L'edilizia delle infrastrutture AI è in pieno svolgimento—ed è straordinariamente costosa. Le stime degli analisti raccolte da Bloomberg proiettano che Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta spenderanno collettivamente oltre 720 miliardi di dollari in capex quest'anno, con la maggior parte destinata alle infrastrutture AI. Parlando questa settimana alla Fortune Most Powerful Women Summit, la presidente e chief investment officer di Alphabet Ruth Porat ha confermato che Alphabet intende spendere "significantly more" nel 2027.

Alphabet ha dichiarato di attendersi capex per 195-205 miliardi di dollari quest'anno—più del doppio dei 91,4 miliardi di dollari spesi nel 2025. Interrogata su whether la spesa del settore per l'espansione abbia raggiunto il picco, Porat ha detto che il ciclo di investimenti è ancora nelle fasi iniziali rispetto al valore economico eventuale che Alphabet ritiene l'AI possa generare. "We do see this as an opportunity that extends for quite some time," ha detto.

Anche il debito sta svolgendo un ruolo crescente nel finanziare l'espansione. Fondi di credito privato come Blue Owl, Apollo e KKR sono diventati una fonte di finanziamento sempre più importante, con i prestiti privati erogati ad aziende legate all'AI saliti oltre i 200 miliardi di dollari secondo alcune stime, secondo la Bank for International Settlements con sede a Basilea. Gran parte di questi prestiti fluisce verso veicoli a scopo speciale—entità di finanziamento autonome—e verso operatori "neocloud" più piccoli, le società specializzate che affittano capacità di calcolo per carichi di lavoro AI, anziché verso le Big Tech dalle tasche profonde. Perfino Alphabet ha registrato un flusso di cassa libero negativo nel secondo trimestre per la prima volta dal suo IPO del 2004 per aiutare a finanziare la spinta AI, e il suo debito a lungo termine ammontava a circa 98 miliardi di dollari alla fine di giugno, più di quattro volte il livello di un anno prima.

Alphabet può assorbire scommesse a lungo termine così costose—e, si può dire, affronta un rischio maggiore non facendole. Ma molti operatori meno capitalizzati sono vulnerabili, e i recenti cambiamenti del panorama competitivo potrebbero renderlo ancora di più.

Uno dei cambiamenti più significativi: modelli open-weight—i cui parametri sottostanti sono pubblicati così che chiunque possa scaricarli, eseguirli e adattarli—in particolare quelli sviluppati in Cina, stanno sottraendo sempre più attività e utilizzo ai modelli chiusi come Anthropic, OpenAI e Gemini di Google. I nuovi dati finanziari diffusi da Anthropic questa settimana suggeriscono inoltre che la crescita della società potrebbe essersi stabilizzata.

Quella tendenza ha portato il responsabile globale della strategia azionaria di Jefferies, Chris Wood, a dichiarare che l'esito a lungo termine più probabile del boom dell'AI è una massiccia distruzione di capitale negli Stati Uniti, secondo Bloomberg. Wood ha sostenuto che i modelli open-source cinesi, più economici, rischiano di trasformare i large language model in commodity, erodendo l'economia della spesa americana in AI, e che la Cina "è diventata una pari tecnologica degli Stati Uniti nell'AI."

La portata globale dei modelli open-weight cinesi è stata evidenziata in una recente conversazione con Moonshot AI, uno dei principali sviluppatori cinesi nel settore: il 70% dell'utilizzo di Moonshot proviene da fuori dalla Cina.

Interrogata direttamente sulla tesi di Wood secondo cui gran parte del denaro che affluisce alla corsa americana all'AI potrebbe essere distrutto, Porat ha respinto l'obiezione.

"È illogico dire che siamo in una posizione di capacità vincolata perché c'è una domanda così forte per l'insight nella capacità di migliorare le imprese e il governo, eppure non se ne possano ottenere rendimenti," ha detto. Sulla contesa tra modelli open-weight e chiusi, Porat ha aggiunto che le aziende AI che aggiungono valore differenziato troveranno clienti disposti a pagare per i loro servizi in ogni caso.

Porat ha assistito in prima fila a bolle precedenti, prima come responsabile del team di technology banking di Morgan Stanley durante l'era delle dot-com, e poi durante la crisi finanziaria del 2008, quando ha contribuito a consigliare l'allora segretario al Tesoro americano Hank Paulson. È poi diventata CFO di Morgan Stanley nel 2010.

La sua lezione da quei periodi è che le aziende che usano l'AI per costruire esperienze veramente differenziate saranno quelle che vinceranno.

"Una delle lezioni chiave della crisi finanziaria era che dovresti identificare presto la tua maggiore fonte di vulnerabilità e rafforzarti contro di essa, perché non puoi affrontarla sul momento. Per le banche, era la liquidità. Senza liquidità, non potevi gestire un'operatività di trading. Senza liquidità, chiudevi," ha detto Porat.

"Mi è stato chiesto spesso da allora: qual è oggi la maggiore fonte di vulnerabilità? Penso che per tutti noi nell'industria, uno degli elementi più importanti sia l'innovazione nella propria attività. Se qualcuno si connette ai tuoi clienti in modi in cui tu non lo fai, perché usa l'AI e tu no, sei in svantaggio competitivo."

La rubrica ha riconosciuto che Porat era, di fatto, nel sostenere la posizione della propria azienda, e che la visione del "basta aggiungere più AI" non cancella il potenziale rischio economico sistemico del sovra-investimento. Ha anche notato che l'AI non sta andando via, e che la pressione sulle aziende ad adattarsi non farà che aumentare.
In Alphabet, Porat ha indicato che la società continuerà a investire pesantemente in AI per la convinzione nel rialzo economico a lungo termine.

"Devi investire per la crescita a lungo termine," ha detto. "Quando ne avrai bisogno, è troppo tardi per dire, ok, ora iniziamo."

Le osservazioni di Porat sono arrivate in un saggio pubblicato nell'edizione del 17 ottobre 2026 della newsletter Fortune 500 Digest di Fortune, che raccoglie i titoli economici più importanti della settimana e la copertura delle società Fortune 500. La conversazione completa di Fortune con Porat è disponibile, con il video su YouTube.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su Fortune.com.