I laboratori di intelligenza artificiale accumulano debiti: i costi elevati del calcolo minacciano la redditività
- Goldman Sachs stima quasi 500 miliardi di dollari in emissioni di debito legate all'IA entro l'inizio di agosto 2026.
- L'aumento dei costi di calcolo, il leasing dei chip e la svalutazione stanno mettendo sotto pressione la redditività, nonostante la forte crescita dei ricavi dell'IA.
- Una maggiore esposizione al debito potrebbe ridefinire la competizione globale nell'IA, favorendo le aziende ben capitalizzate e aumentando i rischi per gli sviluppatori più piccoli e per i mercati del credito.
Le aziende di IA stanno contrattendo sempre più debiti per creare le infrastrutture di calcolo di cui hanno bisogno. Sebbene le vendite siano in forte espansione, è incerto se saranno in grado di coprire i costi crescenti.
Il divario emerge chiaramente dai risultati finanziari di Anthropic. Secondo Reuters, l'azienda ha registrato 4,6 miliardi di dollari di ricavi ma ha subito una perdita operativa di 8,06 miliardi di dollari nel 2025.
La sua situazione finanziaria è migliorata da allora. CNBC ha riportato che il tasso di ricavi annualizzati di Anthropic ha raggiunto i 65 miliardi di dollari nel luglio 2026, con proiezioni di 100 miliardi entro la fine dell'anno. 24/7 Wall St. ha inoltre segnalato un risultato operativo rettificato positivo nel secondo trimestre.
Nel frattempo, OpenAI ha generato 6,7 miliardi di dollari di ricavi nel secondo trimestre ma ha registrato una perdita operativa di 12,3 miliardi di dollari. A settembre, i suoi ricavi annuali si stavano dirigendo verso i 70 miliardi di dollari, come riportato da Axios.
Si dice che Anthropic sia più vicina al raggiungimento della redditività, sebbene i suoi risultati rettificati non includano determinati costi e una rapida crescita dei ricavi non porti necessariamente a profitti sostenibili.
L'indebitamento nell'IA espone crescenti rischi finanziari
All'inizio di agosto 2026, Goldman Sachs ha stimato circa 500 miliardi di dollari in emissioni di debito legate all'IA. CNBC ha riportato che JPMorgan prevede 4,1 trilioni di dollari in emissioni totali fino al 2030.
Sebbene sia stato riferito che Broadcom stia cercando più di 50 miliardi di dollari per finanziare i chip di OpenAI, SpaceX sta richiedendo ulteriori 40 miliardi di dollari. Oracle è alla ricerca di finanziamenti per i propri data center. Si prevede inoltre che Broadcom eroghi ad Anthropic 42 miliardi di dollari per lo sviluppo dei suoi chip.
Queste accordi comportano la distribuzione dei rischi finanziari tra finanziatori, fornitori e sviluppatori di IA. Di conseguenza, la stabilità finanziaria dei laboratori di IA sta diventando rilevante per l'intero mercato del credito.
Tuttavia, prendere in prestito denaro è solo uno dei problemi. I costi delle infrastrutture non terminano con la costruzione. Bryan Musto stima che i costi di ammortamento annui per le cinque più grandi hyperscaler saranno compresi tra 390 miliardi e 530 miliardi di dollari entro il 2028. Il suo modello mostra che i ricavi annuali delle hyperscaler dovrebbero essere nell'intervallo tra 675 miliardi e 785 miliardi di dollari per coprire l'ammortamento e ottenere un rendimento pre-imposta del 10%, escludendo elettricità e personale.
Il boom del debito potrebbe ridefinire la competizione globale nell'IA
Secondo le stime di PwC, l'importo totale degli investimenti globali nei data center potrebbe raggiungere gli impressionanti 31,6 trilioni di dollari entro il 2050. A parte questo, un altro studio prende in considerazione gli scenari potenziali in cui il debito legato all'IA potrebbe raggiungere una cifra compresa tra 3 trilioni e 7 trilioni di dollari nel 2029. Naturalmente, si tratta di figure previste, non di prestiti effettivi.
La crescente dipendenza dal debito solleva preoccupazioni riguardo alla stabilità finanziaria. La Banca dei Regolamenti Internazionali avverte che un calo degli investimenti nell'IA potrebbe impattare il mercato finanziario più ampio. Le piccole imprese con elevati livelli di debito sarebbero le più colpite. Nel frattempo, i giganti della tecnologia, grazie a una situazione finanziaria più solida, potrebbero guadagnare ulteriore terreno come conseguenza di questa dinamica.
Tuttavia, una crisi del debito non è affatto garantita. Il problema molto più grande è se le aziende di IA riescano a generare ricavi sufficienti a coprire il proprio debito, continuando contemporaneamente a sostenere i costosi investimenti in infrastrutture di calcolo.
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Domande frequenti
Perché le aziende di IA si indebitano pesantemente per costruire infrastrutture di calcolo?
L'addestramento e il funzionamento di modelli avanzati di IA richiedono chip costosi, data center ed elettricità. L'indebitamento consente alle aziende di espandere la capacità di calcolo senza dipendere interamente dalle riserve di cassa esistenti o dal finanziamento tramite capitale azionario.
Il boom del debito legato all'IA potrebbe innescare una crisi finanziaria?
Non vi è certezza di una crisi. Tuttavia, un indebitamento concentrato, accordi di finanziamento interdipendenti e rendimenti degli investimenti deludenti potrebbero creare vulnerabilità finanziarie. La BIS identifica rischi più ampi nei mercati del credito se gli investimenti in IA dovessero rallentare bruscamente.
Come potrebbe l'aumento del debito per l'IA influenzare il mercato globale dell'intelligenza artificiale?
Le aziende tecnologiche ben capitalizzate potrebbero rafforzare la propria posizione competitiva assicurandosi finanziamenti e capacità di calcolo. I piccoli sviluppatori e i mercati emergenti potrebbero affrontare costi di finanziamento più elevati, aumentando potenzialmente la concentrazione del mercato e ampliando il divario tecnologico regionale.
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Micah Abiodun
Micah Abiodun utilizza al meglio la sua laurea magistrale in Ingegneria Ambientale e Gestione (MSc) presso l'Università Tecnologica di Tallinn (TalTech) per affinare le notizie su contenuti e previsioni dei prezzi su Cryptopolitan. Ora al suo 7° anno nello spazio mediatico crypto, copre le principali criptovalute, altcoin, DeFi, stablecoin, trend macroeconomici e tecnologie emergenti.
