Alphabet, Amazon, Meta e gli altri hyperscaler hanno già emesso circa 220 miliardi di dollari di obbligazioni nel 2026, più del doppio dell’intero 2025. La costruzione dell’infrastruttura necessaria all’intelligenza artificiale sta trasformando le Big Tech in giganteschi emittenti di titoli proprio mentre anche i Governi aumentano il debito. Il risultato comincia a vedersi sui rendimenti obbligazionari. E potrebbe presto arrivare anche a Borse, imprese e crescita economica.

L’intelligenza artificiale aveva già bisogno di chip, data center, energia, acqua e qualche centinaio di miliardi di dollari di Capex. Adesso ha scoperto di avere bisogno anche del mercato obbligazionario.

E qui la storia diventa molto più interessante.

Alphabet, Amazon, Meta e gli altri grandi hyperscaler americani hanno emesso quasi 220 miliardi di dollari di obbligazioni dall’inizio del 2026, secondo i dati LSEG riportati da Reuters.

Nell’intero 2025 erano stati circa 108 miliardi. In meno di un anno il ricorso al mercato obbligazionario delle Big Tech è più che raddoppiato. Ma il confronto storico rende ancora meglio l’idea: nel 2020 le emissioni erano nell’ordine dei 40 miliardi, nel 2023 erano scese intorno ai 15 miliardi.

Poi è arrivata l’AI.

Il problema non è che Alphabet, Amazon o Meta rischino improvvisamente di non riuscire a ripagare i propri debiti. La maggior parte di queste società dispone ancora di bilanci che molti governi guarderebbero con una certa invidia. Il punto vero è un altro.

Per costruire l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale serve una quantità di capitale talmente grande che le Big Tech stanno iniziando a competere per il denaro con governi, aziende industriali e tutti gli altri soggetti che hanno bisogno di finanziarsi.

E quando la domanda di capitale aumenta più rapidamente della sua disponibilità, il capitale diventa più caro.

L’AI sta creando una nuova competizione per il capitale

Vivek Paul, chief investment strategist britannico del BlackRock Investment Institute, ha descritto a Reuters la situazione come una competizione per il capitale relativamente senza precedenti negli ultimi anni.

La ragione è semplice. Da una parte abbiamo la più grande corsa alla costruzione di infrastrutture tecnologiche degli ultimi decenni: data center, GPU, networking, sistemi di raffreddamento, centrali elettriche, connessioni alla rete, terreni e infrastrutture cloud richiedono investimenti che ormai si misurano in centinaia di miliardi di dollari.

Dall’altra ci sono i governi: gli Stati Uniti dovrebbero registrare nel 2026 un deficit di bilancio vicino al 6% del PIL, circa 1.900 miliardi di dollari. La Francia dovrebbe attestarsi intorno al 5%, il Regno Unito vicino al 4%.

In Europa l’impatto è anche legato all’aggiunta di investimenti nella difesa, nella sicurezza energetica e nelle infrastrutture. In buona sostanza, tutti hanno bisogno della stessa cosa: capitale.

Il mercato obbligazionario sta diventando così il luogo nel quale due delle grandi trasformazioni economiche del nostro tempo finiscono per incontrarsi: l’espansione fiscale degli Stati e la costruzione dell’infrastruttura AI. E gli investitori, comprensibilmente, chiedono di essere pagati un po’ di più.

I rendimenti reali stanno mandando un segnale

Il numero da osservare però non è soltanto quello delle emissioni obbligazionarie: sono soprattutto i real yields, i rendimenti reali. Un rendimento reale misura quanto un investitore guadagna su un’obbligazione al netto dell’inflazione attesa. Se un titolo offre il 5% e l’inflazione prevista è il 2%, semplificando il rendimento reale è intorno al 3%.

Si tratta di una misura particolarmente importante perché rappresenta il vero costo del capitale e sta salendo.

Negli Stati Uniti i rendimenti reali dei Treasury trentennali sono arrivati vicino al 3%, ai livelli più elevati degli ultimi 18 anni. Anche quelli britannici e tedeschi a dieci anni si trovano intorno ai massimi da oltre un decennio.

Nell’ultima asta del Treasury trentennale, Washington ha dovuto riconoscere un rendimento del 5,22%, il più elevato in un’asta di questa scadenza dal 2001.

Naturalmente sarebbe sbagliato attribuire tutto all’intelligenza artificiale. La crescita economica americana rimane relativamente robusta, i mercati stanno rivalutando le prospettive sui tassi di interesse e le banche centrali non svolgono più il ruolo di enormi acquirenti di obbligazioni che avevano assunto negli anni del quantitative easing.

A questo si aggiungono deficit pubblici elevati e tensioni geopolitiche. Ma ora dentro questa equazione è entrato un nuovo gigantesco compratore di capitale: l’industria dell’AI.

220 miliardi di obbligazioni raccontano il cambio di modello delle Big Tech

Per capire perché il fenomeno sia importante bisogna ricordare come abbiamo imparato a considerare le grandi aziende tecnologiche negli ultimi vent’anni.

Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta erano soprattutto enormi macchine generatrici di cassa. Il software aveva una caratteristica meravigliosa: una volta costruito, distribuire una copia in più costava pochissimo.

L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando questa economia: ogni modello richiede infrastruttura; ogni nuova generazione richiede più capacità computazionale; ogni inferenza consuma risorse; ogni nuovo cliente enterprise aumenta la domanda di compute.

Il software non ha smesso di essere software, ma dietro l’AI sta crescendo una struttura industriale che assomiglia sempre più alle telecomunicazioni, all’energia o alle grandi infrastrutture.

E le infrastrutture hanno una vecchia abitudine: si finanziano con il debito.

Dal cash flow alle obbligazioni

Finora le Big Tech hanno finanziato una parte enorme della corsa all’intelligenza artificiale attraverso i propri flussi di cassa. Ma la scala degli investimenti sta diventando talmente grande da modificare questa equazione.

Secondo le stime riportate da ReutersAlphabet, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle potrebbero spendere complessivamente circa 750 miliardi di dollari in data center nel solo 2026.

È una cifra difficile persino da contestualizzare e parliamo soltanto di un anno.

Più gli investimenti aumentano, più il free cash flow viene assorbito dal Capex. Più il free cash flow viene assorbito, più diventa conveniente utilizzare anche il mercato del credito per finanziare nuove infrastrutture.

Il passaggio è già visibile e Wall Street si sta preparando alla fase successiva.

Nvidia sta lavorando con Goldman Sachs, BlackRock, Blackstone, Apollo, Brookfield e KKR a strutture finanziarie che potrebbero mobilitare fino a 500 miliardi di dollari per finanziare infrastrutture di calcolo AI.

L’obiettivo è trasformare GPU e data center in asset finanziabili attraverso debito, private credit e strumenti strutturati.

La GPU, insomma, sta facendo una carriera notevole: prima processore, poi infrastruttura strategica, adesso anche collaterale finanziario.

Il rischio non è necessariamente il default delle Big Tech

A questo punto è importante distinguere due questioni. La prima riguarda il rischio di credito delle aziende tecnologiche. La seconda riguarda l’effetto sistemico della quantità di capitale che stanno assorbendo. E non sono la stessa cosa.

I mercati dei credit default swap hanno iniziato a mostrare una maggiore domanda di protezione sul debito degli hyperscaler. Ma questo non significa che gli investitori si aspettino una serie di default delle Big Tech. Le probabilità di eventi creditizi rimangono basse per molte delle società coinvolte.

Il rischio più interessante potrebbe essere molto più indiretto. Se l’industria dell’AI continua a chiedere centinaia di miliardi di dollari al mercato obbligazionario mentre i governi continuano a emettere quantità enormi di debito, gli investitori possono semplicemente chiedere rendimenti più elevati per assorbire tutta questa offerta.

E quei rendimenti diventano il prezzo di riferimento del denaro per tutti.

Quando l’AI fa salire i rendimenti, il problema arriva anche alle Borse

Ed è proprio qui che il mercato obbligazionario incontra quello azionario. Se un investitore può ottenere rendimenti reali sempre più elevati acquistando obbligazioni, detenere azioni diventa relativamente meno attraente.

Ma esiste anche un secondo effetto. Il valore di un’azione dipende dai flussi di cassa che quell’azienda produrrà in futuro. Per trasformare quei flussi futuri in un valore presente si utilizza un tasso di sconto.

Quando i rendimenti salgono, quel tasso aumenta. E il valore attuale dei profitti futuri diminuisce.

Il meccanismo è particolarmente importante proprio per i titoli tecnologici, le cui valutazioni incorporano spesso aspettative di crescita molto lontane nel tempo, anche se, va detto, per ora Wall Street sembra non preoccuparsene troppo.

Gli indici americani hanno continuato a registrare massimi grazie a utili societari robusti e alla fiducia degli investitori nella capacità dell’intelligenza artificiale di generare nuova crescita. JPMorgan ha persino aumentato le proprie previsioni sugli utili dell’S&P 500.

Ma il mercato sta iniziando a costruire contemporaneamente due scommesse: la prima è che l’AI produrrà profitti enormi, la seconda è che il capitale necessario per costruirla rimarrà sufficientemente economico.

Ed è proprio la seconda che comincia a diventare meno scontata.

Il paradosso finanziario dell’intelligenza artificiale

Eccolo il paradosso: le stesse aziende che stanno sostenendo il rally azionario attraverso la promessa dell’intelligenza artificiale potrebbero contribuire, attraverso il debito necessario a finanziarla, all’aumento dei rendimenti che rende le azioni meno attraenti.

L’AI spinge Wall Street verso l’alto. Il finanziamento dell’AI potrebbe spingere verso l’alto anche i rendimenti obbligazionari e ad un certo punto le due traiettorie potrebbero incontrarsi.

Alcuni analisti ritengono che i rendimenti reali possano continuare a salire finché il costo del capitale non sarà abbastanza elevato da frenare proprio l’indebitamento che li sta alimentando. È il meccanismo classico con cui il mercato del credito trova un equilibrio.

Solo che questa volta dall’altra parte ci sono alcune delle aziende più grandi e redditizie della storia.

La soglia da osservare potrebbe essere tra il 3% e il 4%

Non siamo ancora necessariamente davanti a una crisi. Gli investment officer di Neuberger Berman stimano che i rendimenti reali americani dovrebbero raggiungere una fascia compresa tra il 3% e il 4% prima di iniziare a produrre effetti significativi sulla crescita economica.

Siamo però abbastanza vicini perché il segnale meriti attenzione. Perché rendimenti reali più elevati non colpiscono soltanto Meta o Alphabet. Hanno un impatto su più fronti: aumentano il costo dei mutui; rendono più costoso finanziare un’impresa; riducono la convenienza di alcuni investimenti; aumentano gli interessi pagati dagli Stati; possono progressivamente ridurre consumi e investimenti.

Il punto in cui l’intelligenza artificiale smette di essere soltanto una storia tecnologica e diventa una variabile macroeconomica potrebbe essere esattamente questo.

Dopo i chip, la nuova risorsa scarsa dell’AI potrebbe essere il capitale

Abbiamo raccontato la corsa all’intelligenza artificiale attraverso una successione di colli di bottiglia: GOOU, energia, data center, memoria. Ora potrebbe essere il capitale.

Da questo punto di vista, la domanda fondamentale non è più soltanto quanto capitale servirà per costruire l’intelligenza artificiale, ma quanto dovrà essere pagato quel capitale perché gli investitori continuino a fornirlo.

Perché se i rendimenti continueranno a salire, prima o poi qualcuno dovrà rinunciare a prendere in prestito. Potrebbe essere un governo, un’impresa o anche una famiglia.

Oppure potrebbe essere un progetto di data center che, con un costo del capitale più alto, improvvisamente non offre più il rendimento atteso.

L’AI è nata come una corsa alla capacità computazionale. Si sta trasformando in una corsa all’energia e ora sta diventando anche una gigantesca competizione per il capitale.

La domanda a questo punto è quanto denaro il sistema finanziario sia disposto a metterle a disposizione prima di cominciare a presentare il conto.