Goldman Sachs del 10 novembre sottolinea che gli attuali investimenti in AI si trovano nella “trough of disillusionment” (il punto più basso dell’illusione). Le recenti oscillazioni nei mercati azionari e creditizi, le strutture di finanziamento sempre più complesse e la nuova incertezza regolatoria dopo le elezioni di midterm negli Stati Uniti, alimentano dubbi tra gli investitori sulla sostenibilità della spesa in capitale per l’AI.

Eric Sheridan, analista capo per le azioni internet USA di Goldman Sachs, afferma chiaramente: “Ogni ciclo di calcolo che ho analizzato segue lo stesso arco — eccitazione iniziale per il prodotto, espansione della scala degli investimenti e successivamente un esame sui ritorni.”

Egli sottolinea che questa non è la prima volta che l’attuale ciclo sperimenta sentimenti di disillusione. Negli ultimi 12-18 mesi, il mercato ha subito tre correzioni sul tema AI: nell’autunno e inverno dello scorso anno, nell’estate di quest’anno e ora. Ma ammette anche: “La posta in gioco è senza dubbio più alta ora, perché siamo più avanzati nel ciclo e la quantità di capitale investito è cresciuta notevolmente.”

Il fondatore e CEO di Social Capital, Chamath Palihapitiya, afferma nel report: “Quello che vedo è una grave discordanza tra la capacità promessa dei data center, quella effettiva e i ritorni.” Avverte che i prossimi 18 mesi rappresenteranno una ‘resa dei conti’ — il mercato distinguerà progressivamente quali modelli di business e impegni infrastrutturali AI sono sostenibili e quali no.

La vulnerabilità fatale dei nuovi fornitori di cloud

Chamath Palihapitiya ha fornito un’analisi dettagliata sul settore dove la pressione è oggi più concentrata — i nuovi fornitori di cloud (Neoclouds).

“Vedo una discordanza tra la capacità promessa dei data center, quella effettiva e i ritorni,” afferma, “e questo è particolarmente cruciale per i nuovi fornitori di cloud, che hanno assunto impegni enormi su GPU, energia e capacità dei data center, mentre la domanda necessaria a sostenerli dipende, in ultima analisi, dalla capacità della clientela finale di ottenere ritorni significativi dalla spesa in AI.”

Palihapitiya fa un paragone con il settore aereo: le GPU sono i motori, i data center sono la fusoliera, le terre per la fornitura energetica sono gli aeroporti, e la potenza di calcolo rappresentano i posti a sedere venduti su base oraria — un’ora di calcolo invenduta è come un posto vuoto che si perde per sempre. Il tasso di utilizzo di pareggio per i nuovi fornitori di cloud è circa 70-75%, oltre questo livello cominciano i veri profitti.

Aggiunge inoltre che il maggiore problema attuale è sul lato della domanda: i progetti AI in azienda sono difficili da implementare, i dipendenti intermedi sono riluttanti, e spesso i guadagni di produttività si disperdono in altre fasi della catena di valore. “Ad oggi, le aziende che possano attribuire la crescita dei profitti o dei ricavi all’AI sono praticamente pari a zero.”

18 mesi, la finestra di resa dei conti

Palihapitiya ha una visione molto chiara sulla finestra temporale: “I prossimi 18 mesi sono fondamentali. Non avremo tutte le risposte allora, ma getteremo le basi per una resa dei conti, distinguendo i business model e gli impegni infrastrutturali AI sostenibili da quelli non sostenibili.”

Spiega che la chiave di questa finestra sta nel fatto che sempre più aziende leader della filiera AI saranno sotto la lente dei mercati pubblici, e gli investitori potranno valutare più chiaramente se i loro modelli di business sono realmente scalabili.

Un indicatore da monitorare è: la struttura dei ricavi dei principali fornitori di modelli — continuerà a predominare il modello “pay per token” o ci sarà una transizione verso la “tariffazione per risultato”? “Il modello in abbonamento non coincide con il pricing per risultato, ma la direzione è quella,” spiega.

I fornitori cloud di iperscala: ritorni ancora oltre il 15%?

Nonostante le pressioni, la valutazione di Goldman Sachs sui fornitori cloud di iperscala (Hyperscalers) rimane relativamente ottimista.

Sheridan afferma: “Anche in questo scenario, stimiamo che i sei principali fornitori cloud di iperscala negli Stati Uniti possano facilmente garantire un ritorno sul capitale investito (ROIC) superiore al 15%.” Questi sei includono Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle e SpaceX, per un fatturato cumulato atteso dal 2028 al 2030 di circa 1.42 trilioni di dollari.

Al terzo trimestre 2026, il backlog cumulativo dei tre maggiori fornitori di servizi cloud — AWS, Azure e Google Cloud — ha raggiunto 1.8 trilioni di dollari, con una crescita annua del 140% circa. Parte di questo backlog sarà trasformato in ricavi entro i prossimi due anni, secondo alcune dichiarazioni pubbliche delle stesse società.

“La visibilità non giunge mai così rapidamente come desiderano gli investitori,” dice Sheridan, “ma le aziende hanno già compiuto progressi sostanziali.”

Mercato dei capitali: le prime crepe

Anche i segnali di pressione dal mercato dei capitali non vanno ignorati.

Miriam Wheeler, responsabile globale leveraged finance di Goldman Sachs, osserva che le transazioni AI-related nel mercato high-yield hanno subito un forte rallentamento. In estate, le attese erano per 60 miliardi di dollari di nuove emissioni in autunno, con relativo allargamento degli spread. Nell’ultimo mese, il mercato non investment grade ha visto quasi nessuna nuova operazione.

“La divergenza continuerà probabilmente a dominare il mercato delle emissioni high-yield,” sostiene Wheeler, “coerentemente con quanto accade nel panorama più ampio.” Prevede canali di finanziamento ancora “agevolati” per sviluppatori top e progetti chiave, ma sfide più grandi per altri player del mercato.

I dati della chief credit strategist Amanda Lynam di Goldman Sachs evidenziano un problema più profondo: è la saturazione del mercato, non il costo del finanziamento, il vero vincolo odierno. All’inizio di novembre 2026, i cinque principali hyperscaler hanno già emesso debito per 2.96 trilioni di dollari nell’anno, superando la precedente stima di Goldman Sachs di 2.5 trilioni per tutto l’anno. Inoltre, queste società hanno 1.7 trilioni di dollari di impegni per leasing (di cui il 75% ancora non in essere) e 1.9 trilioni di altri impegni di approvvigionamento — dei quali 685 miliardi andranno a scadenza entro fine 2027.

“Le agenzie di rating hanno adottato una posizione più prudente,” scrive Lynam. A settembre 2026, Moody’s ha osservato che gli impegni finanziari complessivi degli hyperscaler sono aumentati di otto volte dal 2023; in ottobre S&P ha dichiarato che “lo spazio per l’errore nell’ecosistema dei finanziamenti AI si sta riducendo.”

Se la domanda non si concretizza

Palihapitiya ha anche fatto una valutazione sullo scenario peggiore, pur non prevedendo un crollo in stile 1999.

“È più probabile che ci sia una fase di razionalizzazione,” sostiene. I clienti finali potrebbero rifiutarsi di aumentare la spesa; se il mercato del debito perderà fiducia sulle ipotesi di utilizzo, il costo del capitale salirà — “i soggetti con merito creditizio più basso potrebbero affrontare costi di prestito vicini al 20%, i CDS spread potrebbero salire a quasi 1000 punti base, persino i mutuatari investment grade potrebbero vedere costi di finanziamento quasi a doppia cifra.”

Secondo lui, la conclusione più probabile è una riallocazione degli asset, piuttosto che un collasso. I grandi hyperscaler, con i loro bilanci robusti e core business solidi, diverranno i naturali acquirenti di asset.

Sheridan concorda e aggiunge tre condizioni che potrebbero rallentare il ciclo: “Se la domanda deluderà, se il canale di accesso al capitale si irrigidirà o se l’ecosistema AI si troverà a corto di elettricità — l’attuale trough of disillusionment potrebbe trasformarsi in una contrazione più duratura.”