Le più grandi aziende tecnologiche del mondo — a lungo note per aver finanziato gli investimenti con enormi riserve di liquidità — si stanno ora rivolgendo ai mercati del debito su una scala senza precedenti. Gli hyperscalers — le gigantesche aziende di cloud computing — insieme agli operatori di data center e ai produttori di chip stanno prendendo a prestito centinaia di miliardi di dollari per finanziare la costruzione delle infrastrutture AI.

L'emissione di debito legata all'AI per il 2026 è stimata tra 450 e 570 miliardi di dollari — una cifra sorprendente per un settore storicamente famoso per i suoi enormi accumuli di liquidità.

I mutuatari sono nomi familiari: Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta e Oracle, insieme a produttori di chip come Nvidia e Broadcom. La lista degli acquisti comprende data center, server, GPU e la capacità energetica necessaria per mantenere tutto in funzione.

I numeri dietro alla corsa al debito

Goldman Sachs prevede che le spese in conto capitale degli hyperscalers (capex) si collocheranno tra 600 e 820 miliardi di dollari nel 2026, con una spesa potenzialmente superiore a 1.000 miliardi di dollari nel 2027. Come termine di confronto, le emissioni stimate per il 2026 di 450-570 miliardi di dollari coprirebbero, sulla carta, una quota sostanziale di quella spesa prevista — una misura di quanto della costruzione viene finanziata con denaro preso a prestito anziché con liquidità disponibile.

Le emissioni obbligazionarie si stanno già accumulando. Secondo Goldman Sachs, l'emissione lorda di obbligazioni societarie da parte degli hyperscalers nei primi mesi del 2026 ha già superato il totale di tutto il 2025.

L'emissione di debito legata all'AI nel 2025 ha raggiunto 100-121 miliardi di dollari — più di tre volte la media degli anni precedenti — e le stime per il 2026 si collocano diverse volte al di sopra di tale livello.

Amazon ha completato un'emissione obbligazionaria da 54 miliardi di dollari a marzo 2026 nell'ambito della sua spinta a finanziare le infrastrutture AI.

I rapporti di leva finanziaria dei principali hyperscalers sarebbero raddoppiati, passando da circa 0,9x a 1,8x, in soli sei mesi. Gli impegni complessivi di locazione degli hyperscalers ammontano ora a circa 1.500 miliardi di dollari, rispetto ai 200 miliardi di cinque anni fa — un aumento di oltre sette volte. Circa 1.000 miliardi di dollari di quel totale riguardano contratti di locazione non ancora avviati. Tali obblighi non sono riflessi direttamente nei bilanci, il che significa che le cifre di debito ufficiali potrebbero sottostimare quanto queste aziende si sono effettivamente impegnate a pagare.

Da ricchi di liquidità a affamati di credito

Oracle e alcuni produttori di chip stanno sando pressioni sul credito man mano che i loro livelli di debito crescono. L'indebitamento non è limitato ai giganti del cloud: anche i produttori di chip e le entità correlate aggiungono la propria domanda di finanziamento al mucchio.

Cosa significa per gli investitori e per il trade AI

Il mercato obbligazionario sta inviando segnali precoci di affaticamento. Gli spread sulle obbligazioni legate all'AI si sono allargati, il che significa che gli investitori chiedono una compensazione maggiore per detenere questo debito.

I cover ratio delle operazioni recenti — che misurano quanti ordini arrivano rispetto alle obbligazioni offerte — sono in calo.

Con circa 1.000 miliardi di dollari in contratti di locazione non ancora avviati, il vero livello di indebitamento potrebbe essere più difficile da misurare di quanto suggeriscano i rapporti di leva standard.

Per gli investitori, alcuni indicatori meritano di essere monitorati: i cover ratio delle prossime emissioni obbligazionarie degli hyperscalers, la direzione degli spread sul debito legato all'AI e se le previsioni di capex continueranno a salire verso l'estremo superiore della gamma di Goldman Sachs. Nel loro complesso, questi parametri mostrano se i mercati del debito continueranno ad assorbire le esigenze di finanziamento della costruzione delle infrastrutture AI — e a quali condizioni.

Fonte: CryptoBriefing