La spesa per infrastrutture AI è sostenibile?

La spesa per infrastrutture legate all’intelligenza artificiale rimane oggi uno dei temi più dibattuti nei mercati azionari. Da un lato, le aziende esposte a questa enorme ondata di capex stanno registrando una crescita eccezionale degli utili. Dall’altro, gli investitori continuano a interrogarsi sulla sostenibilità di questi livelli di spesa e sulla loro capacità di tradursi in ritorni durevoli nel tempo.

Un’impennata della crescita degli utili

L’impatto della spesa in AI sugli utili è stato significativo. Analizzando un paniere di società statunitensi che beneficiano in modo rilevante degli investimenti in infrastrutture AI, il cambiamento nelle aspettative sugli utili appare evidente.

Per gran parte dell’ultimo decennio, la crescita attesa degli utili forward per questo gruppo si è mantenuta in un intervallo compreso tra il 5% e il 20%: un livello sano ma relativamente stabile.

La situazione è cambiata drasticamente negli ultimi tre anni, dopo il rilascio pubblico di ChatGPT e l’accelerazione dell’adozione dell’AI. Le aspettative di crescita degli utili sono aumentate rapidamente e, a fine aprile, superavano il 50% (vedi Fig. 1). Questo riflette l’enorme domanda di infrastrutture necessarie a supportare l’AI: semiconduttori, memorie, apparecchiature per data center e capacità di networking.

Le valutazioni riflettono uno scetticismo persistente

Nonostante questa crescita degli utili, le valutazioni non hanno seguito la stessa traiettoria. Il multiplo prezzo/utili di questo gruppo è rimasto relativamente contenuto, oscillando tra circa 21x e 36x gli utili, al variare del sentiment degli investitori. A fine aprile il multiplo era vicino a 27x, solo moderatamente superiore rispetto all’S&P 500.

Questa divergenza evidenzia una tensione chiave del mercato. Gli investitori riconoscono chiaramente la solidità dei fondamentali attuali, ma rimangono incerti sulla durata di tali fondamentali.

Perché tanto scetticismo?

È importante sottolineare che questo scetticismo non deriva da dubbi sulla volontà degli hyperscaler di investire. I management team delle principali società tecnologiche sono stati molto chiari: temono maggiormente di restare indietro nella corsa all’AI piuttosto che di spendere troppo. In altre parole, l’incentivo è investire in modo aggressivo, anche a costo di pressioni finanziarie nel breve periodo.

Il problema è che la scala degli investimenti necessari per competere nell’AI sta crescendo rapidamente.

La domanda di potenza di calcolo continua ad aumentare a un ritmo straordinario. Sia l’addestramento dei modelli sia l’inferenza in tempo reale richiedono quantità sempre maggiori di capacità di elaborazione. L’emergere di sistemi AI agentici più avanzati ha ulteriormente incrementato i carichi di lavoro, accelerando anche l’adozione dell’AI in un numero più ampio di settori.

Contemporaneamente stanno emergendo vincoli dal lato dell’offerta. Il rapido aumento della domanda di infrastrutture per data center ha generato carenze di componenti chiave. I prezzi di alcuni input sono aumentati drasticamente, evidenziando la pressione sulle supply chain globali.

Ad esempio, al 28 aprile, i prezzi dei chip DRAM (dynamic random-access memory) erano aumentati di oltre il 1.700% dall’inizio del 2025. Sebbene si tratti di un caso estremo, il fenomeno riflette una dinamica più ampia che interessa molti input critici necessari all’espansione dell’AI.

Pressione sul free cash flow

Di conseguenza, i budget capex degli hyperscaler sono aumentati in modo significativo. Nelle prime fasi della costruzione dell’infrastruttura AI, gli investitori erano sostanzialmente tranquilli: queste aziende generavano abbondante free cash flow ed erano ben posizionate per finanziare investimenti aggressivi. Inizialmente, i mercati le avevano persino premiate per aver colto quella che sembrava un’opportunità trasformativa.

Tuttavia, questa dinamica sta iniziando a cambiare. Con il continuo aumento del capex, la pressione sul free cash flow si sta intensificando. Secondo le attuali stime degli analisti, il free cash flow rolling a 12 mesi degli hyperscaler potrebbe avvicinarsi allo zero entro l’inizio del 2027 (vedi Fig. 4). Se la spesa dovesse continuare a superare le aspettative, il free cash flow potrebbe persino diventare negativo.

Detto questo, l’esito rimane altamente incerto. Se queste aziende riuscissero a monetizzare i loro investimenti in AI più rapidamente e in modo più efficace del previsto, il free cash flow potrebbe rimanere sufficientemente solido da sostenere livelli elevati di spesa.

Conclusioni

In sintesi, la spesa per infrastrutture AI rappresenta sia una potente opportunità sia una crescente fonte di incertezza. La crescita degli utili tra i beneficiari dell’AI è stata eccezionale, riflettendo la portata e la velocità di questo ciclo di investimenti. Tuttavia, la sostenibilità di questo ciclo rimane una questione aperta, soprattutto con l’aumento dell’intensità di capitale e le pressioni sul free cash flow.

Per il momento, i mercati sembrano bilanciare queste forze contrapposte: solidi fondamentali nel breve termine e incertezza nel lungo periodo. Continuiamo pertanto a monitorare attentamente l’evoluzione della spesa in AI, con particolare attenzione alla capacità della crescita degli utili di giustificare l’entità del capitale investito.