Il boom dell’AI sta correndo troppo? I data center iniziano a mostrare i primi problemi

La corsa all’intelligenza artificiale continua a generare investimenti giganteschi, ma il mercato potrebbe essere arrivato a un punto in cui la domanda di potenza di calcolo non è più l’unica variabile da osservare.

Data center, chip e infrastrutture devono infatti essere finanziati, costruiti e soprattutto alimentati, mentre interessi e scadenze del debito continuano a correre anche quando i progetti accumulano ritardi.

Ed è proprio qui che stanno emergendo alcuni dei primi segnali di tensione.

Data center AI: almeno 47 grandi progetti in difficoltà

Secondo il Financial Times, almeno 47 grandi progetti di data center negli Stati Uniti sono stati ritardati, cancellati o bloccati nel corso dell’anno.

Il problema è che la capacità annunciata non equivale necessariamente a capacità realmente disponibile.

Un’analisi di JPMorgan citata dal Wall Street Journal indica che oltre il 60% della capacità prevista in completamento nel 2027 non sarebbe ancora entrata nella fase di costruzione, mentre un ulteriore 7% risulterebbe già in ritardo.

Connessioni alla rete elettrica, autorizzazioni e tempi di consegna delle apparecchiature stanno allungando sempre di più la distanza tra il momento in cui viene investito il capitale e quello in cui un data center inizia effettivamente a generare ricavi.

CoreWeave lancia un segnale d’allarme

Le tensioni iniziano a essere visibili anche sul mercato del credito.

Secondo Bloomberg, i rendimenti delle obbligazioni speculative di CoreWeave hanno raggiunto il 15%, aumentando il rischio che altre società AI con rating più basso incontrino maggiori difficoltà nel finanziarsi.

Anche il mercato azionario sta registrando questa revisione delle aspettative: le azioni CoreWeave hanno perso circa il 31,5% dal 6 ottobre.

Non serve necessariamente un default perché il problema si propaghi.

Costi di rifinanziamento più elevati possono costringere le società che forniscono capacità cloud dedicata all’AI a rinviare nuovi data center e acquisti di hardware. A cascata, questo può rallentare gli ordini per produttori di chip e infrastrutture.

Nvidia e il rischio che si sposta lungo la filiera

Un esempio interessante è rappresentato da Nvidia, che si è impegnata ad acquistare fino a 6,3 miliardi di dollari della capacità CoreWeave eventualmente rimasta inutilizzata fino al 2032.

Una garanzia commerciale importante, ma che non elimina completamente il rischio: in parte lo trasferisce semplicemente da un operatore all’altro dell’ecosistema AI.

Per gli investitori diventa quindi sempre più importante distinguere i data center già finanziati e collegati alla rete dai progetti ancora sulla carta.

Anche il mercato delle memorie potrebbe cambiare

Un secondo rischio riguarda i semiconduttori.

Alcuni clienti starebbero valutando produttori cinesi di memorie, mentre CXMT ha annunciato una nuova piattaforma in grado di aumentare di almeno il 50% il numero di die prodotti per wafer.

Questo potrebbe aumentare la pressione competitiva nel mercato delle memorie DRAM tradizionali.

La situazione è però diversa nell’HBM, fondamentale per l’intelligenza artificiale, dove CXMT rimane tecnologicamente indietro rispetto ai principali produttori globali.

La domanda AI può crescere senza garantire profitti a tutti

Il punto centrale è quindi semplice: una domanda enorme di AI non significa automaticamente che ogni progetto o azienda della filiera sarà redditizio.

Debito, costi energetici, ritardi nelle costruzioni, concentrazione dei clienti e capacità di trasformare il backlog in ricavi stanno diventando variabili sempre più importanti.

Il boom dell’AI potrebbe quindi continuare, ma il mercato sembra entrare in una fase più selettiva, nella quale non sarà sufficiente annunciare nuovi gigawatt di capacità o miliardi di investimenti. A fare la differenza sarà la capacità di trasformare quei progetti in flussi di cassa reali prima che arrivi il conto del debito.