La resa dei conti da 7 trilioni di dollari: perché Goldman Sachs dice che il “compra tutto” sull’IA è morto

La corsa all’oro dell’intelligenza artificiale sta entrando in una fase nuova e più pericolosa. Dopo due anni in cui la marea crescente ha sollevato tutte le barche a tema IA, Goldman Sachs ha lanciato un avvertimento molto chiaro agli investitori: l’era degli investimenti semplicistici e indiscriminati del “compra tutto” sull’IA è definitivamente finita. La logica d’investimento è cambiata radicalmente: non si tratta più di una gara a chi spende più capitali in infrastrutture, ma di una scommessa ad alto rischio che esige la prova dei rendimenti. E i conti cominciano a scadere .

Al cuore di questo cambiamento c’è una realtà finanziaria sbalorditiva. Le spese in conto capitale (CapEx) degli hyperscaler AI sono destinate a esplodere del 70% nel 2026, raggiungendo circa 737-770 miliardi di dollari . Non si tratta di una sbornia di breve periodo: i modelli di base della banca prevedono una crescita delle CapEx AI fino a 1,6 trilioni di dollari l’anno entro il 2031, preparando il terreno per una spesa cumulativa tra i 7 e gli 8 trilioni di dollari nello stesso arco temporale . Il mercato non può più permettersi di considerare ogni dollaro speso come un dollaro ben speso. Come ha avvertito Lee Coppersmith, trader di Goldman Sachs, la «logica di trading per gli asset a tema IA, prima molto lineare, si sta gradualmente sgretolando», in un contesto di crescenti vulnerabilità della struttura di mercato .

La fine dell’assegno in bianco

Per quasi due anni, i giganti della tecnologia hanno operato in una fase di “costruisci a tutti i costi”, e il mercato li ha applauditi. Quella fase è ormai conclusa. Le forze chiave che guidano il cambiamento sono sia finanziarie che strategiche. L’enorme accumulo di CapEx non proviene da liquidità in eccesso, ma viene finanziato da una riduzione dei riacquisti di azioni proprie (buyback) e da un aumento della leva finanziaria aziendale . Gli strateghi di Goldman Sachs fanno notare che questa ingegneria finanziaria sta iniziando a farsi sentire. La banca prevede che il rendimento del capitale proprio (ROE) delle maggiori aziende tecnologiche potrebbe scendere in media di sette punti percentuali il prossimo anno, poiché questi massicci investimenti mettono sotto pressione la redditività. Le CapEx degli hyperscaler sono ora sulla buona strada per superare il 90% dei flussi di cassa, un livello più alto di quello visto durante la bolla delle Dot Com, limitando la flessibilità finanziaria proprio mentre si intensifica la necessità di dimostrare la sostenibilità di questi investimenti .

Il costo per restare in gara nell’IA, come nota la banca, «sta diventando sempre più difficile da ignorare» .

Profitti intrappolati nello strato dei semiconduttori: la scommessa a valle

Una delle conclusioni più critiche di Goldman Sachs è che l’immenso bacino di profitti derivante dalla costruzione dell’infrastruttura IA è attualmente intrappolato. Jim Covello, responsabile della ricerca di Goldman Sachs, ha dichiarato che «l’economia dell’intelligenza artificiale è oggi più discutibile di due anni fa», perché gli acquirenti aziendali, le società di modelli e gli hyperscaler non hanno ancora dimostrato un ritorno sulla loro spesa .

La ricerca della banca conclude che, per ora, la pioggia di profitti dell’IA è stata in gran parte confinata allo strato dei semiconduttori — principalmente ad aziende come Nvidia. I profitti promessi per le aziende che costruiscono su quell’hardware non sono dimostrati. Di conseguenza, Goldman Sachs ritiene che l’opportunità di investimento si stia ora spostando a valle, verso «facilitatori nascenti», titoli di piattaforme e beneficiari della produttività . Il messaggio è chiaro: il mercato comincerà a premiare generosamente solo quelle aziende che sapranno dimostrare un percorso credibile di monetizzazione per i loro prodotti IA, non solo la capacità di costruirli .

Il paradosso degli 832 miliardi di dollari: domanda enorme, margini incerti

Questa svolta verso la richiesta di rendimenti non sta avvenendo perché la domanda di IA stia diminuendo. Anzi, le prove della domanda non sono mai state così forti. Il portafoglio ordini complessivo dei giganti del cloud Google Cloud e AWS è salito alla cifra sbalorditiva di 832 miliardi di dollari, un chiaro segnale che la domanda di potenza di calcolo per l’IA supera di gran lunga l’offerta attuale . Questo portafoglio ordini conferma che l’IA non è un miraggio speculativo, ma un autentico cambiamento strutturale dell’economia globale .

La tensione che definisce il nuovo panorama degli investimenti è proprio questo paradosso: c’è una domanda enorme e confermata, eppure questa domanda non si è tradotta in profitti proporzionali per gli hyperscaler o per i loro clienti aziendali. La tesi d’investimento ora ruota attorno alla risoluzione di questa disconnessione. Il mercato è passato dal chiedersi «quanti soldi vengono bruciati in capacità di calcolo?» al pretendere una risposta realistica a «quando questa spesa di trilioni produrrà un ritorno sull’investimento, e come saranno i margini quando accadrà?» .

Il nuovo regime di investimento non solleva più tutte le barche. Goldman Sachs nota un «Grande Disaccoppiamento» nel mercato, dove la correlazione tra i titoli esposti all’IA è crollata, poiché gli investitori discriminano in modo aggressivo tra aziende con un percorso di ritorno sull’investimento chiaro e credibile e quelle che ne sono sprovviste . Con una spesa cumulativa che si prevede raggiungerà i 7-8 trilioni di dollari entro il 2031 e profitti che rimangono profondamente incerti, il messaggio della banca è un campanello d’allarme per l’intero settore tecnologico: guardate oltre le cifre di spesa che fanno notizia e concentratevi sul conto enorme che sta per arrivare .