I mercati finanziari stanno vivendo una fase di forte turbolenza, con un impatto significativo su due settori chiave per l'intelligenza artificiale: i semiconduttori e i data center. Le obbligazioni legate ai grandi progetti di data center statunitensi si scambiano molto sotto il valore nominale, mentre gli investitori vendono titoli dei semiconduttori e si rifugiano nei Treasury. Questo scenario sta alimentando dubbi sulla redditività di alcuni investimenti nell'AI, con Gartner che prevede un divario di circa 5mila miliardi tra ricavi e capitali da remunerare.

Il deterioramento dei bond dei data center

Il Financial Times ha ricostruito il deterioramento dei prezzi di diversi bond usati per costruire campus informatici negli Stati Uniti. I titoli emessi da Beignet Investor, veicolo sostenuto da Blue Owl e Meta per il progetto Hyperion, sono passati da oltre 100 centesimi per dollaro di valore nominale all’inizio di luglio a poco meno di 92. Le obbligazioni del data center QTS denominato Project Excalibur, affittato a Microsoft, sono scese sotto 88; quelle per un campus Oracle in Michigan a circa 87.

Il caso più esposto è CoreWeave, società specializzata nell’affitto di potenza di calcolo per l’AI. Alcuni suoi bond sono scesi sotto gli 80 centesimi per dollaro, con rendimenti vicini al 15%: una quotazione di solito associata a debito in difficoltà. Lo spread dei credit default swap quinquennali, strumenti con cui ci si protegge dal rischio d’insolvenza, ha superato gli 11 punti percentuali.

Meccanismo di mercato

Quando il prezzo di un’obbligazione a tasso fisso scende, il suo rendimento sale. Un investitore che si accontentava di un tasso inferiore quando il progetto sembrava sicuro pretende ora un premio maggiore per esporsi allo stesso debito. La conseguenza potenziale è un rifinanziamento più costoso proprio per aziende che devono continuare a comprare chip, energia e immobili.

L'impatto sulle azioni dei chip

La tensione sul credito non è rimasta confinata alle obbligazioni. Giovedì 15 ottobre le vendite hanno investito la filiera asiatica dei chip e degli investimenti nell’AI: Kioxia ha perso il 12,3%, SK Hynix l’11,1%, Samsung Electronics il 9,5%, SoftBank il 9,3%. Negli Stati Uniti Nvidia ha ceduto l’1,8% e Intel il 2,8%. Anche ASML, produttore europeo di macchine per realizzare chip, ha perso oltre il 4%. Il Nasdaq 100, tuttavia, ha recuperato gran parte del crollo intraday e ha chiuso poco sotto la parità, segno che non tutti i comparti sono stati colpiti nella stessa misura.

Analisi a lungo termine

Per capire se l’episodio sia soltanto una seduta negativa serve però guardare anche a una finestra più lunga. Fra il 1° e il 15 ottobre, usando chiusure normalizzate a un indice 100, CoreWeave ha perso circa il 21%, Nebius il 19% e Nvidia circa il 6%. I due operatori specializzati nelle infrastrutture AI risultano quindi molto più penalizzati del loro fornitore di chip. CoreWeave, peraltro, il 15 ottobre è risalita del 5,9%: un rimbalzo che impedisce di descrivere il mercato come una caduta senza interruzioni.

Il contesto macroeconomico

C’è un altro segnale che rende più significativo il movimento. Il rendimento dei Treasury statunitensi decennali è sceso fino al 5,04% il 15 ottobre, per poi attestarsi intorno al 5,09% nel pomeriggio, secondo il Financial Times. È accaduto nonostante dati sull’inflazione americana superiori alle attese, che in condizioni normali tendono a spingere in alto i rendimenti dei titoli di Stato.

La spiegazione sta nella ricerca di strumenti ritenuti relativamente più sicuri: quando gli investitori comprano Treasury, il prezzo dei titoli di Stato sale e il rendimento scende, mentre avviene l’opposto per il debito delle società più rischiose. Non tutto dipende dall’AI: inflazione, tassi elevati, posizionamento speculativo e guerra in Medio Oriente incidono sui mercati. Ma il contemporaneo calo dei titoli tecnologici e l’aumento del premio per il rischio sul debito dei data center sono un segnale coerente di cautela verso l’economia dell’AI.

Le previsioni di Gartner

Il problema di fondo emerge nelle previsioni pubblicate da Gartner il 14 ottobre 2026. Secondo la società di analisi, i fornitori di AI potrebbero spendere quasi 1.000 miliardi di dollari in infrastrutture nel solo 2026 e altri 6.000 miliardi dal 2027 al 2030. Per coprire i progetti annunciati, il costo dei finanziamenti e ottenere un rendimento sul capitale investito (ROIC) del 12%, i proprietari dei data center avrebbero bisogno di ricavi cumulati pari a 8.500 miliardi entro il 2030.

La previsione di Gartner per i ricavi aziendali e dei consumatori attribuibili ai data center AI nello stesso orizzonte è invece di non più di 3.600 miliardi. Il divario fra le due grandezze è quindi di 4.900 miliardi di dollari. Non significa che il settore perderà automaticamente quella cifra: i primi 8.500 miliardi sono una soglia che incorpora anche un rendimento-obiettivo, mentre i 3.600 rappresentano ricavi previsti e non profitti. Inoltre costi, prezzi, tempi di costruzione e domanda potrebbero cambiare.

Scenari futuri

La conclusione di Gartner resta severa: oltre 3.500 miliardi di investimenti potrebbero essere esposti a svalutazioni entro il 2030, e più di 4.000 miliardi di valore patrimoniale potrebbero risultare a rischio entro il 2032 se la traiettoria degli investimenti non cambiasse. Sono scenari, non perdite contabilizzate. Il messaggio è che non tutti gli impianti costruiti oggi riusciranno necessariamente a remunerare capitale e debito prima che i chip installati diventino tecnologicamente superati.

La crescita dei ricavi nell'AI

Il mercato ha iniziato a guardare con maggiore severità anche l’altra parte dell’equazione, i ricavi generati dai modelli. Secondo le informazioni raccolte da The Information nell’incontro di Anthropic con potenziali investitori, la società avrebbe raggiunto 16,8 miliardi di dollari di fatturato nel terzo trimestre 2026, il 45% in più rispetto al trimestre precedente. È una crescita enorme in assoluto, ma inferiore al balzo di oltre il 140% registrato tra primo e secondo trimestre. Una decelerazione, non una contrazione.

Le aspettative diventano dunque parte della notizia. Axios ha spiegato che il valore annualizzato dei ricavi di OpenAI indicato a ottobre, circa 50 miliardi di dollari, risultava inferiore di 20 miliardi rispetto a una metrica comparativa comunicata in precedenza. Non si tratta di 20 miliardi di vendite scomparse: la differenza riflette criteri diversi nel rappresentare le vendite dei partner. È proprio la distanza fra numeri effettivi, misure annualizzate e aspettative a rendere più difficile valutare quanti investimenti futuri siano sostenibili.

La selezione del mercato

La possibilità di una selezione non è emersa soltanto con il ribasso di ottobre. Già nell’agosto 2025 Sam Altman, amministratore delegato di OpenAI, aveva riconosciuto in un’intervista a The Verge che gli investitori potevano essere eccessivamente entusiasti dell’AI e che qualcuno si sarebbe fatto male sul piano finanziario, mentre altri avrebbero guadagnato somme enormi. La sua distinzione era fra valore duraturo della tecnologia e valutazioni non necessariamente sostenibili.