La corsa all’IA sfiora i mille miliardi di dollari: i ricavi riusciranno a tenere il passo?

Il boom dell’intelligenza artificiale si è trasformato in una corsa alle infrastrutture. Amazon, Google, Microsoft e gli altri grandi operatori del cloud stanno costruendo data center, acquistando acceleratori e memoria e prenotando capacità energetica prima che lo facciano i concorrenti.

L’ipotesi alla base di questa spesa è semplice: la domanda di modelli di IA, servizi cloud e applicazioni aziendali finirà per diventare abbastanza ampia e redditizia da ripagare l’enorme investimento iniziale.

Il dubbio è altrettanto chiaro. La spesa per l’infrastruttura sta crescendo più rapidamente dei ricavi legati all’IA che si riescono a individuare con chiarezza nei bilanci. Per gli investitori, il divario tra investimenti e monetizzazione è ormai la questione centrale.

Quanto è grande la corsa all’infrastruttura dell’IA?

Secondo una stima di The Economist, le maggiori aziende tecnologiche statunitensi hanno speso circa 450 miliardi di dollari in infrastrutture nel 2025, in larga parte per sostenere l’intelligenza artificiale. La spesa dovrebbe salire a circa 900 miliardi nel 2026 e a 1.400 miliardi nel 2027. Le cifre comprendono chip, data center, energia e capacità collegata: non sono quindi una misura esclusiva degli investimenti in IA.

Una stima distinta di Goldman Sachs porta gli investimenti globali legati all’IA a circa 1.000 miliardi di dollari nel 2026, compresi 581 miliardi negli Stati Uniti. Il calcolo è più ampio rispetto alla sola spesa in conto capitale dei grandi fornitori cloud, perché include aziende private, imprese che non sono hyperscaler e investimenti al di fuori degli Stati Uniti.

Le due stime non sono necessariamente in contraddizione: misurano perimetri diversi.

• La stima di The Economist si concentra sulla spesa delle maggiori società tecnologiche americane per la componente fisica che sostiene l’IA.
• Goldman Sachs considera gli investimenti globali legati all’IA e include voci che una misurazione limitata agli hyperscaler può lasciare fuori.

Confrontare i numeri senza tenere conto di queste differenze può far apparire il ciclo degli investimenti più grande o più piccolo di quanto sia realmente.

Quanto stanno spendendo i colossi tecnologici?

I dati delle singole società non sono perfettamente comparabili: cambiano gli esercizi fiscali, i criteri contabili e la quota di spesa destinata effettivamente all’IA. La direzione, però, è evidente: le previsioni di investimento sono state riviste più volte al rialzo, mentre la domanda di capacità di calcolo e memoria resta elevata.

Amazon, per esempio, ha aumentato la previsione di spesa in conto capitale in contanti per il 2026 da circa 200 a circa 220 miliardi di dollari, spiegando che la maggior parte dell’esborso sosterrà l’intelligenza artificiale e AWS, la sua divisione cloud.

Amazon, Google e Microsoft si avvicinerebbero complessivamente a circa 595 miliardi di dollari di investimenti nel 2026, anche se i dati non sono perfettamente omogenei tra le tre società.

Considerando il gruppo più ampio degli hyperscaler, con Meta insieme ad Amazon, Alphabet e Microsoft, le stime per la spesa in conto capitale del 2026 oscillano invece tra 700 e 900 miliardi di dollari, a seconda delle aziende incluse e delle definizioni contabili adottate.

La conclusione più prudente non è una classifica precisa dei singoli gruppi, ma il fatto che le principali piattaforme cloud e tecnologiche stanno impegnando ogni anno centinaia di miliardi di dollari in capacità destinata soprattutto ai carichi di lavoro dell’IA.

Il debito finanzia una parte crescente della corsa

La costruzione di questa infrastruttura non viene più finanziata soltanto con la liquidità generata dalle attività operative. Secondo dati riportati citando Goldman Sachs, gli hyperscaler hanno investito circa 405 miliardi di dollari nel 2025; la cifra dovrebbe raggiungere circa 750 miliardi nel 2026 e quasi 1.200 miliardi nel 2027.

Nel 2025 le emissioni obbligazionarie investment grade degli hyperscaler hanno totalizzato 108 miliardi di dollari. Nella prima metà del 2026 avrebbero già raggiunto 194 miliardi, con una previsione di circa 250 miliardi per l’intero anno.

Il ricorso al debito non rende automaticamente irrazionale la strategia. Le grandi aziende cloud generano generalmente molta liquidità e hanno accesso ai mercati del credito. Tuttavia, il debito aumenta il costo di un eventuale errore.

Se la domanda di IA, i prezzi dei servizi o il tasso di utilizzo delle infrastrutture fossero inferiori alle attese, le società potrebbero ritrovarsi a pagare interessi su data center e hardware che si svalutano rapidamente.

Perché i ricavi dell’IA non hanno ancora colmato il divario

I ricavi legati all’IA stanno crescendo rapidamente, ma la tesi centrale di The Economist è che non stiano crescendo abbastanza per tenere il passo con l’esplosione degli investimenti infrastrutturali.

Il confronto è complicato anche dal modo in cui le aziende rendicontano queste attività. I ricavi dell’IA possono comparire nei consumi cloud, negli abbonamenti ai software aziendali, nei prodotti per la produttività, nel miglioramento della pubblicità digitale o nelle prime applicazioni adottate dalle imprese.

Di conseguenza, è difficile stabilire con precisione:

• quale quota del fatturato sia direttamente attribuibile all’IA;
• quali margini producano questi ricavi;
• quanto siano ricorrenti e prevedibili;
• se siano sufficienti a finanziare il successivo ciclo di investimenti.

La domanda rilevante per chi investe non è quindi soltanto se le aziende stiano vendendo prodotti di IA. È se i ricavi generati per ogni dollaro investito nelle infrastrutture possano aumentare abbastanza rapidamente da coprire:

• il costo dei nuovi data center e della capacità energetica;
• l’acquisto di acceleratori, sistemi di rete e memoria;
• il rapido ammortamento e la sostituzione dell’hardware informatico;
• gli interessi associati al nuovo debito.

I semiconduttori sono tra i principali beneficiari

Il boom infrastrutturale si riversa direttamente sull’industria dei semiconduttori. I sistemi di IA richiedono acceleratori, reti avanzate, sistemi di archiviazione e grandi quantità di memoria ad alta larghezza di banda, oltre alla memoria tradizionale.

I vincoli nell’offerta di memoria, nel packaging avanzato e nella produzione dei chip più sofisticati hanno reso il settore dei semiconduttori uno dei beneficiari più evidenti del ciclo di investimenti.

La previsione primaverile 2026 della World Semiconductor Trade Statistics, o WSTS, stimava vendite globali di semiconduttori per 1.510 miliardi di dollari nel 2026, con una crescita del 90% rispetto all’anno precedente. Per la memoria prevedeva un aumento di circa il 250%, oltre quota 800 miliardi, sostenuto dall’infrastruttura per l’IA, dalla memoria ad alta larghezza di banda e dal calcolo accelerato.

La previsione è stata poi rivista al rialzo. Dopo l’inclusione dei dati del secondo trimestre 2026, WSTS ha portato la stima del mercato globale dei semiconduttori a circa 1.655 miliardi di dollari nel 2026, pari a una crescita annua di circa il 108%. Per il 2027 prevede un mercato di circa 2.100 miliardi, con una crescita del 29%.

Omdia ha pubblicato una previsione separata, con una crescita dei ricavi dei semiconduttori del 94,1% nel 2026. Secondo la società di ricerca, la domanda di IA sta superando la capacità dell’industria di produrre e assemblare i chip; la memoria dovrebbe rappresentare oltre la metà dei ricavi complessivi del settore.

Queste stime non devono essere fuse in un unico numero definitivo: derivano da momenti e metodologie previsionali differenti. Nel loro insieme, però, mostrano quanto la domanda di infrastrutture per l’IA stia influenzando le aspettative su chip, memoria e capacità produttiva.

La prova da mille miliardi per gli investitori

La tesi di investimento sull’IA ha due componenti. La prima è già visibile: le aziende stanno spendendo in modo aggressivo perché capacità di calcolo, energia e chip avanzati sono diventati vincoli strategici. Aspettare può significare pagare di più in futuro o perdere clienti a favore di concorrenti che dispongono già della capacità necessaria.

La seconda componente, però, deve ancora dimostrare di funzionare su questa scala. Le applicazioni di IA dovranno generare ricavi duraturi, margini interessanti e aumenti misurabili della produttività abbastanza rapidamente da giustificare l’espansione continua delle infrastrutture.

Se la monetizzazione raggiungerà gli investimenti, l’attuale ciclo di spesa potrebbe rivelarsi razionale, anche se alcuni progetti finiranno per essere svalutati o riconvertiti. Se invece i ricavi resteranno indietro, le conseguenze potrebbero includere rendimenti più bassi per il cloud, capacità in eccesso, maggiore pressione sul servizio del debito e una forte revisione al ribasso delle valutazioni degli asset legati all’IA.

Per questo il numero più importante non è semplicemente 1.000 miliardi di dollari di investimenti. È il rendimento che questi investimenti riusciranno, alla fine, a produrre.