La corsa alle infrastrutture per l’intelligenza artificiale procede più velocemente del valore che le imprese riescono a ricavarne. A sostenere l’espansione sono ancora i bilanci dei grandi gruppi tecnologici, capaci di finanziare gran parte della spesa con la liquidità generata dalle proprie attività. È questa solidità a rendere prematuro l’allarme per uno scoppio imminente della bolla, secondo Forrester. Il margine finanziario dei fornitori, tuttavia, si sta assottigliando.
Lo studio An AI Bubble Burst Is Not Imminent, presenta un modello che mette a confronto l’espansione della capacità di calcolo, la domanda e la salute finanziaria delle aziende impegnate nella costruzione delle infrastrutture. Per le imprese clienti, un’eventuale correzione potrebbe modificare prezzi e contratti, provocare acquisizioni e fallimenti di startup e portare alla dismissione di prodotti.
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Per ripagare la spesa serve un contributo del 5% al Pil
Il divario emerge dal confronto tra gli impegni dei fornitori e i benefici economici attesi. Negli ultimi quattro trimestri considerati dal rapporto, Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle hanno destinato agli investimenti in conto capitale il 31% dei ricavi, contro l’11% del 2018 e del 2019. Le stime di consenso S&P citate da Forrester indicano una spesa complessiva di 806 miliardi di dollari nel 2026, in aumento del 96% in un anno, e superiore a mille miliardi nel 2027.
Attraverso il proprio AI Impact Returns Navigator, Forrester confronta i costi di software, cloud e capacità di calcolo con i ritorni economici che l’intelligenza artificiale potrebbe generare entro il 2035. Nello scenario di base, il pareggio richiede che la tecnologia innalzi del 5% il livello del Pil statunitense entro quella data.
Le stime pubblicate sui benefici della produttività si fermano, in media, al 2%. Restano quindi tre punti percentuali, equivalenti a circa 1.300 miliardi di dollari di PIL nel 2035, da ottenere attraverso altre forme di valore.
Il modello misura lo squilibrio tra offerta e domanda
L’AI Bubble Model assegna un punteggio da uno a cinque sia alla pressione dell’offerta sia alla capacità della domanda di assorbire le nuove infrastrutture. Il primo indicatore combina il peso degli investimenti sui ricavi di nove aziende che costruiscono o forniscono capacità di calcolo con gli investimenti statunitensi in apparecchiature per l’elaborazione delle informazioni.
La domanda viene invece misurata attraverso tre variabili: la crescita dei ricavi dei fornitori, gli investimenti delle imprese statunitensi in software e la produttività del lavoro. Nel secondo trimestre del 2026, la pressione dell’offerta ha raggiunto quota 4,95, sfiorando il massimo della scala, mentre la capacità di assorbimento della domanda si è fermata a 3,44.
Secondo il rapporto, nello stesso periodo gli investimenti delle aziende statunitensi in software sono cresciuti del 9,4% su base annua, a fronte di una media storica dell’8,7%. La produttività del lavoro è aumentata del 2,5%, rispetto a un valore di lungo periodo pari al 2%. Segnali positivi, ma che per Forrester restano ancora in linea con l’andamento ordinario dell’economia.
«Il mercato sta espandendo la capacità di calcolo a un ritmo straordinario per soddisfare una domanda che, finora, appare sostanzialmente nella norma. Il problema è proprio questo divario, e tutti ne siamo consapevoli», spiega Brian Hopkins, vicepresidente per le tecnologie emergenti e principal analyst di Forrester. «La vera incognita è se chi sta costruendo le infrastrutture per l’AI riuscirà a sostenere gli impegni finanziari assunti e a mantenere bilanci solidi».
La solidità dei fornitori resta positiva, ma si riduce
Alla lettura di offerta e domanda, Forrester affianca un terzo indicatore dedicato alla solidità finanziaria delle aziende che sostengono l’espansione infrastrutturale dell’AI. Il modello utilizza sei parametri ricavati dai bilanci e dall’andamento dei titoli in Borsa, valutando tra l’altro la capacità di coprire il debito con la liquidità disponibile, il ricorso a finanziamenti esterni e anticipi dei clienti, il divario tra ordini e consegne e le eventuali correzioni dei corsi azionari.
Nel rapporto, il punteggio aggregato delle nove società monitorate si attesta intorno a 82 punti su 100, ancora all’interno della fascia considerata sana, che inizia a circa 73 punti. Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft concentrano l’86% degli investimenti del campione e, nel secondo trimestre del 2026, ne finanziavano quasi integralmente la realizzazione attraverso i flussi di cassa operativi.
Questa corsa agli investimenti assorbiva però già oltre tre quarti della liquidità generata. Nello stesso arco di dodici mesi, il punteggio finanziario complessivo del gruppo è inoltre sceso da circa 98 a 82 punti.
L’analisi pubblicata dagli autori include anche una stima preliminare aggiornata al 2 novembre, elaborata sulla base dei risultati del terzo trimestre disponibili per sette delle nove aziende e dell’andamento delle rispettive quotazioni azionarie. Secondo questa rilevazione, l’indicatore si colloca a 79,1 punti, con un intervallo probabile compreso tra 77,7 e 81,4. Il valore resta quindi nella fascia positiva, ma conferma un progressivo deterioramento della tenuta finanziaria dei soggetti che stanno sostenendo gran parte degli investimenti nell’infrastruttura AI.
Aumenta il ricorso a debito e capitale esterno
I dati del terzo trimestre indicano che Amazon, Alphabet e Meta hanno investito più di quanto generato dai flussi di cassa nel periodo. Alphabet mantiene tuttavia una copertura positiva su base annuale, mentre Microsoft continua a finanziare gli investimenti attraverso la liquidità prodotta dal business, pur avendo annunciato il 2 novembre un’emissione obbligazionaria da 25 miliardi di dollari.
Secondo Forrester, questi segnali indicano un graduale spostamento del finanziamento delle infrastrutture AI verso capitali raccolti sul mercato.
Il rapporto evidenzia una situazione più delicata per gli operatori maggiormente dipendenti da risorse esterne. Nei quattro trimestri analizzati, Oracle ha destinato 56 miliardi di dollari all’espansione della capacità infrastrutturale, a fronte di 32 miliardi di liquidità generata. CoreWeave, dal canto suo, ha investito 21 miliardi di dollari, contro flussi di cassa pari a 7 miliardi.
Per quest’ultima società, inoltre, gli anticipi versati dai clienti hanno rappresentato una componente determinante sia per finanziare gli investimenti sia per sostenere la copertura del debito.
Lo snodo del “circular financing”
Una parte della domanda di capacità di calcolo proviene da startup native dell’AI, software vendor, laboratori che sviluppano modelli e neocloud, cioè fornitori di servizi cloud specializzati nelle infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Questi attori possono assorbire rapidamente nuova capacità e alimentare i ricavi dei fornitori prima che le aziende utilizzatrici abbiano effettivamente generato ritorni economici dagli investimenti in AI.
Il rapporto richiama in particolare il concetto di “circular financing”: un produttore di chip o un hyperscaler investe in un laboratorio di AI che, a sua volta, utilizza quei fondi per acquistare chip, potenza di calcolo o servizi cloud dallo stesso soggetto. In questo modo il capitale investito può rientrare sotto forma di ricavi, mentre il reale valore economico generato presso i clienti finali resta ancora da dimostrare.
L’AI Bubble Model intercetta questi ricavi, ma le informazioni pubbliche consentono soltanto di distinguere in parte tra acquisti sostenuti da una domanda effettiva e acquisti finanziati direttamente dai fornitori o dagli investitori.
Anche gli altri indicatori presentano alcuni limiti interpretativi. I dati sugli investimenti in software includono infatti soltanto la componente capitalizzata nei bilanci aziendali, escludendo gran parte della spesa sostenuta attraverso abbonamenti e servizi AI a consumo. I benefici in termini di produttività, inoltre, tendono a manifestarsi con maggiore ritardo nelle statistiche aggregate, anche quando le singole organizzazioni hanno già iniziato a registrarli internamente.
Prezzi, contratti e continuità dei servizi: gli effetti per le imprese
Forrester collega l’evoluzione del mercato alla capacità delle imprese di ottenere benefici durevoli. Se il valore generato sostiene gli acquisti, prezzi più bassi possono favorire l’assorbimento della nuova capacità e un riequilibrio graduale. Se gli acquisti dipendono soprattutto da debito e finanziamenti circolari, una contrazione dei capitali può interrompere quel processo.
Una correzione potrebbe cambiare le condizioni su cui poggiano i progetti aziendali: listini, licenze, accordi commerciali, disponibilità dei prodotti e continuità dei fornitori. Il rapporto invita quindi a collegare gli investimenti ai risultati misurabili e a verificare la situazione finanziaria dei partner tecnologici.
Fra gli scenari da esaminare rientrano la cessazione del supporto a un prodotto e le difficoltà di un fornitore di modelli nel pagare la capacità di calcolo acquistata. Per le aziende clienti, la preparazione consiste nell’individuare in anticipo quali applicazioni mantenere, quali dati e carichi di lavoro trasferire e quanto costerebbe il passaggio.
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