Oltre 3.500 miliardi di dollari spesi in infrastrutture per l’intelligenza artificiale potrebbero dover essere svalutati entro la fine del 2030. Gartner ha pubblicato questa previsione: lo scenario vale se i fornitori di IA mantengono l’attuale ritmo di investimento in data center e chip. Il motivo è semplice da enunciare e difficile da risolvere. I ricavi dell’IA crescono, ma non abbastanza in fretta da ripagare una montagna di capitale che invecchia a velocità record. Allungando l’orizzonte al 2032, il valore degli asset esposti supera i 4.000 miliardi. Il rapporto è arrivato nella stessa settimana in cui il Fondo monetario internazionale ha indicato una correzione dei titoli legati all’IA tra i principali rischi per la stabilità finanziaria globale. Ne è seguita una settimana di forte volatilità a Wall Street, con i fornitori di calcolo specializzati, i cosiddetti neocloud, nel mirino. Tanto per avere un confronto, nell’aprile 2009, in merito alla crisi dei subprime il Fondo Monetario Internazionale (FMI) stimava perdite potenziali di circa 2.700 miliardi di dollari sugli asset di origine USA. Contando anche gli asset di Europa e Giappone la stima arrivava a circa 4.100 miliardi. Le svalutazioni effettivamente registrate dalle istituzioni finanziarie nel mondo hanno superato i 1.500/2.000 miliardi di dollari. Vale a dire che in questo caso siamo a circa il doppio ipotetico (con un effettivo potenziale superiore).
I numeri di Gartner: servono 8.500 miliardi, ne arriveranno al massimo 3.600
Il cuore della previsione è un divario di circa 4.900 miliardi di dollari tra i ricavi necessari e quelli attesi. Secondo Will Sommer, Senior Director Analyst di Gartner, i fornitori di IA spenderanno quasi 1.000 miliardi in infrastrutture nel solo 2026. Tra il 2027 e il 2030 ne spenderanno altri 6.000.
| Voce (cumulato fino al 2030) | Stima Gartner |
|---|---|
| Investimenti in infrastrutture IA 2026 | circa 1.000 miliardi $ |
| Investimenti in infrastrutture IA 2027–2030 | circa 6.000 miliardi $ |
| Ricavi necessari per coprire capex, interessi e un rendimento del 12% | 8.500 miliardi $ |
| Ricavi IA consumer e business legati ai data center | non oltre 3.600 miliardi $ |
| Spesa esposta a svalutazione entro fine 2030 | oltre 3.500 miliardi $ |
| Asset esposti a svalutazione entro il 2032 | oltre 4.000 miliardi $ |
Il 12% non è un numero casuale. È il rendimento minimo sul capitale investito che Gartner considera la soglia per giustificare un investimento. Sotto quella soglia, l’investimento distrugge valore anziché crearlo. C’è poi un secondo problema, più sottile. Molte aziende native dell’IA lavorano con modelli “asset-light”: affittano la potenza di calcolo invece di comprarla. Per questo Gartner stima che meno della metà dei ricavi dell’IA andrà a chi possiede davvero data center e GPU.
Cos’è un write-off e perché le GPU accelerano il problema
Un write-off, o più precisamente un impairment, è la svalutazione contabile di un bene che non potrà più restituire quanto è costato. L’azienda riconosce che l’asset vale meno del prezzo pagato e registra la perdita a bilancio. Nel caso dell’IA il nodo è il ciclo di vita dei semiconduttori. Gartner prevede che la spesa in IaaS ottimizzato per l’IA salirà da 66 miliardi di dollari nel 2027 a 174 miliardi nel 2030. L’IaaS ottimizzato per l’IA è il cloud dedicato al calcolo per l’intelligenza artificiale. La sua crescita è robusta, ma secondo Sommer è “troppo bassa” perché la maggior parte dei fornitori rientri dell’investimento. L’attuale generazione di chip verrà sostituita prima. In pratica, un cluster di GPU comprato oggi rischia di diventare tecnologicamente superato prima di aver generato abbastanza ricavi da ripagarsi. È proprio l’obsolescenza a trasformare un problema di margini in una svalutazione.
Neocloud: oltre l’80% perderà l’indipendenza entro il 2030
La previsione più netta del rapporto riguarda i neocloud, i fornitori specializzati che affittano GPU per l’IA. Gartner stima che entro il 2030 oltre l’80% di loro cesserà di operare come società indipendente. Le cause indicate sono la pressione sui costi e l’assenza di un modello di business distintivo. Tradotto: fusioni, acquisizioni o chiusure. Molti neocloud vorrebbero spostarsi verso software e servizi a margine più alto, come fanno i grandi cloud provider, ma hanno poco tempo per farlo. Devono generare ritorni sull’infrastruttura in fretta, perché non hanno altre fonti di ricavo su cui appoggiarsi. È un cambio di tono rispetto a pochi mesi fa. A giugno Gartner attribuiva ai neocloud circa il 20% di un mercato del cloud IA da 267 miliardi di dollari al 2030. Il rapporto non indica quali aziende rientrino nella categoria. Il mercato, però, ha fatto i suoi conti: CoreWeave, il nome più noto del settore, ha perso oltre il 25% nella settimana successiva alla pubblicazione.
Hyperscaler al riparo, ma il mercato va verso il duopolio
Non tutti i giocatori sono esposti allo stesso modo. Gartner sottolinea che gli hyperscaler, i colossi del cloud come Microsoft, Amazon e Google, hanno ricavi ampi e diversificati. Possono quindi sostenere la spesa in IA per anni, anche senza ritorni immediati. John Lovelock è il capo dei previsori di Gartner e ha firmato la ricerca con Sommer e Mark McDonald. In un’intervista a CNBC ha confermato la stima e ne ha allargato la portata. Secondo Lovelock il mercato soffre di un forte sfasamento temporale, con più capacità di calcolo di quanta ne paghi la domanda. Inoltre quasi ogni segmento dell’IA monitorato da Gartner tende a concentrarsi in un duopolio. Per i modelli di frontiera, Lovelock indica Anthropic e OpenAI. Lovelock invita comunque a leggere l’IA come una tecnologia di base, non come un mercato a sé stante. In altre parole, il rischio riguarda chi ha costruito troppo e troppo in fretta, non l’utilità dell’intelligenza artificiale in quanto tale.
Il contesto: FMI, deal circolari e una settimana nera in Borsa
Gartner non è una voce isolata. Il 13 ottobre, il giorno prima del rapporto, il Fondo monetario internazionale ha pubblicato il Global Financial Stability Report. Il rapporto colloca una correzione dei titoli legati all’IA tra i tre rischi principali per la stabilità finanziaria. Gli altri due sono l’aumento del costo del debito pubblico e un grande attacco informatico. Il FMI ha esaminato 14 accordi “circolari” resi pubblici dal 2023. In queste operazioni chi investe in un’azienda IA ne diventa anche fornitore o cliente, e il denaro investito torna indietro sotto forma di ordini. Il conto è di circa 300 miliardi di dollari di capitale, 650 miliardi di debito e 1.400 miliardi di ricavi futuri promessi. Secondo il Fondo, i neocloud sono tra gli operatori più indebitati e meno redditizi.
Bain & Company aveva già stimato che la spesa per infrastrutture IA potrebbe arrivare a 1.500 miliardi l’anno entro il 2031. Per ripagarla, i servizi IA dovrebbero generare oltre 6.000 miliardi di ricavi annui. Il 14 ottobre il Nasdaq ha chiuso in calo dell’1,88%, il peggior ribasso giornaliero da luglio. Diversi analisti, però, attribuiscono quella seduta più ai dati sull’inflazione che all’IA. Nei giorni seguenti Bloomberg ha rilanciato la stima di Gartner, mentre i titoli dei chip e dell’IA erano già sotto pressione a livello globale.
Cosa significa davvero (e cosa no)
La cifra di 3.500 miliardi non è una perdita annunciata, ma l’importo esposto al rischio di svalutazione. Non significa che quel capitale sparirà per intero. Gartner non prevede nemmeno un crollo dei ricavi dell’IA, che anzi continueranno a crescere. Anche i tempi contano. Le svalutazioni non sono imminenti: seguono i cicli di ammortamento dei chip, e la fase più critica cade tra il 2030 e il 2032. Il FMI stesso ha precisato che le valutazioni oggi non appaiono eccessive. I rapporti prezzo/utili sono scesi e gli utili continuano a battere le attese. Cosa cambia, allora, per aziende e utenti? Ecco i segnali da tenere d’occhio nei prossimi mesi:
- Consolidamento: acquisizioni e fusioni tra fornitori di GPU cloud, con meno concorrenza sui prezzi nel medio periodo.
- Prezzi del calcolo: nel breve l’eccesso di capacità può abbassare il costo dell’IA in cloud, un vantaggio per startup e PMI.
- Scelta del fornitore: per chi costruisce servizi su infrastrutture di terzi, la solidità finanziaria del provider diventa un criterio da valutare.
- Trimestrali: i conti di fine ottobre di hyperscaler e produttori di chip diranno se il mercato continua a finanziare il ritmo attuale di investimenti.
Altri dettagli arriveranno dalle conferenze Gartner su infrastrutture e cloud: Londra (16-17 novembre), Tokyo (1-3 dicembre) e Las Vegas (8-10 dicembre).
Le domande sulla bolla della IA fotografata da Gartner
Cosa prevede Gartner sul write-off dell’IA entro il 2030?
Gartner stima che oltre 3.500 miliardi di dollari spesi in infrastrutture IA potrebbero essere svalutati entro fine 2030. Entro il 2032 la cifra supererebbe i 4.000 miliardi. Lo scenario vale se continua l’attuale ritmo di investimenti.
Perché gli investimenti nell’IA rischiano la svalutazione?
Fino al 2030 servirebbero 8.500 miliardi di ricavi per ripagarli con un rendimento del 12%, ma Gartner ne prevede al massimo 3.600 miliardi. In più, i chip diventano obsoleti prima di essersi ripagati.
Cosa sono i neocloud?
Sono fornitori cloud specializzati che affittano potenza di calcolo GPU per l’intelligenza artificiale. Gartner prevede che oltre l’80% perderà l’indipendenza entro il 2030.
L’IA è una bolla destinata a scoppiare?
Gartner non lo sostiene. Prevede ricavi in crescita, ma insufficienti a remunerare tutto il capitale investito. Il rischio riguarda soprattutto chi possiede l’infrastruttura, in particolare i neocloud più indebitati.
Gli hyperscaler come Microsoft, Amazon e Google sono a rischio?
Meno degli altri: secondo Gartner i loro ricavi ampi e diversificati possono sostenere la spesa in IA per anni.
