Hai mai pensato a chi sta pagando davvero il conto dell'intelligenza artificiale? In questo episodio raccontiamo la parte fisica e finanziaria della corsa all'AI: 725 miliardi di dollari di investimenti previsti nel solo 2026 da Amazon, Microsoft, Google e Meta, una catena di produzione dei chip che dipende quasi interamente da un'isola nel Pacifico, e 1.650 miliardi di dollari di debito che nei bilanci ufficiali delle big tech non compaiono. È la seconda di due puntate dedicate a "Empire of AI" di Karen Hao, e parte da un campo della Louisiana dove Meta sta costruendo un edificio grande come sessanta campi da calcio. Partiamo dai numeri: come si passa dai 226 miliardi di investimenti del 2024 ai 725 previsti per quest'anno, perché per la prima volta il flusso di cassa non basta più a coprirli (Alphabet ha chiuso il secondo trimestre 2026 con cassa negativa, Meta ha visto il flusso di cassa libero crollare del 91% con il fatturato più alto della sua storia), e cosa sono davvero i contratti pluriennali di capacità — quei mille miliardi di dollari di impegni che OpenAI ha firmato con Microsoft, Oracle, Amazon e CoreWeave, e che non sono formalmente debito ma si comportano come una rata. Con il tema della circolarità dei capitali: Nvidia che investe in OpenAI che compra chip Nvidia, e il precedente del vendor financing di Lucent e Nortel tra il 1998 e il 2001. Poi entriamo nella catena dei semiconduttori, un pezzo alla volta: perché una scheda grafica nata per i videogiochi è diventata l'infrastruttura del mondo, perché il vero fossato di Nvidia è CUDA e non il silicio, cosa fa esattamente TSMC e perché sui nodi più avanzati ha il 90% del mercato mondiale, come mai le macchine per la litografia EUV le costruisce una sola azienda al mondo (l'olandese ASML, 350 milioni di euro l'una), perché la memoria HBM di SK Hynix e Micron è il collo di bottiglia meno raccontato, e cosa stanno facendo Broadcom e le TPU di Google per smarcarsi da Nvidia. Con una precisazione sull'Europa e su STMicroelectronics, che nella catena dei chip per data center non c'è. E infine i soldi: la concentrazione dell'S&P 500 (le prime dieci società pesano quasi il 40% dell'indice, contro il 23% del 2000) e cosa significa per chi ha un ETF in portafoglio; i 400 miliardi di obbligazioni che gli hyperscaler emetteranno quest'anno; l'operazione Hyperion di Meta smontata pezzo per pezzo — la società veicolo Beignet Investor, i fondi di Blue Owl, PIMCO e BlackRock, e come 27 miliardi di debito restano fuori da un bilancio; il dibattito sulla vita utile contabile delle GPU aperto da Michael Burry; e il parallelo con la fibra ottica del 1999-2001, quando la tecnologia aveva ragione e gli azionisti hanno perso tutto lo stesso. Un episodio per capire come viene finanziata davvero l'infrastruttura dell'intelligenza artificiale, chi produce fisicamente i chip che la fanno funzionare e perché quella catena è più fragile di quanto sembri, e cosa succede se i pagamenti scadono prima che arrivino i ricavi. Margine di Lettura, Stagione 2 – Episodio 06. OpenAI, data center, semiconduttori, Nvidia, CUDA, TSMC, ASML, HBM, SK Hynix, Micron, Broadcom, hyperscaler, capex, Meta, Microsoft, Amazon, Google, credito privato, Blue Owl, private credit, debito fuori bilancio, S&P 500, ETF, Michael Burry, ammortamento GPU, Karen Hao, Empire of AI, podcast finanza, mercati finanziari, intelligenza artificiale.
