Steve Eisman, l'investitore reso celebre da "The Big Short" per la sua lungimirante scommessa contro i mutui subprime, ha una nuova preoccupazione. Questa volta non si tratta di obbligazioni di debito collateralizzato, ma delle fondamenta del motore di ricavi dell'IA delle Big Tech.

In un'apparizione a "Fast Money" su CNBC, Eisman ha dichiarato che OpenAI e Anthropic insieme rappresentano circa il 70% dei ricavi legati all'IA che affluiscono verso i principali hyperscaler, tra cui Microsoft, Amazon, Alphabet e Oracle. A suo avviso, questa concentrazione è il "tallone d'Achille" del trade sull'IA.

Due aziende, un'unica grande dipendenza

Eisman ha affermato che i ricavi generati dall'IA rappresentano circa il 25%-35% dei ricavi cloud totali di queste aziende. Il cloud è stata la storia di crescita che ha sostenuto le valutazioni premium dell'intero settore per anni.

La dipendenza è concreta, non teorica. Microsoft ha fondato la propria strategia sull'IA sulla partnership con OpenAI, integrando i modelli del laboratorio nei propri software di produttività e nella piattaforma cloud Azure. Amazon e Google hanno ciascuno effettuato investimenti plurimiliardari in Anthropic, legando parte della propria offerta di IA alla tecnologia della startup. Oracle ha posizionato la propria infrastruttura cloud come una soluzione conveniente per i carichi di lavoro dell'IA, ma la sua crescita nel segmento dipende ancora dalla domanda generata dalla stessa concentrazione di laboratori di IA.

Microsoft, Amazon, Google e Oracle hanno collettivamente investito centinaia di miliardi di dollari nelle infrastrutture per l'IA. Il rendimento di tali investimenti dipende in misura significativa dalla continua espansione e spesa di soli due laboratori di IA privati.

La variabile cinese

Eisman ha inoltre indicato i modelli di IA open-weight cinesi, più economici, come una possibile fonte di una guerra dei prezzi su vasta scala nel settore.

I modelli open-weight rendono pubblicamente disponibili i propri parametri affinché altri possano costruirci sopra, e stanno guadagnando terreno come alternative ai sistemi proprietari sviluppati da OpenAI e Anthropic. I laboratori cinesi, in particolare, sono stati aggressivi nel rilasciare modelli competitivi a prezzi significativamente inferiori.

Se questi modelli raggiungessero un livello di qualità tale da spingere i clienti aziendali a passare a essi, o anche solo a usarli per negoziare prezzi più bassi, i margini potrebbero subire pressioni. Gli hyperscaler hanno giustificato i propri ingenti investimenti sull'assunzione che i carichi di lavoro dell'IA genereranno nel tempo rendimenti solidi, e una guerra dei prezzi metterebbe in discussione tale assunzione.

Uno scetticismo persistente

Le osservazioni di Eisman non costituiscono la sua prima espressione di preoccupazione per il settore. Già nel luglio 2026 aveva avvertito sui possibili rendimenti decrescenti nell'IA e dichiarato di aver personalmente ridotto la propria esposizione agli investimenti legati all'IA.

I suoi commenti arrivano in un dibattito più ampio che si è intensificato nel corso del 2026, mentre le aziende tecnologiche continuano ad annunciare budget per le infrastrutture di IA sempre più grandi e le spese in conto capitale aumentano trimestre dopo trimestre. Per il settore, le questioni centrali sono la velocità con cui l'adozione dell'IA aziendale può tradursi in ricavi ricorrenti su larga scala e se la base di ricavi possa ampliarsi oltre la manciata di aziende che attualmente la alimentano.