INCHIESTA | I SOLDI DELL’AI — 02
Il Capex sta comprimendo il Free Cash Flow, ma non per tutti allo stesso modo.
Dalla macchina da cassa di Nvidia ai funding gap di alcuni hyperscaler: sei bilanci raccontano quanto la costruzione dell’intelligenza artificiale possa ancora essere finanziata internamente. E nel caso di Oracle il confine tra cassa e mercato dei capitali è già diventato molto concreto.
Nella prima puntata de “I soldi dell’AI” siamo partiti da una cifra: quasi 800 miliardi di dollari.
È il Capex che Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta e Oracle potrebbero complessivamente sostenere nel 2026. Non tutto serve all’intelligenza artificiale, naturalmente. Ma una quota molto rilevante sta finanziando la nuova infrastruttura del compute: data center, GPU, server, networking, energia.
La seconda domanda viene quasi automaticamente. Chi può permettersi di pagare tutto questo con i soldi che genera?
Perché spendere 100 miliardi quando se ne producono 200 è una cosa. Spenderne 100 quando se ne producono 100 è un’altra. E spenderne 120 significa che, prima o poi, quei venti aggiuntivi devono arrivare da qualche altra parte.
È qui che la corsa tecnologica comincia a trasformarsi in una storia finanziaria.
Il paradosso della cassa
Le Big Tech non hanno improvvisamente smesso di generare denaro. Il fenomeno interessante è quasi opposto: ne producono quantità enormi, ma stanno riuscendo anche a spenderne quantità enormi.
Nel periodo analizzato, Microsoft ha generato circa 55,4 miliardi di dollari di Operating Cash Flow, conservandone 19,6 dopo il Cash Capex. Meta ha prodotto circa 31,9 miliardi di cassa operativa, ma il Free Cash Flow si è ridotto a meno di 800 milioni. Alphabet, con circa 39,1 miliardi di OCF, è scesa temporaneamente a un Free Cash Flow negativo per circa 5,9 miliardi.
Poi c’è Nvidia. Nel suo caso la relazione si capovolge: la società che vende una delle componenti più preziose dell’infrastruttura AI continua a trasformare una parte enorme della propria cassa operativa in Free Cash Flow.
Quello che per gli hyperscaler è Capex, insomma, per qualcuno dall’altra parte della filiera è fatturato ed è una differenza tutt’altro che marginale.
Una linea a 1x
Per rendere confrontabile questa relazione abbiamo utilizzato nel Rivista.AI Capital Monitor una metrica molto semplice: l’Internal Funding Coverage.
IFC = Operating Cash Flow / Cash Capex
Non pretende di misurare la solidità finanziaria di un’azienda, non è un rating e non dice nemmeno quanto del Capex sia effettivamente destinato all’intelligenza artificiale.
Risponde a una domanda molto più circoscritta: quanta parte degli investimenti del periodo può essere coperta dalla cassa prodotta dal business nello stesso periodo?
La soglia interessante è 1x.
Sopra 1x, l’Operating Cash Flow è superiore al Cash Capex. A 1x, praticamente tutta la cassa operativa viene assorbita dagli investimenti. Sotto 1x compare un funding gap: il Capex supera la cassa prodotta nello stesso intervallo.
Ed è qui che i sei bilanci smettono di assomigliarsi.
Nvidia vive dall’altra parte dello specchio
Il valore di Nvidia sembra quasi appartenere a un altro grafico ed effettivamente, economicamente, è così.
Microsoft, Meta, Amazon, Alphabet e Oracle stanno acquistando o costruendo l’infrastruttura necessaria alla nuova economia del compute. Nvidia vende uno degli elementi che rendono possibile quella costruzione.
Il suo IFC intorno a 8,8x fotografa questa asimmetria.
Nvidia non è immune dal Capex e sta a sua volta investendo. Ma il capitale necessario alla propria infrastruttura fisica rimane molto piccolo rispetto alla quantità di cassa prodotta dal business.
Nel primo semestre del FY2027 Nvidia ha generato $74,4 miliardi di cash flow operativo a fronte di $4,4 miliardi di acquisti relativi a property, equipment e intangible assets.
È uno dei paradossi più interessanti della corsa all’AI: l’esplosione del Capex che comprime la cassa di alcuni clienti contribuisce contemporaneamente ad alimentare quella del loro principale fornitore.
Microsoft ha ancora spazio
Microsoft rappresenta probabilmente il caso più equilibrato. Nel Q4 FY2026 ha generato 55,4 miliardi di dollari di Operating Cash Flow e pagato 35,8 miliardi di dollari per property and equipment. Il Free Cash Flow è rimasto positivo per 19,6 miliardi di dollari e l’IFC si colloca a circa 1,55x.
Significa, semplificando, che per ogni 100 dollari investiti Microsoft ne produce circa 155 attraverso le proprie attività operative.
Ma anche qui conta la direzione. Microsoft prevede circa 175 miliardi di dollari di Capex nel calendar 2026. E circa due terzi del Capex dell’ultimo trimestre erano costituiti da asset a vita relativamente breve, principalmente CPU e GPU.
Il punto non è quindi che Microsoft abbia un problema di finanziamento. È che anche una delle più potenti macchine da cassa del pianeta sta destinando all’infrastruttura una porzione molto più grande delle proprie risorse.
Meta è arrivata sulla linea
Meta racconta una storia diversa. Il suo IFC di circa 1,03x la colloca praticamente sulla soglia. Nel periodo utilizzato dal Monitor, circa 31,9 miliardi di dollari di Operating Cash Flow si confrontano con poco più di 31 miliardi di dollari di Cash Capex, lasciando meno di un miliardo di Free Cash Flow.
Non significa che Meta sia finanziariamente fragile. Significa che, in quel trimestre, quasi tutta la cassa prodotta dal business è stata riassorbita dagli investimenti. È una distinzione fondamentale.
Una società può avere decine di miliardi di liquidità, accesso quasi illimitato ai mercati e un business estremamente redditizio e contemporaneamente registrare un IFC vicino a 1x.
L’indicatore non misura quanta benzina rimane nel serbatoio, misura quanto velocemente la macchina la sta consumando.
Amazon e Alphabet attraversano la soglia
Sotto 1x troviamo Amazon e Alphabet. Amazon, sulla base TTM utilizzata nell’analisi, si colloca intorno a 0,96x: circa 161,4 miliardi di dollari di Operating Cash Flow contro circa 169 miliardi di dollari di investimenti. Il gap è nell’ordine dei 7,6 miliardi.
Alphabet scende intorno a 0,87x.
Anche qui sarebbe sbagliato leggere quei numeri come segnali di difficoltà finanziaria. Sono piuttosto il sintomo della straordinaria intensità di capitale che il cloud e l’intelligenza artificiale stanno imponendo a società nate, almeno nell’immaginario degli investitori, come business digitali relativamente asset-light.
L’AI sta cambiando anche questo. Il software continua ad avere margini da software, ma sotto il software sta crescendo un’infrastruttura che assomiglia sempre di più a quella di un’industria pesante.
Oracle è il caso che cambia la storia
Nell’FY2026 Oracle aveva generato circa 32 miliardi di Operating Cash Flow contro 55,7 miliardi di Capex. L’IFC era precipitato a circa 0,57x, con Free Cash Flow negativo per 23,7 miliardi di dollari.
Nel Q1 FY2027 la situazione è cambiata. L’Operating Cash Flow è salito a 23,1 miliardi di dollari, mentre il Capex ha raggiunto 28,5 miliardi. Il Free Cash Flow rimane negativo per circa 5,4 miliardi di dollari ma l’IFC migliora a 0,81x.
Se ci fermassimo qui, potremmo concludere che Oracle sta recuperando capacità di autofinanziamento, ma nello stesso trimestre è successo qualcos’altro.
Oracle ha raccolto circa 20 miliardidi dollari attraverso un programma at-the-market di emissione di nuove azioni. E mentre investiva 28,5 miliardi, ha consegnato altri 850 MW di capacità data center, oltre 300.000 GPU dalla fine del trimestre precedente e portato i Remaining Performance Obligations a 664 miliardi di dollari.
La crescita dell’Operating Cash Flow sta cercando di raggiungere quella dell’infrastruttura. Ma nel frattempo il mercato dei capitali è già entrato nell’equazione.
Il funding gap non è un buco
Va detto che quando l’IFC scende sotto 1x, il nostro “funding gap” non significa automaticamente nuovo debito.
Una società può utilizzare la liquidità accumulata, vendere attività finanziarie, emettere azioni, ricorrere a obbligazioni, utilizzare leasing, coinvolgere partner infrastrutturali oppure trasferire parte degli investimenti a veicoli esterni.
Il funding gap ci dice soltanto che la cassa prodotta dal business corrente non copre interamente gli investimenti del periodo.
Come quella differenza venga finanziata è la domanda successiva ed è proprio qui che la mappa finanziaria dell’intelligenza artificiale comincia ad allargarsi.
Nella prima fase della corsa, l’AI poteva sembrare finanziata quasi interamente dai giganteschi cash flow delle Big Tech. Ora il quadro è più sfumato.
La cassa continua a essere il primo motore. Ma accanto alla cassa stanno crescendo debito, leasing, project finance, SPV, private credit, equity e capitale istituzionale.
Spendere centinaia di miliardi per costruire l’AI non significa soltanto decidere quanto investire, significa decidere chi deve mettere i soldi.
.
→ Vai alla pagina dell’inchiesta “I soldi del’AI”
.
Nota su dati e strumenti AI
L’inchiesta “I soldi dell’AI” utilizza informazioni disponibili e verificate fino al 10 settembre 2026. I dati utilizzati in questa inchiesta provengono prioritariamente da filing regolamentari, risultati societari, investor relations e altre fonti primarie, integrate quando necessario da fonti finanziarie qualificate. Stime, proxy e scenari elaborati da Rivista.AI sono indicati come tali e possono essere soggetti ad aggiornamento. Grafici e visualizzazioni sono realizzati da Rivista.AI anche con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale generativa, sulla base di dati, struttura e indicazioni editoriali definite e verificate dalla redazione.