Un quadro adattato da Fazzari et al. (1988), modificato da Chinn, offre quella che potrebbe essere la lente più istruttiva per valutare la durabilità della spesa in capitale (capex) legata all'AI. La teoria originale del pecking order nella finanza aziendale stabilisce che le aziende danno priorità al finanziamento interno — utili reinvestiti e flussi di cassa — prima di ricorrere a fonti esterne come l'emissione di debito o di azioni. La porzione piatta più bassa del grafico corrisponde al finanziamento coperto dai flussi di cassa operativi.

Fino a poco tempo fa, la curva di domanda per gli investimenti in AI intersecava questo segmento piano della curva di offerta di finanziamenti, il che significava che le maggiori aziende tecnologiche potevano finanziare le proprie espansioni AI con cassa generata internamente. A partire dal 2026, tuttavia, gli hyperscaler — i grandi provider di infrastrutture cloud e AI come Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta — fanno sempre più ricorso al finanziamento esterno. La spesa in questione è destinata principalmente alla costruzione di data center, semiconduttori specializzati e cluster di GPU necessari per addestrare e distribuire modelli AI su larga scala. Altre aziende legate all'AI prive di flussi di cassa sufficienti attingono ai mercati dei capitali esterni già da mesi. Contestualmente, la curva di domanda complessiva per il capitale di investimento in AI continua a spostarsi verso l'esterno.

Questo cambiamento è documentato in un'analisi de The Economist, che rileva come la crescente presenza dell'AI nei mercati dei capitali si stia estendendo dalle azioni al mercato obbligazionario.

Si prevede che il flusso di cassa libero dei principali hyperscaler aumenterà a partire dal 2028, secondo una ricerca di Slok (28 luglio 2026). Tale previsione, tuttavia, rimane una proiezione e non un risultato realizzato, e la sua concretizzazione dipende in misura significativa dal fatto che i flussi di entrate legati all'AI — servizi AI cloud, licenze e adozione aziendale — si espandano sufficientemente da compensare gli ingenti costi di capitale iniziali.

Per contesto, i piani di spesa in capex di quattro principali hyperscaler sono stati illustrati in Bloomberg (30 luglio 2026), a indicare che il boom degli investimenti in AI rimane solido nonostante l'aumento dei costi di finanziamento.

Tornando al quadro del pecking order (Figura 1), emerge un'implicazione chiave: un aumento del tasso sulle obbligazioni aziendali applicabile a questi hyperscaler ridurrà la quantità di finanziamento richiesta. Quando gli hyperscaler potevano finanziare gli investimenti in AI con riserve di cassa interne, erano in gran parte isolati dagli effetti dell'aumento dei rendimenti obbligazionari. In futuro, con la crescente dipendenza dai mercati del debito esterno, tale isolamento si riduce — rendendo potenzialmente la dinamica dei tassi di interesse un vincolo più significativo per il ritmo e la scala degli investimenti nelle infrastrutture AI.