Negli ultimi 18 mesi, il dibattito sull'intelligenza artificiale (IA) si è concentrato principalmente su modelli, chip e sugli ingenti piani di spesa in conto capitale di società come Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta e Oracle. Queste aziende, spesso definite hyperscaler per la scala imponente delle loro attività di cloud e data center, si collocano al centro dell'attuale sviluppo delle infrastrutture per l'IA. Esiste tuttavia un altro aspetto, meno discusso: il modo in cui tutto questo viene finanziato.
Con l'accelerazione della spesa per data center, infrastrutture di calcolo, sistemi di alimentazione e apparecchiature di rete, il finanziamento alla base di questo sviluppo infrastrutturale diventa sempre più difficile da ignorare. I mercati del debito stanno iniziando a svolgere un ruolo più rilevante nella prossima fase di sviluppo dell'IA, e ciò solleva un interrogativo importante: quanta nuova offerta gli investitori saranno effettivamente chiamati ad assorbire.
Le stime variano, ma puntano tutte nella stessa direzione. Morgan Stanley aveva in precedenza stimato investimenti nei data center per circa 2.900 miliardi di dollari fino al 2028 (fonti: Western Asset Research, Morgan Stanley, novembre 2025), mentre JPMorgan ha stimato che la spesa più ampia per le infrastrutture legate all'IA potrebbe avvicinarsi ai 5.300 miliardi di dollari entro il 2030 (fFonte: JPMorgan; dati sulle emissioni aggiornati a maggio 2026). Entrambe le previsioni ci portano alla stessa conclusione: lo sviluppo delle infrastrutture per l'IA richiederà un'enorme quantità di capitale in un arco di tempo ristretto.
Storicamente, gli hyperscaler hanno finanziato gran parte della spesa per le infrastrutture attraverso il cash flow interno. Ciò vale ancora oggi. Tuttavia, la scala degli investimenti previsti è diventata così ampia che molte società stanno integrando in misura crescente il finanziamento interno con emissioni di debito, impegni di leasing, joint venture e strutture di finanziamento su base progettuale.
Questo cambiamento non deve essere interpretato come un segnale di debolezza finanziaria. Nella maggior parte dei casi, riflette una scelta deliberata di allocazione del capitale. A titolo di contesto, stimiamo che il cash flow operativo dei cinque principali hyperscaler raggiungerà i 5.500 miliardi di dollari entro il 2030, superando gli attuali piani di spesa in conto capitale. Tuttavia, anche le società che generano un cash flow consistente sono riluttanti a finanziare interamente con i propri bilanci uno sviluppo infrastrutturale da migliaia di miliardi di dollari. Accedere a capitali esterni permette di preservare flessibilità, diversificare le fonti di finanziamento e accelerare l'avanzamento dei progetti.
Diverse stime indicano un fabbisogno di finanziamento legato agli hyperscaler pari a circa 500 miliardi di dollari in un orizzonte pluriennale, a cui si aggiungono circa 186 miliardi di dollari di emissioni High yield, prestiti leveraged e private credit, oltre ad altri 150 miliardi di dollari di emissioni di Asset backed securities (ABS) e Commercial mortgage backed securities (CMBS; fonti: Western Asset Research, Morgan Stanley). Ci attendiamo inoltre una proliferazione di emissioni in valute diverse dal dollaro, poiché gli hyperscaler puntano a diversificare ulteriormente i propri mercati di finanziamento.
Nel complesso, le infrastrutture per l'IA stanno rapidamente diventando una delle principali nuove fonti di offerta sui mercati globali del credito, un fenomeno che si estende oltre i soli emittenti tecnologici. Le emissioni delle Utility sono aumentate per sostenere la maggiore domanda di energia, e persino le emissioni bancarie sono cresciute, in parte grazie all'espansione dei prestiti legati all'IA.
Una componente fondamentale del finanziamento che non può essere trascurata è la portata e l'ampiezza delle operazioni realizzate fuori bilancio. Una quota crescente di capitali confluisce nei mercati del Private credit, nelle strutture di project finance, nelle cartolarizzazioni, nei veicoli infrastrutturali e in accordi di finanziamento su misura legati a specifici asset e ai relativi cash flow. Il mercato ha già iniziato a dare vita a operazioni che solo pochi anni fa sarebbero state difficili da immaginare.
Tra gli esempi più recenti figurano: i) Project Quest, un rifinanziamento da 4,6 miliardi di dollari realizzato da QTS e garantito da un campus di data center ad Atlanta locato a Microsoft; ii) Project River Bend, un finanziamento Investment grade da 3,25 miliardi di dollari legato allo sviluppo di un data center da 245 megawatt in Louisiana, sostenuto da una garanzia di Google; iii) Project Beignet, la più grande tranche mai emessa in un'unica soluzione, con un valore di 27,3 miliardi di dollari, destinata alla realizzazione dell'impianto Hyperion di Meta in Louisiana. Nel loro insieme, queste operazioni evidenziano come i finanziamenti stiano andando oltre i tradizionali emittenti tecnologici, orientandosi verso strutture asset backed direttamente collegate alle infrastrutture per l'IA.
Un altro esempio recente risale a giugno, quando Apollo e Blackstone hanno stretto una partnership con Broadcom per sostenere un piano di espansione da 35 miliardi di dollari e un gigawatt di capacità a favore di Anthropic. La partnership, denominata AI XPV Platform, dovrebbe consentire di raggiungere oltre 20 gigawatt di capacità di calcolo entro il 2028. Ancora più significativo è il fatto che i finanziamenti provengano sempre più da una combinazione di capitale privato, investitori infrastrutturali e veicoli di finanziamento specializzati, piuttosto che esclusivamente dalle tradizionali emissioni obbligazionarie societarie.
È importante sottolineare che la maggior parte dei finanziamenti effettuati finora è legata agli edifici dei data center, i cosiddetti "powered shell", ma i mercati del debito stanno finanziando in misura crescente i chip stessi (GPU e TPU), che in passato si prevedeva sarebbero stati finanziati tramite capitale azionario. CoreWeave, ad esempio, ha recentemente completato sui mercati pubblici una delle prime operazioni di finanziamento dei chip su larga scala, raccogliendo circa 3,1 miliardi di dollari garantiti da infrastrutture GPU e contratti con la clientela (fonte: CoreWeave, 18 maggio 2026). Il fabbisogno di capitale legato ai chip potrebbe superare di oltre il doppio quello richiesto per i powered shell, con tempi di ammortamento più rapidi. Questi sviluppi indicano che i mercati del finanziamento si stanno adattando rapidamente all'espansione della domanda di infrastrutture per l'IA e alla crescente specializzazione dei fabbisogni finanziari.
Si tratta di uno schema già osservato in altri settori ad alta intensità infrastrutturale. I progetti nelle fasi iniziali si affidano spesso a forme di capitale flessibili, disposte ad assorbire il rischio di sviluppo. Man mano che i progetti maturano e i cash flow diventano più prevedibili, il finanziamento tende a spostarsi verso bacini di capitale più ampi e a costo inferiore.
Chi assorbirà in ultima istanza questa offerta è una domanda sempre più rilevante. A differenza delle tradizionali emissioni societarie, che possono concentrarsi su una base di investitori più ristretta, i finanziamenti legati all'IA stanno attirando la domanda di investitori Investment grade, fondi di Private credit, compagnie assicurative, fondi pensione, investitori infrastrutturali e acquirenti di prodotti cartolarizzati. Questa ampiezza ha finora contribuito a sostenere le emissioni, ma l'entità del fabbisogno di finanziamento previsto lascia intendere che la domanda degli investitori continuerà a essere messa alla prova con l'avanzare dello sviluppo infrastrutturale.
È naturale che gli investitori si chiedano se un simile volume di emissioni finirà per esercitare pressione sugli spread. La risposta è che probabilmente non lo farà in modo uniforme. Il credito societario tradizionale, le operazioni di project finance, le operazioni di Private credit e le strutture cartolarizzate attraggono basi di investitori diverse e competono per il capitale in modi differenti. Se da un lato le fasi di emissioni consistenti possono generare pressioni temporanee, dall'altro possono anche creare opportunità per gli investitori in grado di muoversi tra settori e strutture diverse.
Una recente ricerca della Banca dei Regolamenti Internazionali ha rilevato che nel 2025 le emissioni obbligazionarie degli hyperscaler hanno superato i 100 miliardi di dollari (fonte: "Financing the AI infrastructure boom: on- and off-balance sheet borrowing", Bank for International Settlements, 16 marzo 2026). La stessa ricerca ha inoltre osservato che l'ampliamento degli spread è stato più marcato tra gli emittenti con rating inferiore, a indicare come gli investitori stiano già iniziando a distinguere tra solidità di bilancio, rischio di esecuzione e potenziali rendimenti degli investimenti legati all'IA. In questo senso, la domanda più interessante non è forse se l'offerta aumenterà, ma dove il mercato finirà per richiedere una remunerazione maggiore per assorbirla.
È importante tenere presente che non tutti i crediti legati all'IA presentano lo stesso profilo di rischio. Gli hyperscaler vengono spesso trattati come un'unica categoria, ma i rispettivi profili di finanziamento stanno diventando sempre più differenziati. Microsoft, Amazon e Alphabet continuano a beneficiare di un'elevata generazione di cassa, di attività altamente diversificate e di bilanci eccezionalmente solidi. Altri operatori presentano una maggiore esposizione al rischio di esecuzione, alla concentrazione della clientela, ai mercati del finanziamento o al ritmo stesso di adozione dell'IA.
La stessa distinzione vale per il mercato nel suo complesso. Un'obbligazione emessa da una grande società tecnologica diversificata è profondamente diversa da un finanziamento legato a un singolo progetto di data center, da un cloud provider dipendente da un numero ristretto di clienti o da un asset infrastrutturale in fase di sviluppo. Con l'aumento delle emissioni, tali differenze sono destinate ad assumere un'importanza crescente.
Per gli investitori, tutto ciò può tradursi in opportunità. La dinamica dell'offerta ha ampliato gli spread del debito degli hyperscaler, che in precedenza veniva scambiato su livelli relativamente contenuti, riflettendo bilanci solidi e cash flow prevedibili. La domanda anelastica di nuovo indebitamento richiede tuttavia un approccio dinamico e attivo da parte degli investitori obbligazionari.
Al tempo stesso, le operazioni di project finance fuori bilancio possono offrire una remunerazione aggiuntiva in termini di spread, ma richiedono un'analisi su misura dei principali fattori di rischio, tra cui il rischio di costruzione, la qualità dei locatari, le strutture contrattuali, la qualità degli asset e il rischio di rifinanziamento. Con l'espansione dell'attività di finanziamento, gli investitori si troveranno probabilmente di fronte a una gamma di profili di rischio e rendimento molto più ampia di quella che il mercato ha storicamente associato alle grandi società tecnologiche.
Sebbene l'IA venga spesso osservata attraverso la lente del settore tecnologico, le infrastrutture che sostengono la crescita futura si estendono ben oltre le società tecnologiche stesse. Gli sviluppatori di data center, i produttori di apparecchiature elettriche, i fornitori di soluzioni di rete, le Utility, le aziende di produzione di energia e i fornitori di infrastrutture in fibra svolgono tutti un ruolo importante nello sviluppo infrastrutturale.
Un anno fa, gran parte del dibattito era incentrato sull'accesso ai semiconduttori avanzati. Oggi, l'energia è diventata la questione più urgente. In molti mercati, assicurarsi elettricità, capacità di trasmissione, autorizzazioni e manodopera qualificata si sta rivelando tanto importante quanto assicurarsi i chip. In alcune regioni, la disponibilità di energia sta diventando sempre più il fattore vincolante per i nuovi sviluppi. L'accesso all'elettricità e alla capacità di trasmissione non può più essere considerato un aspetto secondario rispetto a chip e data center. Le amministrazioni locali sono infatti sempre più attente agli oneri che questi data center comportano per le comunità, tra cui l'aumento dei costi dell'energia, possibili disagi e benefici economici diretti di lungo termine non sempre evidenti. Gli investitori stanno reagendo di conseguenza: utility, sviluppatori nel settore energetico, fornitori di apparecchiature e operatori infrastrutturali stanno ricevendo un'attenzione crescente, nella convinzione che la crescita dell'IA dipenda da molto più del solo hardware di calcolo.
Non sono mancati, inoltre, i paragoni tra l'attuale sviluppo infrastrutturale e il boom delle telecomunicazioni e della fibra della fine degli anni Novanta. Si tratta di un confronto comprensibile. Entrambi i periodi sono stati caratterizzati da tecnologie trasformative, ingenti impegni di capitale e ottimismo sulla crescita futura. Vi sono tuttavia differenze importanti da sottolineare. Gran parte delle infrastrutture odierne viene realizzata a fronte di una domanda identificabile, piuttosto che speculativa; la capacità di calcolo è spesso contrattualizzata prima del completamento dei progetti; e molti progetti beneficiano di impegni di lungo termine assunti da controparti con elevato merito creditizio.
Il nostro monitoraggio interno delle dinamiche di domanda e offerta continua a segnalare condizioni tese in diversi segmenti del mercato. La domanda di capacità di calcolo resta eccezionalmente robusta, mentre permangono vincoli sul fronte dell'energia, delle apparecchiature, della manodopera e delle catene di approvvigionamento più in generale. Anziché indicare un eccesso di capacità diffuso allo stato attuale, molti indicatori continuano a suggerire che alcuni segmenti del mercato restano sottodimensionati.
Detto questo, il settore tecnologico ha una lunga storia di sorprese per gli investitori:
• i miglioramenti nell'efficienza dei modelli potrebbero ridurre il futuro fabbisogno infrastrutturale;
• l'adozione da parte delle imprese potrebbe non soddisfare le aspettative attuali;
• il quadro economico potrebbe indebolirsi;
• le condizioni di finanziamento potrebbero irrigidirsi.
Prevedere la domanda con diversi anni di anticipo resta difficile, soprattutto in un settore che evolve a un ritmo così rapido, e la storia insegna che le tecnologie trasformative raramente seguono un percorso lineare: è improbabile che l'IA faccia eccezione.
Al tempo stesso, il fabbisogno di finanziamento legato alle infrastrutture per l'IA sta assumendo dimensioni tali da incidere in modo significativo sui mercati del credito. Le nuove emissioni stanno ampliando l'universo investibile, che spazia dal credito Investment grade all'High yield, dal Private credit alla finanza infrastrutturale fino ai mercati cartolarizzati. Si stanno inoltre creando nuove opportunità di relative value, man mano che gli investitori valutano diverse combinazioni di rischio di credito, garanzie sottostanti, tutele contrattuali e sostenibilità economica dei progetti.
Il dibattito sull'IA si concentra spesso su quale società svilupperà il modello migliore, costruirà i chip più avanzati o conquisterà la quota più ampia della domanda futura. Sono interrogativi importanti, ma rappresentano solo una parte della storia. Con centinaia di miliardi di dollari di emissioni attese sui mercati pubblici e privati, lo sviluppo delle infrastrutture per l'IA sta dando vita a una delle più imponenti ondate di finanziamento mai viste sui mercati del credito. Molto tempo dopo che gli attuali dibattiti su modelli e applicazioni si saranno evoluti, le infrastrutture costruite per sostenerli e il capitale raccolto per finanziarle potrebbero rivelarsi tra le eredità più durature dell'attuale ciclo.
(Analisi a cura di Andrew Benson, Portfolio Manager di Franklin Templeton Fixed Income, Michael Borowske, Head of Global Credit Research, e Robert O. Abad, Senior Client Portfolio Manager, di Western Asset, parte del gruppo Franklin Templeton)