David Solomon, CEO della banca americana, richiama l’attenzione sulle conseguenze politiche delle elezioni del 3 novembre e sull’aumento dei costi di finanziamento delle infrastrutture AI. La domanda di capacità computazionale continua a superare l’offerta, ma autorizzazioni, opposizione locale e tassi d’interesse potrebbero cambiare la redditività dei progetti. È un nuovo segnale del rischio che abbiamo seguito nell’inchiesta “I soldi dell’AI”.

La corsa americana ai data center sta incontrando una variabile che Wall Street non può più permettersi di ignorare: la politica locale. E questa volta a segnalarlo non sono i comitati di cittadini contrari alla costruzione di nuove infrastrutture, ma David Solomon, amministratore delegato di Goldman Sachs, una delle banche maggiormente interessate al finanziamento dell’espansione dell’intelligenza artificiale.

Durante la conference call sui risultati trimestrali del 13 ottobre, Solomon ha richiamato esplicitamente le elezioni di metà mandato del prossimo 3 novembre, osservando che il confronto politico intorno ai data center potrebbe generare nuove incertezze. Il problema, ha spiegato, non riguarda soltanto le dichiarazioni dei candidati durante la campagna elettorale, ma soprattutto le decisioni che Stati e amministrazioni locali prenderanno una volta concluse le votazioni.

Il riferimento arriva mentre negli Stati Uniti si moltiplicano moratorie, contestazioni sulle bollette elettriche, richieste di maggiori garanzie sui consumi d’acqua e iniziative per attribuire ai grandi operatori tecnologici una quota più elevata dei costi necessari ad ampliare le reti energetiche.

Il punto è che questi fattori possono incidere non soltanto sui tempi di realizzazione dei data center, ma anche sui rendimenti finanziari degli investimenti necessari a costruirli.

Il rischio politico incontra il costo del capitale

Solomon ha collegato l’incertezza politica a un secondo elemento: la crescente dimensione finanziaria dell’espansione AI.

La domanda di capacità computazionale, secondo quanto emerge dalle conversazioni della banca con i propri clienti, continua a superare significativamente l’offerta. Per colmare questa distanza serviranno nuove infrastrutture e strutture di finanziamento capaci di mobilitare capitali molto consistenti.

Ma il contesto è diventato più complesso. L’aumento dei tassi d’interesse e la loro volatilità possono modificare il costo del debito, mentre ritardi autorizzativi, restrizioni territoriali e nuovi obblighi energetici possono cambiare le condizioni economiche dei singoli progetti.

Un data center progettato sulla base di una determinata disponibilità di energia, di un calendario di costruzione e di un costo del capitale può risultare meno redditizio se una parte di quelle condizioni cambia prima dell’entrata in esercizio.

Non significa che Goldman Sachs preveda un blocco generalizzato degli investimenti. Solomon continua a descrivere l’AI come un ciclo tecnologico particolarmente forte e considera la banca ben posizionata per partecipare al finanziamento delle nuove infrastrutture. Ha però sottolineato la necessità di selezionare attentamente le operazioni e gestire i rischi di un mercato nel quale nessuno conosce ancora con precisione l’evoluzione futura della domanda di capitale e di compute.

È proprio questa combinazione tra opportunità industriale e incertezza finanziaria a rendere significativa la sua osservazione sulle elezioni di Midterm.

Dalle proteste locali alla redditività dei progetti

Negli ultimi mesi l’opposizione ai data center è diventata un tema ricorrente nelle campagne elettorali americane, attraversando territori e schieramenti politici differenti.

Le contestazioni riguardano soprattutto l’impatto sulle bollette, il consumo di acqua, l’utilizzo del suolo e la necessità di costruire nuove infrastrutture elettriche. In diversi Stati e amministrazioni locali il confronto ha già prodotto moratorie temporanee, revisioni urbanistiche e proposte di obblighi finanziari aggiuntivi per gli sviluppatori.

Il governo federale continua a considerare l’espansione della capacità computazionale una priorità industriale e strategica, anche in relazione alla competizione con la Cina. Ma l’obiettivo nazionale di accelerare gli investimenti deve confrontarsi con decisioni autorizzative che dipendono spesso da amministrazioni locali e autorità regolatorie.

La conseguenza è una crescente distanza potenziale tra la capacità annunciata dalle aziende e quella che potrà essere effettivamente realizzata nei tempi previsti.

Per gli investitori, questa distanza può tradursi in capitale immobilizzato più a lungo, maggiori oneri finanziari, nuove garanzie richieste per ottenere energia e un rinvio dei ricavi attesi.

Sono rischi economici concreti, anche se non disponiamo ancora di evidenze sufficienti per quantificare quanto l’opposizione locale abbia modificato complessivamente i rendimenti del settore.

Le dichiarazioni di Solomon aggiungono peraltro un tassello alla dinamica che Rivista.AI sta ricostruendo con l’inchiesta “I soldi dell’AI”.

Abbiamo analizzato la crescita del Capex delle Big Tech, l’espansione del finanziamento attraverso obbligazioni, prestiti, joint venture e veicoli dedicati, e il rischio che una parte crescente dell’infrastruttura venga costruita sulla base di ricavi futuri ancora da realizzare. A questa catena si aggiunge ora con maggiore evidenza il rischio territoriale.

Il capitale necessario a finanziare il compute deve confrontarsi non soltanto con il costo dei chip, dell’energia e del debito, ma anche con la possibilità che un progetto venga ritardato, modificato o sottoposto a condizioni economiche più onerose per ottenere le autorizzazioni necessarie.

È la distinzione tra Announced Capex ed Executable Capex: gli investimenti annunciati non coincidono automaticamente con la capacità infrastrutturale che potrà entrare in funzione.

Le parole di Goldman Sachs non dimostrano che questo rischio sia già incorporato negli spread obbligazionari o che le Big Tech stiano riducendo i propri programmi di investimento. Segnalano però che il fattore politico entra ormai esplicitamente tra le variabili considerate da chi deve finanziare la nuova infrastruttura AI.

La verifica arriverà nei prossimi mesi, quando sarà possibile osservare se le decisioni successive alle Midterm modificheranno autorizzazioni, calendari di costruzione, garanzie finanziarie e condizioni di accesso all’energia. A quel punto la vera domanda per Wall Street non sarò più soltanto quanto capitale servirà per costruire l’intelligenza artificiale, ma quanto di quel capitale potrà trasformarsi, nei tempi previsti e ai rendimenti attesi, in infrastruttura realmente operativa.