AI, data center e debito: la nuova infrastruttura passa dai mercati obbligazionari
L’intelligenza artificiale (AI) non è solo una questione di software, ma sempre più una necessità infrastrutturale che richiede enormi investimenti fisici: data center, chip, reti e soprattutto energia. A finanziare questa trasformazione sistemica non sono tanto i mercati azionari, quanto i mercati del debito, destinati a diventare il vero motore finanziario del boom dell’AI.
Si possono fare alcuni esempi eclatanti: Oracle ha emesso 18 miliardi di dollari in bond nel settembre 2025 per espandere data center AI; Meta ha piazzato la più grande emissione standalone non-M&A da 30 miliardi di dollari nell’ottobre 2025, per infrastrutture AI; Microsoft e Amazon hanno seguito con emissioni da 17,5 miliardi e 15 miliardi rispettivamente a novembre 2025.
Secondo Morgan Stanley e Moody’s Ratings, serviranno oltre 3.000 miliardi di dollari nei prossimi anni per costruire l’infrastruttura necessaria all’AI. JPMorgan spinge la stima oltre i 5.000 miliardi, includendo le reti elettriche. Una scala di investimenti paragonabile ai momenti più intensi della trasformazione industriale del Novecento.
Perché l’AI è diventata “capital intensive” e qual è il ruolo giocato dal debito
I modelli di AI generativa richiedono potenza di calcolo continua, hardware specializzato e accesso stabile all’energia. I data center sono edifici complessi, progettati per ospitare GPU ad alta densità e consumi elettrici paragonabili a quelli di intere città. L’AI, dunque, non è un’innovazione “leggera”, ma una tecnologia ad altissima intensità di capitale.
Nemmeno i grandi gruppi tecnologici – Amazon, Microsoft, Meta, Google – possono finanziare da soli questa espansione, ha spiegato Paula Seligson su Bloomberg. Gli investimenti in equity in startup AI sono strategici, ma insufficienti rispetto al fabbisogno infrastrutturale. La risposta è arrivata dal credito:
obbligazioni investment grade, project finance, private credit, cartolarizzazioni e veicoli fuori bilancio.
Nel 2025, il debito legato all’AI ha già superato i 200 miliardi di dollari, con previsioni di centinaia di miliardi di nuove emissioni nel 2026. L’effetto è una crescente esposizione dei portafogli obbligazionari al settore tecnologico, riducendo la tradizionale separazione tra rischio “tech” e reddito fisso.
Data center fuori bilancio e complessità finanziaria, i rischi
Molti data center vengono finanziati tramite special purpose vehicle (SPV): entità dedicate che raccolgono debito e lo rimborsano grazie a contratti di locazione di lungo periodo firmati dalle Big Tech. Questo modello limita l’impatto sui bilanci aziendali, ma rende il sistema più complesso e opaco, frammentando il rischio tra strumenti e veicoli diversi.
Per gli investitori, l’AI offre rendimenti interessanti e controparti solide. Ma i rischi aumentano.
Se la domanda di AI crescerà più lentamente del previsto, i flussi di cassa potrebbero non sostenere l’elevata leva. Molti prestiti richiederanno rifinanziamenti in futuro, in un contesto di tassi e sentiment incerti, mentre l’hardware può diventare obsoleto prima che il debito sia ripagato.
Ma il vero collo di bottiglia resta l’energia, trasformando gli investitori AI in investitori infrastrutturali nel settore power.
Un bel po’ di rischi. La Banca dei Regolamenti Internazionali ha già segnalato che l’aumento della leva nel settore AI può amplificare shock finanziari e rischi sistemici.
Implicazioni per l’Europa
Per l’Europa, priva di grandi hyperscaler, il tema è strategico: chi finanzia e controlla l’infrastruttura dell’AI. La localizzazione dei data center incrocia questioni di energia, sicurezza, autorizzazioni e sovranità digitale. Più che sussidi, servono politiche capaci di ridurre i colli di bottiglia regolatori ed energetici.
Il finanziamento dell’AI tramite il debito può sostenere una nuova infrastruttura di base dell’economia digitale oppure generare eccessi e correzioni. In ogni caso, una cosa è certa: l’intelligenza artificiale non è più solo una sfida tecnologica, ma un tema centrale per i mercati finanziari e la politica industriale globale.