di Ivo Invernizzi*

Il documento Artificial Intelligence and the U.S. Economy: Current Evidence, di Nick Carollo, Leland D. Crane, Daniel Garcia Molina e Joseph Nichols, del Federal Reserve Board, Finance and Economics Discussion Series 2026-074 (2026) pubblicato in novembre 2026, esamina gli effetti economici dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione agli investimenti infrastrutturali, all’adozione da parte delle imprese, ai ricavi e alla produttività. Per quanto attiene al rischio finanziario, il punto centrale è la rapida espansione dei data center e il crescente ricorso a debito, leasing e strutture di finanziamento fuori bilancio. Il report integra tale analisi con le recenti valutazioni della Bank of England sui mercati del credito legati all’AI. Il finanziamento dell’infrastruttura AI è l’insieme delle risorse di capitale proprio, obbligazioni, private credit, leasing e cartolarizzazioni utilizzate al fine di costruire e gestire data center, acquistare chip e server e fornire energia e connettività. Il rischio vero e proprio si origina nella fattispecie in cui gli impegni finanziari sono lunghi e rigidi, ma ricavi, utilizzo degli impianti e valore tecnologico degli asset restano incerti.

1. Debito, leva finanziaria e strutture fuori bilancio

Esistono differenti forme di finanziamento dell’AI; in particolare, il ricorso a leasing di lungo periodo, società veicolo e accordi di locazione può spostare parte degli impegni fuori dal debito contabile diretto. La lettura del rischio richiede quindi di considerare garanzie, obblighi contrattuali e passività potenziali. Se osserviamo la crescita della raccolta obbligazionaria connessa all’AI, a fine 2025 le società legate all’AI rappresentavano circa il 3% dello stock di debito investment grade statunitense; nei primi mesi del 2026 tali emissioni hanno superato il 15% delle nuove emissioni considerate in un’analisi di Bank of England. Secondo una stima OCSE riportata dalla Bank of England, la quota del private credit nel finanziamento AI è passata dal 9% nel 2024 al 34% nel 2025. La minore trasparenza di alcune forme di finanziamento può rendere più difficile misurare leva, covenant e concentrazioni del portafoglio clienti. A inizio settembre 2026 una stima di mercato citata dalla Bank of England collocava l’emissione globale di debito AI intorno a 450 miliardi di dollari, oltre il doppio dell’intero ammontare emesso nel 2025.

2. Sostenibilità del capex e capacità di generare ricavi

I piani d’ investimento in data center erano prossimi a 300 miliardi di dollari nel 2024 e superiori a 1.000 miliardi nel 2025. Nello scenario centrale contenuto nello studio della Federal Reserve, gli investimenti cumulati supererebbero 880 miliardi entro la fine del 2027, oltre il 2% del PIL statunitense. Se analizziamo da vicino la composizione del capex ovvero degli investimenti fissi connessi alla filiera AI, circa un terzo della spesa riguarda strutture e costruzioni; la parte restante è destinata a hardware e infrastruttura IT. Una quota rilevante dei componenti è importata, esponendo i progetti a rischi di fornitura, cambio e tempi di consegna. Osservando più da vicino i margini e la loro monetizzazione, le stime riportate nel documento Fed indicano margini lordi nell’ordine del 30–40% per alcune attività; i costi diretti di inferenza possono assorbire circa 65 centesimi per ogni dollaro di ricavo. La redditività dipende quindi da utilizzo, prezzi e riduzione dei costi computazionali. Passando infine all’utilizzo concreto dell’AI, oltre il 40% dei lavoratori dichiara un qualche utilizzo dell’AI, ma soltanto circa il 10% la usa quotidianamente. La distanza tra sperimentazione, adozione ricorrente e benefici economici misurabili può ritardare la generazione dei flussi di cassa necessari al servizio del debito contratto al fine di finanziare l’AI.

3. Obsolescenza tecnologica e rischio di ‘stranded assets’ (attivi non recuperabili)

Nel finanziamento dei data center, può riscontrarsi un disallineamento tra durata del debito e vita degli asset. La Bank of England evidenzia strutture di debito con scadenze superiori a dieci anni, a fronte di chip e acceleratori con vita economica più breve e incerta. Il disallineamento temporale aumenta il rischio di rifinanziamento e di recupero insufficiente del capitale. In termini di fabbisogno di finanziamento dei chip, una stima di mercato riportata dalla Bank of England indica circa 2.000 miliardi di dollari di fabbisogno aggregato per finanziare i chip AI nei cinque anni successivi al 2026. Il rapido progresso tecnologico può ridurre il valore di realizzo dell’hardware. Esiste inoltre un rischio di concentrazione dei conduttori: se pochi grandi clienti sostengono la costruzione e l’utilizzo dei data center, la perdita o la riduzione di un contratto può compromettere i canoni attesi, il valore delle garanzie e la capacità di rimborso del veicolo proprietario. Tale deterioramento, può propagarsi dagli operatori ai proprietari degli immobili locati e adibiti a data center, ai finanziatori obbligazionari, ai fondi di private credit e agli investitori in strumenti cartolarizzati.

4. Energia, rete elettrica, autorizzazioni e opposizione locale

La disponibilità di energia e la capacità di connessione alla rete possono diventare fattori limitanti. Le code per l’allacciamento e i ritardi nelle infrastrutture possono rinviare l’entrata in funzione degli impianti e i relativi ricavi. Inoltre, i tempi di approvvigionamento possono dilatarsi. La Federal Reserve segnala colli di bottiglia per manodopera e attrezzature. Sussiste inoltre un rischio autorizzativo e politico. A settembre 2026, sedici Stati statunitensi stavano valutando misure restrittive o moratorie sui data center. E l’esito delle midterm election ha confermato alcuni timori relativi a tale tema. Portiamo per comodità del lettore alcuni esempi di iniziative a livello di singolo stato americano. A New York era stata approvata in sede legislativa una proposta di moratoria annuale per impianti oltre 20 Megawatt, non ancora entrata in vigore; in Virginia una proposta subordinava l’approvazione alla coda di connessione; in Georgia era stata presentata una proposta di sospensione delle autorizzazioni locali fino a dicembre 2028. Le implicazioni finanziarie dei ritardi autorizzativi o di connessione possono generare interessi durante la costruzione, superamento dei limiti di budget di spesa, minori ricavi iniziali e necessità di rifinanziamento. Il rischio è particolarmente elevato quando i contratti di debito prevedono scadenze rigide.

Conclusione e prospettive per il 2027

Nel 2027 il rischio finanziario dell’AI potrebbe spostarsi dalla capacità di raccogliere capitale alla verifica della redditività degli investimenti. La Federal Reserve documenta un’espansione eccezionale del capex, ma l’adozione quotidiana e la monetizzazione restano più contenute rispetto alle aspettative incorporate nei piani infrastrutturali. La Bank of England richiama l’attenzione su leva, opacità delle strutture fuori bilancio e finanziamenti potenzialmente circolari: elementi che possono rendere più difficile valutare l’esposizione effettiva e amplificare le perdite in uno scenario avverso. Il disallineamento tra debito di lunga durata, rapida obsolescenza dei chip e dipendenza da pochi conduttori di data center aumenta il rischio di rifinanziamento e di svalutazione delle garanzie. A tali fattori, si sommano vincoli energetici, ritardi di rete e incertezza autorizzativa. Nel 2027 sarà essenziale verificare flussi di cassa contrattualizzati, copertura degli interessi, concentrazione dei clienti, valore residuo dell’hardware e scadenze del debito, distinguendo capacità annunciata da capacità effettivamente operativa e remunerativa.

*Ivo Invernizzi: “opera dell’ingegno umano realizzata con il solo supporto di sistemi di IA sotto supervisione editoriale”

*“i contenuti sono riferibili unicamente all’autore ed esprimono la sua personale opinione  al 15/11/2026, non costituiscono alcuna raccomandazione d’investimento e non impegnano le società e istituzioni di appartenenza”

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