La Federal Reserve ha appena ricevuto una conferma poco elegante della trasformazione in corso nell’economia americana: l’intelligenza artificiale non è più soltanto una storia di produttività, semiconduttori e capitalizzazione di Borsa, ma sta entrando direttamente nel problema della politica monetaria. I verbali della riunione del 15 e 16 settembre mostrano che alcuni membri del Federal Open Market Committee temono che gli aumenti dei prezzi generati dalla domanda legata all’AI e dalle tensioni energetiche possano propagarsi dal settore tecnologico al resto dell’economia, diventando più persistenti. Il punto è rilevante perché la Fed ha aumentato di 25 punti base il federal funds rate, portandolo al 3,75%-4%, e diversi partecipanti hanno giudicato il livello dei tassi ancora non restrittivo, o soltanto moderatamente restrittivo.

La formulazione utilizzata nei verbali merita attenzione perché descrive un fenomeno che la teoria monetaria tradizionale tende a trattare con cautela: gli shock settoriali possono trasformarsi in inflazione generalizzata. Due partecipanti hanno sostenuto che una politica monetaria più restrittiva potrebbe impedire agli aumenti dei prezzi provocati dalle interruzioni energetiche e dalla domanda collegata all’AI di allargarsi e produrre dinamiche inflazionistiche persistenti. Il problema è che questa volta il meccanismo non passa soltanto dal consumo delle famiglie. Passa soprattutto dagli investimenti. La costruzione dell’infrastruttura AI sta richiedendo data center, energia, semiconduttori, reti, apparati elettrici, immobili industriali e capitale finanziario. Quando un’economia decide simultaneamente di costruire una nuova infrastruttura tecnologica su scala gigantesca, il risultato può essere un boom di produttività domani e un problema di capacità produttiva oggi.

È una distinzione fondamentale. L’AI può essere disinflazionistica nel medio periodo perché aumenta la produttività, automatizza attività e riduce il costo marginale di alcuni servizi; nel breve periodo, però, può essere inflazionistica se la domanda di capitale, energia e componenti cresce più rapidamente dell’offerta. Mary Daly, presidente della Federal Reserve Bank di San Francisco, ha recentemente evidenziato proprio questo rischio, osservando che la domanda di chip generata dall’AI potrebbe estendersi oltre i data center e produrre nuove tensioni nelle catene industriali. In altre parole, il problema non è che ChatGPT costi troppo. È che per far funzionare l’economia costruita attorno a ChatGPT servono quantità enormi di rame, elettricità, trasformatori, GPU, edifici e finanziamenti. La Silicon Valley ha scoperto la fisica, e naturalmente pretende che sia scalabile come un’API.

La stessa Fed segnala che il boom dell’AI sta contribuendo alla robustezza degli investimenti aziendali e che la sua scala e velocità hanno continuato a sorprendere positivamente. I verbali descrivono inoltre una crescita degli investimenti in capitale e importazioni di beni tecnologici, mentre l’emissione di debito privato destinato a finanziare le infrastrutture AI è indicata tra i fattori che hanno contribuito all’aumento dei rendimenti dei Treasury e dei premi a termine. Il fenomeno è particolarmente interessante perché collega direttamente l’economia reale dell’AI al mercato obbligazionario: costruire l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale significa anche chiedere al sistema finanziario di mobilitare enormi quantità di capitale.

Qui entra in scena il secondo problema, probabilmente più delicato dell’inflazione stessa. Mentre la Fed cerca di capire quanto debba essere restrittiva la politica monetaria, il Fondo Monetario Internazionale sta osservando con crescente attenzione chi sta finanziando questa nuova fase del ciclo. Nel capitolo dedicato agli hedge fund del Global Financial Stability Report, pubblicato il 6 ottobre, il FMI rileva che gli asset lordi gestiti dal settore hanno raggiunto circa 13.000 miliardi di dollari, triplicando rispetto al 2013, mentre le esposizioni nozionali lorde, comprese quelle fuori bilancio, sono arrivate a circa 40.000 miliardi. Gli hedge fund possedevano inoltre circa il 9% dei Treasury statunitensi nel 2025.

Il dato davvero importante non è quindi la dimensione degli hedge fund in sé, ma la combinazione di leva finanziaria, posizioni affollate e capacità di modificare rapidamente l’esposizione. Il FMI descrive un sistema nel quale repo, credito dei prime broker e derivati permettono ai fondi di assumere posizioni molto superiori al capitale effettivamente disponibile. In condizioni normali questo meccanismo migliora liquidità e price discovery; durante uno shock può produrre l’effetto opposto. Se molti operatori detengono gli stessi titoli e ricevono contemporaneamente richieste di margine, devono vendere nello stesso momento. La vendita abbassa i prezzi, il calo dei prezzi genera ulteriori richieste di collateral, e il processo continua. Non serve una banca fallita per creare una crisi. Basta che tutti abbiano bisogno di liquidità contemporaneamente.

La concentrazione delle posizioni rende il quadro ancora più fragile. Il FMI osserva che la sovrapposizione tra i portafogli dei grandi hedge fund è aumentata e che i fondi hanno incrementato sensibilmente la propria esposizione al debito sovrano. Nel caso dei Treasury, la quota detenuta dagli hedge fund è arrivata a circa il 9% del mercato nel 2025, contro circa il 4% nel 2022. È un cambiamento strutturale perché il Treasury non è un titolo qualsiasi: rappresenta uno dei principali asset di riferimento dell’intero sistema finanziario globale. Quando la liquidità si deteriora lì, il problema non rimane confinato a Wall Street.

Il precedente del 2020 dovrebbe rendere la Fed particolarmente sensibile. Durante quella crisi furono proprio le dinamiche di deleveraging nel mercato dei Treasury a contribuire a forti dislocazioni, costringendo la banca centrale a intervenire per ristabilire il funzionamento del mercato. Oggi la struttura è ancora più complessa perché una parte crescente dell’intermediazione finanziaria si è spostata fuori dal sistema bancario tradizionale. Hedge fund, private credit, asset manager e altri intermediari non bancari svolgono funzioni che un tempo erano concentrate soprattutto nelle banche. Il rischio non è quindi necessariamente maggiore in ogni momento; è distribuito diversamente e, soprattutto, è più difficile da osservare in tempo reale.

Il caso di Situational Awareness è un piccolo episodio che rende visibile questa dinamica su scala ridotta. Il fondo, fondato dall’ex ricercatore di OpenAI Leopold Aschenbrenner e focalizzato sull’AI, ha liquidato a luglio l’intero portafoglio azionario pubblico cedendolo a Citadel dopo una forte perdita sui titoli legati all’intelligenza artificiale. Secondo Axios, il fondo gestiva circa 20 miliardi di dollari e aveva subito pesanti perdite durante il sell-off dei titoli AI. Non è stata una crisi sistemica, e sarebbe assurdo trasformare un singolo caso in una profezia apocalittica. È però un promemoria utile: quando una strategia fortemente concentrata viene finanziata con leva, la distanza tra una perdita di portafoglio e una vendita forzata può diventare molto breve.

Il problema che emerge dall’incrocio tra i verbali Fed e il rapporto del FMI è quindi più interessante di una semplice previsione sui prossimi tassi. L’economia americana sta costruendo contemporaneamente un nuovo ciclo tecnologico e una nuova struttura finanziaria intorno all’AI. La prima parte richiede quantità straordinarie di capitale; la seconda tende a moltiplicare quel capitale attraverso leva, credito e derivati. Finché la crescita degli utili, la produttività e la liquidità restano sufficienti, il meccanismo appare virtuoso. Se invece l’inflazione costringe la Fed a mantenere i tassi elevati mentre le valutazioni AI si comprimono e il costo del finanziamento aumenta, la stessa leva che accelera l’espansione può accelerare anche la contrazione.

La Fed si trova così davanti a un problema che non può essere risolto semplicemente decidendo se alzare o abbassare i tassi. Se l’AI alimenta investimenti, salari e produttività, una politica troppo restrittiva rischia di rallentare proprio il processo che dovrebbe aumentare la capacità produttiva americana. Se invece la domanda generata dall’AI mantiene elevati prezzi di energia, semiconduttori e infrastrutture, una politica troppo accomodante rischia di permettere all’inflazione di radicarsi. I verbali mostrano infatti che la maggioranza dei partecipanti riteneva probabile un altro rialzo entro la fine dell’anno, pur sottolineando che ogni decisione sarebbe dipesa dai dati successivi.

Nel frattempo, però, anche i segnali provenienti dalla Fed sono diventati meno lineari. John Williams ha successivamente indicato che non vedeva necessità di urgenza, mentre Philip Jefferson ha suggerito che potrebbe essere necessario più tempo per valutare l’opportunità di un ulteriore rialzo. La contraddizione apparente è in realtà il riflesso di un’economia difficile da classificare: crescita ancora robusta, investimenti AI eccezionalmente forti, inflazione sopra l’obiettivo e mercati finanziari sostenuti da un’enorme quantità di capitale. La politica monetaria sta cercando di frenare un’economia che, almeno in alcuni segmenti, continua ad accelerare.

La questione più importante per i mercati non sarà quindi semplicemente se la Fed aumenterà ancora i tassi, ma quanto a lungo potrà convivere l’attuale combinazione di inflazione, investimenti AI, debito e leva finanziaria senza provocare una rottura della liquidità. Il FMI non sta dicendo che una crisi sia imminente, e i suoi stessi dati mostrano che gli hedge fund possono migliorare il funzionamento dei mercati in condizioni normali. Il messaggio è più sobrio e, proprio per questo, più serio: il sistema finanziario è diventato meno bancocentrico e il rischio si è spostato verso una rete più ampia di operatori, alcuni dei quali possono reagire allo stesso shock nello stesso momento.

L’AI introduce dunque una particolare ironia macroeconomica, è stata venduta agli investitori come tecnologia capace di rendere il capitale più efficiente, il lavoro più produttivo e l’economia più veloce. Adesso sta contribuendo a rendere più intensa anche la domanda di capitale, energia e debito, mentre gli hedge fund accumulano esposizioni sempre più grandi nei mercati che finanziano e valorizzano questo ciclo. La tecnologia promette efficienza; la finanza tende invece ad aggiungere leva. Il rischio sistemico nasce precisamente quando le due cose crescono più rapidamente della capacità del mercato di assorbirle.