AI, il conto delle infrastrutture: per Goldman Sachs servono 300 miliardi di dollari l’anno per il pareggio

La spesa per costruire infrastrutture destinate all’intelligenza artificiale può continuare a salire anche se i rendimenti deludono. È questa la distinzione al centro delle analisi attribuite a Goldman Sachs: avere clienti interessati alla capacità di calcolo non equivale ancora a incassare abbastanza da coprire gli investimenti e produrre utili duraturi.3717

La soglia dei 300 miliardi è annuale

Secondo lo strategist Ryan Hammond, nei prossimi anni i grandi hyperscaler — gli operatori che realizzano infrastrutture informatiche e cloud su vasta scala — avranno bisogno di circa 300 miliardi di dollari l’anno di ricavi legati all’AI per raggiungere il pareggio sugli investimenti. Non si tratta di 300 miliardi da accumulare nell’arco di più anni.3713

I segnali di domanda ci sono, ma raccontano cose diverse. Nel secondo trimestre del 2026, secondo l’analisi di Hammond, i ricavi cloud degli hyperscaler correvano a un ritmo annualizzato di circa 70 miliardi di dollari sopra la traiettoria precedente al boom dell’AI. I contratti annunciati e non ancora contabilizzati come ricavi superavano 1.500 miliardi di dollari.7 I 70 miliardi sono ricavi cloud oltre la tendenza precedente, non una misura dichiarata dei ricavi AI complessivi. E i contratti in portafoglio indicano attività futura, non denaro già incassato. Per confrontarli con la soglia annua del pareggio bisogna sapere quando diventeranno ricavi e con quali margini.

Dal pareggio a un rendimento adeguato

Un altro modello attribuito a Goldman pone un obiettivo diverso: sei società tecnologiche dovrebbero generare circa 1.420 miliardi di dollari di ricavi cumulati tra il 2028 e il 2030 per ottenere un rendimento annualizzato del 15% sul capitale investito nella capacità di calcolo AI nel 2026–2027. Secondo le ricostruzioni, la soglia equivale a circa 11,6 miliardi di dollari di ricavi annui per gigawatt.1721 Non è una revisione della stima di Hammond: cambiano le società considerate, il periodo e il rendimento richiesto.

Anche la definizione dei 1.420 miliardi richiede cautela. Il titolo di una fonte secondaria li chiama «utili aggiuntivi», mentre altre ricostruzioni parlano di ricavi cumulati. Senza il modello originale di Goldman non è possibile chiarirne con certezza definizioni e ipotesi.1817

Hammond stima inoltre che gli utilizzatori finali potrebbero dover spendere circa 1.000 miliardi di dollari l’anno in applicazioni AI perché gli hyperscaler ottengano rendimenti solidi e i fornitori di applicazioni conservino margini adeguati.613 Sono passaggi collegati della stessa filiera: quella spesa e i ricavi dell’infrastruttura non vanno sommati come se fossero due mercati indipendenti.

Perché il conto continua a crescere

Goldman prevede che Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta e Oracle spenderanno circa 800 miliardi di dollari nel 2026 e 1.200 miliardi nel 2027 per le infrastrutture AI. Per il 2027, la stima di consenso riportata è di 1.100 miliardi.237 Far crescere i ricavi, dunque, non basta: occorre valutarli rispetto a un capitale investito sempre più grande.

Per l’azionista il rischio non riguarda soltanto il prezzo dei titoli. Lo strategist Peter Oppenheimer ha prospettato una possibile bolla degli utili: se gli investimenti rallentassero o i ricavi AI non fossero all’altezza, i profitti oggi sostenuti dalla costruzione delle infrastrutture potrebbero rivelarsi meno duraturi del previsto.3641 Luke Barrs, di Goldman Sachs Asset Management, considera invece il ciclo di investimenti ancora agli inizi, pur osservando che gli investitori stanno diventando più selettivi nella scelta delle società destinate a beneficiarne.34

La verifica, in definitiva, è concreta: i contratti si trasformano in ricavi? Quei ricavi producono margini stabili? E i margini ripagano il capitale che continua a essere impiegato? Un mercato dell’AI in crescita e un investimento redditizio nelle sue infrastrutture sono possibilità collegate, ma non sono la stessa cosa.