Nvidia, OpenAI e il nuovo volto dell'AI trade: il mercato inizia a separare vincitori e vinti

Per oltre due anni il mercato ha raccontato una storia relativamente semplice: più investimenti nell'intelligenza artificiale significavano automaticamente maggiori prospettive sia per gli hyperscaler sia per i produttori di semiconduttori. Oggi quella narrativa sta iniziando a cambiare.

Le indiscrezioni secondo cui Nvidia starebbe valutando di garantire fino a 250 miliardi di dollari di finanziamenti per il mega data center di OpenAI in Ohio, oltre a facilitare fino a 350 miliardi di dollari di acquisti di GPU, hanno riacceso il dibattito sulla sostenibilità finanziaria dell'intero ecosistema AI. Se confermate, le operazioni porterebbero l'impegno potenziale del gruppo a circa 750 miliardi di dollari, una cifra senza precedenti.

Ma c'è un secondo segnale, forse ancora più importante, che arriva direttamente dal comportamento del mercato: gli investitori non stanno più comprando indiscriminatamente tutto ciò che riguarda l'intelligenza artificiale.

Il progetto Ohio: il più grande data center mai costruito

La notizia è che OpenAI starebbe lavorando insieme a SoftBank allo sviluppo di un campus da 10 GW in Ohio.

Il costo complessivo dell'infrastruttura potrebbe superare i 500 miliardi di dollari, rendendolo il più grande progetto di data center mai annunciato.

Per facilitare l'operazione, Nvidia starebbe valutando una garanzia da circa 250 miliardi di dollari destinata a sostenere il leasing della capacità di calcolo del campus. Parallelamente sarebbe allo studio anche un finanziamento fino a 350 miliardi di dollari per l'acquisto delle GPU Nvidia che equipaggeranno il sito.

Se il progetto dovesse concretizzarsi, Nvidia non sarebbe più soltanto il principale fornitore di hardware per l'intelligenza artificiale, ma assumerebbe anche un ruolo di primo piano nel finanziamento della sua stessa domanda.

Il ritorno del dibattito sul "circular financing"

È proprio questa struttura finanziaria ad aver riacceso il confronto a Wall Street, sulla quale già da tempo anche noi avevamo posto l'attenzione ( link al nostro approfondimento su Youtube )

Il meccanismo è relativamente semplice:

• Nvidia contribuisce a rendere finanziabili nuovi progetti;
• i clienti costruiscono data center sempre più grandi;
• quei capitali vengono utilizzati per acquistare GPU Nvidia;
• i ricavi generati dalle vendite alimentano nuovi investimenti.

È quello che molti analisti definiscono circular financing, cioè un sistema nel quale il principale beneficiario della domanda contribuisce anche al suo finanziamento.

Di per sé non è un modello anomalo: molte industrie in forte espansione hanno utilizzato strumenti simili nelle prime fasi di sviluppo. Tuttavia, quando le cifre iniziano a essere misurate in centinaia di miliardi di dollari, cresce inevitabilmente l'attenzione sul rischio sistemico e sulla reale sostenibilità del ciclo degli investimenti.

I grafici raccontano una storia diversa

Le indiscrezioni arrivano proprio mentre alcuni indicatori stanno mostrando un cambiamento importante nel comportamento degli investitori.

Il primo grafico evidenzia la correlazione a 30 giorni tra l'indice dei semiconduttori SOX e un paniere dei principali hyperscaler statunitensi, cioè le società che stanno sostenendo la gran parte dei capex legati all'intelligenza artificiale.

Negli ultimi giorni questa correlazione è praticamente crollata verso lo zero, uno dei livelli più bassi degli ultimi quattro anni e mezzo.

Ad aprile il coefficiente era pari a circa +0,78, mentre la media osservata dal 2022 è di circa +0,60.

In pratica, fino a pochi mesi fa il mercato acquistava chipmaker e hyperscaler come se rappresentassero un unico grande tema di investimento.

Oggi non è più così.

Il grafico mostra chiaramente come, dall'inizio di giugno, il comparto dei semiconduttori abbia continuato a beneficiare dell'entusiasmo per la domanda AI, mentre i grandi investitori in infrastrutture abbiano iniziato a sottoperformare. Il mercato sta quindi distinguendo tra chi vende la tecnologia e chi deve ancora dimostrare che gli enormi investimenti produrranno ritorni economici adeguati.

Anche il secondo grafico conferma il cambio di regime

Il secondo grafico amplia ulteriormente la prospettiva.

Dal 2012 la correlazione realizzata a tre mesi tra gli hyperscaler e il Nasdaq è rimasta quasi sempre compresa tra 0,80 e 0,95, segno che il gruppo si muoveva sostanzialmente in linea con il resto del comparto tecnologico.

Nelle ultime settimane, invece, il coefficiente è precipitato sotto quota 0,50, uno dei livelli più bassi degli ultimi quindici anni.

Una simile rottura è rara e suggerisce che il mercato stia iniziando a valutare gli hyperscaler con criteri differenti rispetto al resto della tecnologia americana.

Non si tratta più semplicemente di acquistare "AI", ma di capire chi sarà davvero in grado di trasformare gli investimenti in utili.

Michael Burry: il problema non è l'AI, ma come viene finanziata

Le indiscrezioni su Nvidia hanno riportato d'attualità una tesi che Michael Burry sostiene ormai da diversi mesi.

L'investitore divenuto celebre per aver previsto la crisi dei mutui subprime ritiene che una parte crescente della domanda legata all'intelligenza artificiale non derivi dalla domanda finale, bensì da una rete sempre più complessa di finanziamenti, leasing, veicoli dedicati e accordi fuori bilancio.

In uno dei suoi ultimi interventi ha scritto:

"Much and possibly most is financed, off-balance sheet... Future revenues are majority financed in a circular arrangement."

Burry richiama esplicitamente il Rapporto Annuale 2026 della Banca dei Regolamenti Internazionali (BIS), che dedica un intero capitolo al tema del finanziamento dell'infrastruttura AI. Secondo la BIS, hyperscaler, chipmaker e laboratori di intelligenza artificiale sono ormai collegati da una fitta rete di partecipazioni, garanzie, joint venture e impegni pluriennali di acquisto che, pur accelerando la crescita, aumentano anche le interconnessioni finanziarie tra tutti gli attori del settore.

Non è un caso che proprio negli ultimi giorni Burry abbia rafforzato le sue posizioni ribassiste sul comparto AI, sostenendo che il vero rischio non sia la tecnologia in sé, ma la crescente dipendenza del settore dal credito e dai finanziamenti privati.

Perché il mercato sta premiando i chipmaker

La divergenza osservata nei grafici trova una spiegazione abbastanza intuitiva.

Da una parte troviamo i produttori di semiconduttori.

Ogni nuovo data center si traduce quasi immediatamente in nuovi ordini di GPU, reti, memoria e componentistica. I benefici economici sono quindi relativamente rapidi.

Dall'altra parte troviamo gli hyperscaler, chiamati invece a sostenere investimenti giganteschi prima di sapere se questi produrranno ritorni economici adeguati.

Microsoft, Meta, Amazon, Alphabet e OpenAI stanno destinando centinaia di miliardi di dollari alla costruzione dell'infrastruttura AI.

Il mercato, però, inizia a chiedersi:

• quando arriveranno i ritorni?
• quale sarà il rendimento effettivo di questi investimenti?
• quanto durerà questa fase di capex record?

È proprio questa differenza che sta spingendo gli investitori a distinguere sempre più nettamente tra chi vende gli strumenti della rivoluzione AI e chi deve ancora dimostrare di riuscire a monetizzarla.

Le trimestrali saranno il vero banco di prova

Le prossime trimestrali di Microsoft, Meta, Amazon e Apple saranno osservate molto meno per gli utili del trimestre appena concluso e molto di più per tre elementi fondamentali:

• l'evoluzione dei capex;
• le indicazioni sul ritorno economico degli investimenti AI;
• la capacità di trasformare gli enormi investimenti infrastrutturali in crescita degli utili.

La sensazione è che il mercato continuerà a premiare chi dimostrerà di monetizzare rapidamente l'intelligenza artificiale, penalizzando invece chi continuerà ad aumentare gli investimenti senza offrire sufficiente visibilità sui ritorni.

La prossima fase dell'AI trade

Per oltre due anni il mercato ha trattato l'intelligenza artificiale come un unico grande tema di investimento.

Oggi quella narrativa sembra lasciare spazio a una selezione molto più rigorosa.

Le indiscrezioni sul coinvolgimento finanziario di Nvidia nei mega progetti infrastrutturali, il crollo della correlazione tra hyperscaler e semiconduttori, le osservazioni della BIS e le critiche di Michael Burry raccontano tutte la stessa storia.

L'AI trade sta entrando in una nuova fase.

Non sarà più sufficiente annunciare investimenti miliardari.

Gli investitori iniziano a chiedere qualcosa di diverso: non quanto si spende, ma quanto quei capitali saranno realmente in grado di generare flussi di cassa e profitti sostenibili.

È probabilmente questo il vero spartiacque della prossima fase dell'intelligenza artificiale: la leadership non sarà più determinata soltanto dalla capacità di investire, ma dalla capacità di dimostrare che quegli investimenti creano valore.