I numeri raccontano bene la dimensione del fenomeno. Secondo le elaborazioni di Bank of America riportate dal Wall Street Journal, le emissioni di debito americano legate all’intelligenza artificiale sono passate da 394 miliardi di dollari nel 2025 a 655 miliardi nei primi nove mesi e mezzo del 2026, un aumento del 66% rispetto all’intero anno precedente. Per il 2027, le stime degli analisti si avvicinano addirittura a 1.000 miliardi di dollari di nuove emissioni. Per dare un ordine di grandezza, significa che il settore potrebbe aver bisogno di raccogliere quasi 2,7 miliardi di dollari al giorno, domeniche comprese. E tutto questo soltanto attraverso il debito, senza considerare aumenti di capitale, investimenti diretti e altre forme di finanziamento. La Bank of England aveva già segnalato a luglio quanto rapidamente stesse cambiando la struttura finanziaria del settore: nel primo semestre del 2026 le emissioni obbligazionarie dei principali hyperscaler avevano già superato quelle dell’intero 2025. Ancora più significativo, le aziende legate all’AI rappresentavano il 41% delle emissioni high yield americane destinate a nuova raccolta, escludendo i rifinanziamenti, pur pesando appena l’1% dell’indice obbligazionario high yield di JPMorgan alla fine del 2025.

È una sproporzione impressionante. Significa che un settore ancora relativamente piccolo nell’universo del debito speculativo sta assorbendo una quota enorme dei nuovi finanziamenti. Un po’ come se un singolo invitato a un matrimonio, dopo aver occupato l’intero buffet, iniziasse a chiedere se per caso fosse prevista anche una seconda cena.

Il problema non è necessariamente che manchino i soldi. Il problema è che il mercato comincia a chiedersi quanti ne abbia già prestati alla stessa scommessa. Fondi obbligazionari, assicurazioni, fondi pensione e investitori di private credit si ritrovano esposti, direttamente o indirettamente, a un ecosistema nel quale i rischi sono molto più correlati di quanto sembri. Un fondo può detenere obbligazioni di Meta, finanziare un data center affittato a Oracle, partecipare a un prestito garantito da GPU Nvidia e investire in una società che vende capacità di calcolo ad Anthropic. Formalmente sono quattro operazioni diverse. Economicamente, però, tutte dipendono dalla stessa ipotesi: che la domanda futura di intelligenza artificiale cresca abbastanza rapidamente da giustificare gli investimenti presenti. È una diversificazione che funziona benissimo finché tutto va bene. Quando qualcosa si inceppa, rischia di assomigliare a quattro biglietti per lo stesso film, acquistati in sale cinematografiche differenti. Non a caso, anche la Bank of England ha richiamato l’attenzione sulla crescente dipendenza del settore da strumenti di finanza strutturata, leva finanziaria e credito privato, evidenziando il rischio che il servizio del debito diventi più difficile da sostenere nel medio periodo.

Il caso più emblematico è quello di CoreWeave, una delle società simbolo della nuova generazione di operatori cloud specializzati nell’affittare capacità di calcolo per l’intelligenza artificiale. Il suo modello di business è apparentemente semplice: raccogliere capitali, acquistare GPU, costruire infrastrutture e affittarle a clienti tecnologici attraverso contratti pluriennali. Il problema è che tra il momento in cui si investono i soldi e quello in cui si incassano i ricavi possono passare anni, mentre gli interessi sul debito, notoriamente poco sensibili alle promesse tecnologiche, iniziano a maturare immediatamente. E il mercato obbligazionario sta cominciando a presentare il conto. Alcune obbligazioni CoreWeave, emesse con rendimenti iniziali vicini al 9,7%, sono arrivate a offrire rendimenti intorno al 15-16% sul mercato secondario. Secondo Reuters, l’indebitamento complessivo della società è nell’ordine dei 50 miliardi di dollari e il costo per assicurarsi contro il suo default è aumentato sensibilmente.

Attenzione: il 15% è il rendimento richiesto oggi dal mercato su determinate obbligazioni, non il costo medio dell’intero debito già contratto. Ma il segnale è inequivocabile. Se un’azienda deve rifinanziarsi a condizioni simili, la redditività dei nuovi investimenti rischia di deteriorarsi rapidamente. Su un ipotetico finanziamento da un miliardo di dollari, passare da un tasso del 9,75% al 15% significherebbe 52,5 milioni di dollari di interessi aggiuntivi ogni anno. E quando il tuo business consiste nell’acquistare hardware destinato a diventare tecnologicamente obsoleto nel giro di pochi anni, finanziare quegli acquisti al 15% non è esattamente la ricetta ideale per dormire sonni tranquilli.

La stretta si sta già trasmettendo alle aziende più giovani. Nebius, dopo aver raccolto miliardi tra aumenti di capitale e obbligazioni convertibili, ha rinunciato almeno temporaneamente a un’emissione high yield e sta valutando di finanziare nuovi progetti attraverso anticipi versati direttamente dai clienti. È un passaggio interessante: invece di chiedere denaro alle banche, si chiede ai futuri utilizzatori dell’infrastruttura di contribuire alla sua costruzione. Il meccanismo può funzionare, soprattutto quando i clienti sono grandi gruppi tecnologici con bilanci solidi, ma rappresenta anche un segnale della difficoltà crescente di reperire capitali attraverso i canali tradizionali. Nel frattempo, Lambda ha ridotto la valutazione richiesta per un nuovo round di finanziamento da 14,5 a 13 miliardi di dollari, un taglio di circa il 10%, mentre Nscale ha rinviato i propri programmi di quotazione a causa delle condizioni di mercato e delle trattative per finanziare un progetto da 45 miliardi di dollari destinato ad Anthropic. Persino OpenAI, secondo le indiscrezioni riportate dal Wall Street Journal, avrebbe raccolto meno della metà dei 30 miliardi inizialmente previsti nel suo ultimo round. La cosa curiosa è che fino a pochi mesi fa questi annunci sarebbero stati interpretati come la prova di una domanda inesauribile di infrastrutture AI. Oggi vengono letti sempre più spesso come il segnale di un settore che ha bisogno di raccogliere denaro più velocemente di quanto riesca a generarlo.

Naturalmente, sarebbe sbagliato concludere che Wall Street abbia improvvisamente chiuso i rubinetti. SpaceX ha annunciato un finanziamento da 40 miliardi di dollari per acquistare chip Nvidia, mentre Broadcom ha concluso un’operazione ancora più grande, da 63 miliardi, per finanziare capacità di calcolo destinata ad Anthropic. Quest’ultima transazione, confermata ufficialmente da Bank of America, Blackstone, Citi e Morgan Stanley, prevede una società veicolo dedicata, finanziamenti con diversi livelli di seniority e un supporto di Broadcom al valore residuo delle attività finanziate.

Ed è proprio questa struttura a rendere interessante l’operazione. Non siamo più davanti a investitori che prestano denaro genericamente sulla fiducia nel futuro dell’intelligenza artificiale. Stiamo entrando in una fase nella quale ogni progetto deve avere garanzie specifiche, contratti identificabili, una gerarchia dei creditori e qualcuno disposto ad assorbire parte del rischio se il valore delle attrezzature dovesse diminuire. In sostanza, l’AI sta passando dalla finanza delle promesse alla finanza dei flussi di cassa. E non tutti i protagonisti della prima fase saranno necessariamente in grado di sopravvivere alla seconda.

La distinzione è fondamentale anche per gli investitori azionari. I grandi hyperscaler, come Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta, dispongono ancora di bilanci molto più solidi rispetto alle società specializzate che costruiscono infrastrutture ricorrendo massicciamente al debito. Ma persino per loro il mercato sta diventando meno accomodante. Meta ha annunciato un programma di raccolta di capitale fino a 97,5 miliardi di dollari attraverso nuove emissioni azionarie, mentre gli investitori obbligazionari iniziano a chiedere premi più elevati anche ai grandi nomi del settore. La scelta tra debito e capitale proprio, che per anni è sembrata un dettaglio tecnico, torna così al centro delle strategie aziendali. Il debito evita la diluizione degli azionisti, ma aumenta gli oneri finanziari e il rischio di rifinanziamento. Il capitale proprio non prevede interessi obbligatori, ma distribuisce i profitti futuri su un numero maggiore di azioni. In entrambi i casi, il capitale ha un prezzo. E quando le necessità di finanziamento raggiungono queste dimensioni, quel prezzo diventa una variabile decisiva per determinare quanto valore della rivoluzione AI finirà effettivamente nelle tasche degli azionisti.

Il vero rischio, quindi, non è necessariamente lo scoppio improvviso di una bolla tecnologica. È qualcosa di più sottile: una crisi di finanziamento che rallenti la costruzione delle infrastrutture prima ancora che la domanda finale abbia avuto il tempo di dimostrare il proprio potenziale. Se un data center viene ritardato per problemi autorizzativi, se l’allacciamento alla rete elettrica richiede più tempo del previsto o se il costo del capitale aumenta improvvisamente di qualche punto percentuale, il rendimento atteso dell’investimento può cambiare radicalmente. E se questo accade contemporaneamente a decine di progetti, le conseguenze si trasmettono lungo tutta la filiera, dai produttori di semiconduttori ai fornitori di energia, dalle società immobiliari specializzate fino agli operatori del credito privato. Il mercato sta già iniziando a distinguere tra debitori e progetti, anziché trattare tutta l’intelligenza artificiale come un’unica scommessa indistinta.

È qui che la storia diventa particolarmente interessante. Durante la corsa all’oro californiana, non tutti i cercatori trovarono l’oro, ma molti venditori di pale fecero ottimi affari. Nel caso dell’intelligenza artificiale, però, stiamo scoprendo che anche chi compra le pale deve finanziarle, spesso a debito, e che il prezzo delle pale potrebbe diminuire prima che la miniera inizi a produrre. Per questo la prossima fase del mercato potrebbe premiare non semplicemente chi cresce di più, ma chi riesce a finanziare quella crescita al costo più basso e a trasformarla più rapidamente in cassa. La rivoluzione dell’intelligenza artificiale potrebbe continuare per decenni. Ma le aziende che la stanno costruendo devono pagare gli interessi già dal prossimo trimestre. E Wall Street, dopo anni trascorsi a finanziare il futuro, sembra essersi finalmente ricordata di controllare il conto corrente.

La Casa di carta in salsa Crypto

Tutti gli “esperti” ci hanno spiegato che le criptovalute avrebbero reso il sistema finanziario più sicuro, più trasparente e soprattutto meno dipendente dagli intermediari tradizionali. Poi, in un giovedì pomeriggio di ottobre, qualcuno ha rubato 6,3 miliardi di dollari in venti minuti. E improvvisamente la vecchia banca, quella con lo sportello, il direttore e il bonifico che arriva il giorno dopo, ha ricominciato ad avere un certo fascino. Il protagonista dell’ultima disavventura è Binance, il più grande exchange di criptovalute al mondo, finito al centro di quello che, secondo la ricostruzione del Wall Street Journal, sarebbe il più grande furto informatico mai registrato nell’industria degli asset digitali. A condurre l’attacco sarebbe stato il gruppo di hacker nordcoreani TraderTraitor, già collegato al furto da circa 1,5 miliardi di dollari ai danni di Bybit nel 2025. Questa volta, però, l’asticella è stata alzata in maniera quasi surreale: 6,3 miliardi sottratti in appena venti minuti, equivalenti a circa 315 milioni di dollari al minuto, 5,25 milioni al secondo. Per dare un ordine di grandezza, significa che nel tempo necessario a preparare un caffè gli hacker avrebbero trasferito più denaro di quanto molte aziende quotate fatturino in un intero anno. E il dettaglio più ironico è che pochi giorni prima Changpeng Zhao, fondatore di Binance, aveva avvertito pubblicamente che nessun portafoglio digitale è sicuro al 100%. Una previsione impeccabile, anche se probabilmente avrebbe preferito non vederla confermata così rapidamente.

La dinamica dell’attacco sembra uscita da un thriller tecnologico, con una differenza rispetto ai film di Hollywood: qui gli hacker non hanno avuto bisogno di tre ore di inseguimenti, perché in venti minuti avevano già praticamente concluso il lavoro. Intorno alle 16:20 di New York, il sistema di sicurezza di Binance ha individuato trasferimenti anomali per oltre un miliardo di dollari. È stata immediatamente convocata una squadra di crisi composta da circa cento dipendenti, con tutti i principali dirigenti collegati in videoconferenza. Mentre cercavano di capire cosa stesse succedendo, il denaro continuava a uscire. Prima un miliardo, poi tre, infine oltre sei. Le prime indagini hanno individuato come possibile punto di ingresso il computer compromesso di un ingegnere DevOps, anche se la società ha successivamente riconosciuto che potrebbero essere state coinvolte altre componenti della propria infrastruttura. Ed è proprio questo uno degli aspetti più interessanti della vicenda: si possono progettare sistemi crittografici estremamente sofisticati, ma se l’accesso operativo viene compromesso, la sicurezza dell’intera struttura può dipendere dal computer di un singolo dipendente. È un po’ come costruire una cassaforte indistruttibile e poi lasciare le chiavi nella tasca della giacca appesa all’ingresso.

A rendere la vicenda ancora più interessante è stato il tentativo di recuperare il denaro. Binance ha contattato immediatamente società specializzate nell’analisi delle blockchain, tra cui TRM Labs, Chainalysis ed Elliptic, per individuare gli indirizzi digitali utilizzati dagli hacker. Successivamente sono intervenuti gli emittenti delle principali stablecoin, come Tether e Circle, che hanno la possibilità di bloccare determinati token e impedire che vengano trasferiti ulteriormente. Circa 3 miliardi di dollari sono stati congelati, secondo le prime ricostruzioni.

Ed è qui che emerge uno dei grandi paradossi della finanza decentralizzata. Per anni ci è stato raccontato che uno dei principali vantaggi delle criptovalute fosse l’assenza di autorità centrali capaci di intervenire sulle transazioni. Poi, quando sono spariti miliardi di dollari, la prima telefonata è stata proprio a chi aveva il potere di bloccarli. La decentralizzazione, evidentemente, è un principio affascinante finché non ti svuotano il portafoglio. Gli hacker, però, conoscevano bene questo meccanismo e hanno cercato di anticiparlo. Secondo la ricostruzione degli investigatori, hanno utilizzato anche piattaforme di finanza decentralizzata come Aave, depositando stablecoin come garanzia per ottenere in prestito criptovalute non congelabili direttamente dagli emittenti. Una sorta di riciclaggio finanziario in tempo reale, nel quale il denaro rubato veniva trasformato in attività più difficili da bloccare mentre gli investigatori cercavano ancora di ricostruire i movimenti. Alla fine, circa 2,4 miliardi di dollarisarebbero rimasti sotto il controllo degli aggressori in asset difficilmente congelabili.

Il danno reputazionale potrebbe però essere persino più importante di quello economico. Binance ha annunciato che coprirà le perdite utilizzando risorse proprie e fondi di protezione, e il 31 ottobre ha dichiarato di aver già ricostituito circa il 90% degli asset sottratti, accantonando complessivamente circa 6,34 miliardi di dollari per fronteggiare l’incidente.

È un segnale rilevante sulla capacità finanziaria dell’exchange, ma non elimina la questione fondamentale: quanto è sicuro affidare una parte del proprio patrimonio a infrastrutture nelle quali una vulnerabilità operativa può provocare trasferimenti irreversibili di miliardi di dollari in pochi minuti? E soprattutto, quanto vale la promessa di un sistema finanziario alternativo se, nel momento della crisi, la sua stabilità dipende dalla capacità di un singolo intermediario di rimborsare i clienti? La sospensione temporanea dei prelievi ha inevitabilmente riportato alla memoria il fallimento di FTX nel 2022, anche se i due episodi hanno cause profondamente differenti: nel caso FTX il problema riguardava l’utilizzo improprio dei fondi dei clienti e l’insolvenza della piattaforma, mentre nel caso Binance siamo davanti a un attacco informatico e a una società che dichiara di poter assorbire le perdite. Confondere le due situazioni sarebbe scorretto. Ma la reazione degli investitori ricorda quanto rapidamente la fiducia possa evaporare quando un intermediario impedisce temporaneamente ai clienti di accedere al proprio denaro.

Il quadro generale, del resto, è tutt’altro che rassicurante. Secondo Chainalysis, quasi l’89% delle perdite globali da attacchi informatici contro il settore crypto nel 2026 sarebbe riconducibile a gruppi collegati alla Corea del Nord, contro circa il 15% nel 2021.

È un dato impressionante, che trasforma un problema apparentemente circoscritto alla sicurezza informatica in una questione geopolitica. Le criptovalute sono diventate uno strumento attraverso il quale gruppi criminali altamente sofisticati, talvolta sostenuti da apparati statali, possono trasferire enormi quantità di ricchezza attraverso i confini nazionali. Non significa che la tecnologia blockchain sia intrinsecamente insicura: il punto debole spesso non è il registro distribuito, ma l’insieme di persone, dispositivi, chiavi e infrastrutture che ne consentono l’utilizzo. Ed è proprio questa distinzione che il settore dovrà affrontare se vuole diventare una componente credibile e stabile del sistema finanziario globale. Perché la sicurezza di un investimento non dipende soltanto dalla tecnologia sulla quale è costruito, ma anche dalle istituzioni, dai controlli e dalle responsabilità che lo circondano.

A chiudere la vicenda ci ha pensato, naturalmente, Elon Musk. Mentre Changpeng Zhao cercava di rassicurare gli utenti promettendo che Binance avrebbe coperto le perdite, qualcuno ha pubblicato su X uno screenshot di una rassicurazione simile fatta anni prima da Sam Bankman-Fried, poco prima del collasso di FTX. Musk ha risposto con un’emoji piuttosto eloquente. Zhao, evidentemente non dell’umore giusto per apprezzare l’ironia, gli ha chiesto pubblicamente di smetterla. Un finale degno di una commedia nera, nel quale miliardi di dollari vengono rubati, decine di esperti cercano disperatamente di recuperarli e due miliardari finiscono per discutere sui social network. La lezione finanziaria, però, è meno divertente: la blockchain può rendere le transazioni trasparenti e verificabili, ma non può impedire a qualcuno di rubare le credenziali necessarie per autorizzarle. E quando il denaro sparisce, la possibilità di vedere esattamente dove è andato rappresenta una consolazione piuttosto modesta. In fondo, sapere che il ladro è scappato con i tuoi soldi non equivale esattamente ad averli recuperati.

Il primo fronte di preoccupazione riguarda una questione che fino a pochi mesi fa sembrava quasi offensivo sollevare: chi pagherà davvero il conto della rivoluzione dell’intelligenza artificiale? Per anni gli investitori hanno trattato gli investimenti in data center, semiconduttori e infrastrutture digitali come una fonte pressoché inesauribile di crescita futura. Ma più i progetti diventano grandi, più diventa evidente che non possono essere finanziati soltanto con la liquidità generata dalle attività operative. E quando il costo del denaro aumenta, anche i progetti più promettenti devono confrontarsi con una realtà molto meno affascinante delle presentazioni agli analisti: il rendimento del capitale investito. A riaccendere i dubbi è stata Meta, che ha annunciato la creazione di una nuova categoria di azioni senza diritto di voto per raccogliere risorse destinate allo sviluppo dei propri modelli AI. Una decisione che ha spinto gli investitori a interrogarsi non tanto sul potenziale tecnologico dell’azienda, quanto sulla quantità di capitale necessaria a sostenerlo. Perché se persino uno dei gruppi più redditizi della Silicon Valley cerca nuove modalità di finanziamento, è legittimo chiedersi quali difficoltà possano incontrare le società più piccole, spesso già gravate da un indebitamento significativo. E il segnale più interessante non arriva necessariamente dalle quotazioni azionarie, ma dal mercato del credito. Negli ultimi giorni gli spread obbligazionari di società esposte all’ecosistema AI, tra cui Oracle, SpaceX e Meta, hanno continuato ad allargarsi. In altre parole, gli investitori stanno chiedendo rendimenti più elevati per prestare denaro a chi costruisce il futuro. Una dinamica che rischia di creare un circolo vizioso: più aumenta il costo del finanziamento, più si riduce la redditività attesa dei nuovi investimenti; e più questa redditività viene messa in discussione, maggiore diventa il premio per il rischio richiesto dai creditori. Non significa che gli investimenti si fermeranno domani mattina, ma suggerisce che il mercato sta passando dalla fase del quanto possiamo investire? a quella, decisamente più adulta, del quanto ci renderà tutto questo?

Il secondo fronte è ancora più complicato, perché riguarda una variabile sulla quale né la Silicon Valley né la Federal Reserve hanno particolare controllo: il prezzo del petrolio. Venerdì il Brent è arrivato a 116,72 dollari al barile, tornando sui massimi degli ultimi mesi, mentre gli investitori hanno ricominciato a scontare il rischio di nuove ostilità in Medio Oriente.

Ed è qui che lo scenario macroeconomico diventa particolarmente insidioso. Un aumento persistente del prezzo dell’energia agisce infatti come una tassa indiretta su famiglie e imprese: riduce il reddito disponibile dei consumatori, aumenta i costi di produzione e comprime i margini delle aziende che non riescono a trasferire interamente i rincari sui prezzi finali. Allo stesso tempo, però, alimenta l’inflazione e rende più difficile per la Fed allentare la politica monetaria. È la classica combinazione che i banchieri centrali detestano: meno crescita e più inflazione, ovvero il rischio di stagflazione. E i numeri aiutano a capire perché la questione sia tutt’altro che teorica. Un aumento del petrolio da 80 a 115 dollari rappresenta un rincaro di quasi il 44%; se si trasmettesse stabilmente ai carburanti e ai costi logistici, finirebbe per pesare su trasporti, alimentari, beni industriali e consumi discrezionali. Non sorprende quindi che venerdì siano finiti sotto pressione titoli come Nike, Home Depot, Coca-Cola e McDonald’s, tutti in calo di oltre l’1,6%. Il mercato teme che le famiglie americane, già provate da sei anni di aumenti dei prezzi, possano trovarsi costrette a destinare una quota crescente del proprio reddito alle spese essenziali. E quando un consumatore deve scegliere tra riempire il serbatoio e comprare un nuovo paio di scarpe, difficilmente Nike può contare sulla propria forza del marchio per convincerlo a tornare a piedi.

Ma forse il segnale più interessante della settimana arriva ancora una volta dal mercato obbligazionario, che sembra aver sviluppato una forma piuttosto acuta di bipolarismo finanziario. Giovedì, quando a dominare erano i timori sulla sostenibilità degli investimenti nell’AI, gli investitori si sono rifugiati nei Treasury americani, provocando il maggiore calo giornaliero dei rendimenti da circa tre anni. Venerdì, con il ritorno delle tensioni petrolifere, i rendimenti hanno ripreso a salire, pur chiudendo la settimana con il decennale statunitense intorno al 4,99%, nuovamente sotto la soglia psicologica del 5%.

Il messaggio è importante: il mercato obbligazionario è combattuto tra la paura dell’inflazione e quella di un rallentamento economico. Se prevale la prima, i rendimenti salgono perché gli investitori chiedono maggiore compensazione per il rischio di perdita del potere d’acquisto e per una politica monetaria più restrittiva. Se prevale la seconda, i rendimenti scendono perché aumenta la domanda di titoli governativi e si ridimensionano le aspettative sui tassi futuri. In entrambi i casi, però, la volatilità dei rendimenti rende più difficile valutare le aziende, soprattutto quelle tecnologiche, i cui profitti attesi sono concentrati negli anni a venire. È per questo che la combinazione tra petrolio caro e investimenti AI finanziati a debito rappresenta una minaccia potenzialmente più seria della semplice correzione di qualche titolo tecnologico. Il petrolio aumenta il costo dell’energia necessaria a far funzionare i data center, mentre i tassi elevati aumentano il costo del capitale necessario a costruirli. Due pressioni che rischiano di comprimere contemporaneamente la redditività attesa dei progetti.

Naturalmente, non tutto suggerisce uno scenario negativo. Gli utili aziendali americani continuano a crescere, la domanda di capacità di calcolo rimane sostenuta e la rotazione settoriale dimostra che gli investitori non stanno necessariamente abbandonando il mercato azionario. Nell’ultima settimana, mentre il Nasdaq perdeva lo 0,7%, il Russell 2000 guadagnava il 2% e l’S&P 500 equiponderato avanzava di oltre l’1%, segnalando un recupero relativo delle società meno legate ai grandi protagonisti dell’AI.

È una distinzione fondamentale: una correzione delle grandi aziende tecnologiche non coincide automaticamente con l’inizio di un mercato ribassista generalizzato. Potrebbe rappresentare anche una redistribuzione dei capitali verso settori rimasti indietro. La prossima settimana sarà particolarmente importante, con la riunione della Federal Reserve del 27-28 ottobre, le trimestrali di alcuni dei maggiori hyperscaler e nuovi dati macroeconomici.

Gli investitori cercheranno soprattutto risposte a due domande: quanto ancora dovranno spendere le grandi aziende tecnologiche per sostenere la crescita dell’AI, e quanto a lungo la Fed sarà costretta a mantenere elevato il costo del denaro per contrastare l’inflazione? La prima determinerà le prospettive degli utili futuri, la seconda il multiplo che il mercato sarà disposto a pagare per quegli utili. Perché Wall Street può anche sopportare un’intelligenza artificiale molto costosa e un petrolio molto caro. Il problema nasce quando deve finanziare la prima con i tassi d’interesse che il secondo contribuisce a mantenere elevati. E a quel punto, più che una rivoluzione tecnologica, rischia di diventare una costosissima partita a Monopoli.

Wall Street ha trovato un modo piuttosto ingegnoso per convincersi che tutto vada magnificamente: prendere gli utili di dieci aziende, spalmarli su cinquecento e chiamarlo boom dell’economia americana. Le ultime stime sugli utili trimestrali dell’S&P 500 sembrano effettivamente raccontare una storia straordinaria. Secondo FactSet, le società dell’indice dovrebbero registrare nel terzo trimestre una crescita dei profitti di circa il 30% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Numeri che farebbero pensare a un’economia in piena accelerazione, capace di ignorare l’aumento dei tassi d’interesse, le tensioni geopolitiche e persino un mercato obbligazionario che da settimane sembra impegnato a ricordare agli investitori che il denaro ha ancora un costo. Il problema, come spesso accade, emerge quando si guarda sotto il cofano. Nvidia e Micron, da sole, contribuiscono al 34% dell’incremento complessivo degli utili dell’S&P 500. Allargando il gruppo alle prime dieci società, tra cui Broadcom e Meta, si arriva addirittura a circa due terzi dell’intera crescita. In sostanza, appena il 2% delle aziende dell’indice sta generando quasi il 67% dell’aumento dei profitti. È come organizzare una cena tra cinquecento persone, scoprire che dieci hanno pagato due terzi del conto e concludere soddisfatti che tutti i commensali sono diventati improvvisamente ricchi. Naturalmente, non è soltanto una questione di intelligenza artificiale: tra i principali contributori figurano anche alcuni colossi energetici, come ExxonMobil e Chevron, favoriti dall’aumento dei prezzi del petrolio legato al conflitto in Iran. Ma la sostanza non cambia. La crescita degli utili americani è diventata straordinariamente concentrata, e questa concentrazione rende il mercato sempre più dipendente dalle prospettive di un numero ristretto di aziende e settori.

Il caso di Micron è particolarmente impressionante. Nell’ultimo trimestre la società ha registrato un aumento degli utili del 1.078% rispetto all’anno precedente, vale a dire un profitto diventato quasi dodici volte quello iniziale. Per Nvidia, gli analisti prevedono invece una crescita degli utili di circa il 90%. Numeri che non nascono soltanto dall’entusiasmo degli investitori, ma da una domanda reale e molto intensa di semiconduttori, memorie avanzate e capacità di calcolo necessarie ad alimentare l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale. Il problema è che una parte significativa di questa redditività deriva anche da condizioni eccezionalmente favorevoli: domanda superiore all’offerta, capacità produttiva limitata e un conseguente potere di determinazione dei prezzi che difficilmente potrà durare per sempre. Quando un produttore di chip riesce a moltiplicare gli utili di oltre dieci volte in dodici mesi, la domanda non dovrebbe essere soltanto quanto crescerà nel prossimo trimestre, ma quanto di quella crescita sarà sostenibile quando l’offerta avrà raggiunto la domanda. Perché i cicli dei semiconduttori hanno una caratteristica piuttosto antipatica: quando tutti sono convinti che la scarsità durerà per sempre, qualcuno comincia a costruire nuova capacità produttiva. E quando quella capacità arriva sul mercato, spesso scopriamo che anche i margini straordinari hanno una data di scadenza.

C’è però un elemento che impedisce di liquidare tutto come l’ennesima bolla speculativa. Anche escludendo le dieci società che contribuiscono maggiormente all’aumento dei profitti, il resto dell’S&P 500 dovrebbe registrare una crescita degli utili intorno al 10%. Non esattamente un’economia in recessione. E soprattutto, a differenza del 1999, molte delle aziende che guidano questa rivoluzione generano già profitti e flussi di cassa enormi. Un altro dato interessante arriva dalle valutazioni: secondo l’aggiornamento FactSet del 23 ottobre, il rapporto prezzo/utili prospettico dell’S&P 500 è sceso a 18,7 volte, contro una media quinquennale di 19,8 volte, mentre la crescita attesa degli utili per il trimestre si attesta al 29,5%.

In altre parole, almeno sulla base delle stime attuali, gli utili stanno crescendo più rapidamente delle quotazioni, rendendo il mercato meno costoso rispetto all’inizio dell’anno. Naturalmente, questo ragionamento funziona soltanto se le previsioni si materializzeranno. Perché un multiplo di 19 volte gli utili può sembrare ragionevole quando i profitti crescono del 30%, ma diventare improvvisamente molto meno attraente se quella crescita rallenta al 5%. Ed è qui che si gioca probabilmente la partita dei prossimi trimestri. Alcuni gestori stanno già iniziando a spostarsi dai produttori di semiconduttori verso le società energetiche e i fornitori di elettricità, nella convinzione che, anche quando la corsa all’acquisto di chip rallenterà, i data center già costruiti continueranno ad avere bisogno di energia. Una sorta di passaggio dai venditori di pale ai fornitori di corrente per illuminare la miniera. La distinzione rispetto alla bolla delle dot-com rimane importante: nel 2000 molte aziende vendevano promesse senza generare utili; oggi il rischio è che aziende straordinariamente redditizie vengano valutate sulla base di una crescita che potrebbe non essere replicabile all’infinito. E forse è proprio questo l’aspetto più insidioso del mercato attuale. Non serve che l’intelligenza artificiale si riveli un fallimento perché gli investitori perdano denaro. Potrebbe bastare che si riveli un successo leggermente inferiore alle aspettative. In fondo, Wall Street non ha mai avuto grandi problemi con le aziende che guadagnano molto. I problemi iniziano quando pretende che guadagnino sempre di più, possibilmente per l’eternità.

Elon Musk ha deciso che gestire contemporaneamente un’azienda automobilistica, una società spaziale, una piattaforma social e un laboratorio di intelligenza artificiale non è abbastanza complicato. La soluzione? Mettere tutto insieme e creare un conglomerato talmente grande che persino gli analisti di Wall Street potrebbero aver bisogno di un’intelligenza artificiale per capire quanto vale. L’ultima idea dell’imprenditore più ricco del mondo è una possibile fusione tra Tesla e SpaceX, due società che, insieme, presentano una capitalizzazione di mercato di circa 3.660 miliardi di dollari. L’obiettivo dichiarato sarebbe quello di riunire sotto un unico tetto le principali attività industriali e tecnologiche di Musk, creando un gruppo capace di spaziare dalle automobili elettriche ai satelliti, dalla robotica ai semiconduttori, fino all’intelligenza artificiale e all’esplorazione spaziale. Una sorta di Berkshire Hathaway proiettata su Marte, con una differenza non trascurabile: mentre Warren Buffett ha costruito il proprio impero acquistando soprattutto aziende capaci di generare flussi di cassa prevedibili, Musk vorrebbe riunire attività che richiedono investimenti enormi, presentano rischi tecnologici molto diversi e, in alcuni casi, devono ancora dimostrare la sostenibilità economica dei rispettivi modelli di business. Dal punto di vista industriale, qualche sinergia esiste. Tesla fornisce già a SpaceX veicoli, batterie e infrastrutture energetiche, mentre le due società collaborano al progetto Terafab, un’iniziativa per sviluppare capacità produttiva di semiconduttori. Tesla ha inoltre investito 2 miliardi di dollari in SpaceX. Ma una cosa è collaborare, un’altra è fondersi. E soprattutto, una sinergia industriale non diventa automaticamente un vantaggio per gli azionisti. Altrimenti basterebbe mettere insieme una compagnia aerea, un produttore di valigie e una catena alberghiera per creare il miglior investimento della storia del turismo.

Il vero problema è che più un conglomerato diventa complesso, più diventa difficile attribuirgli un valore. Gli analisti di Deutsche Bank, in una valutazione per somma delle parti di SpaceX, hanno utilizzato multipli profondamente diversi per le sue attività: circa 5 volte i ricavi per il business dell’intelligenza artificiale, contro addirittura 58 volte i ricavi per la divisione connettività, che comprende Starlink. Una differenza enorme, che riflette modelli economici, prospettive di crescita e profili di rischio difficilmente confrontabili. Aggiungendo Tesla, con il suo business automobilistico, le batterie, la guida autonoma e la scommessa sui robot umanoidi, il problema diventerebbe ancora più complicato. Come dovrebbe valutare il mercato un’azienda che contemporaneamente vende automobili, lancia razzi, gestisce satelliti, sviluppa modelli AI e promette di costruire robot destinati, forse un giorno, a lavorare su Marte? E soprattutto, quale multiplo dovrebbe applicare? La risposta più probabile è che gli investitori finirebbero per attribuire al gruppo uno sconto da conglomerato, cioè una valutazione inferiore alla somma teorica delle singole attività. Non perché le aziende siano necessariamente peggiori insieme, ma perché la complessità riduce la trasparenza, rende più difficile valutare l’allocazione del capitale e aumenta il rischio che i flussi di cassa generati dalle divisioni più solide vengano utilizzati per finanziare quelle più speculative. Non a caso, Deutsche Bank ha indicato per SpaceX un prezzo obiettivo di 235 dollari per azione, circa il 47,5% superiore alle quotazioni considerate nell’analisi: una valutazione che, pur essendo ottimistica, evidenzia quanto possa essere ampia la distanza tra il valore teorico delle singole attività e quello riconosciuto dal mercato all’intero gruppo. Una fusione con Tesla potrebbe rendere questa distanza ancora più difficile da colmare.

Il rischio maggiore, almeno dal punto di vista finanziario, riguarda probabilmente gli azionisti di Tesla. In una società combinata, la liquidità generata dalle attività più mature potrebbe essere destinata a finanziare progetti molto più incerti, dalla produzione di semiconduttori ai data center orbitali, fino all’esplorazione di Marte. Il progetto Terafab, per esempio, punta ad avviare i primi chip sperimentali nel 2027 e a raggiungere la produzione su scala industriale nella seconda parte del 2028. Tempistiche ambiziose, soprattutto considerando che costruire una fabbrica di semiconduttori è un’attività molto diversa dal progettare automobili o lanciare razzi. E quando si parla delle scadenze industriali di Musk, gli investitori hanno ormai imparato che il calendario è più simile a una dichiarazione d’intenti che a un contratto notarile. Ma c’è anche un’altra questione, forse ancora più importante: chi deciderà come allocare il capitale tra attività tanto diverse? Una fusione potrebbe ridurre il costo del finanziamento grazie alle dimensioni del gruppo e alla diversificazione delle fonti di ricavo, ma potrebbe anche aumentare i conflitti tra gli interessi degli azionisti delle singole società. Non a caso, Tesla e SpaceX hanno costituito comitati indipendenti per valutare l’operazione, che rimane tutt’altro che certa e richiederebbe l’approvazione degli azionisti.

La storia dei mercati offre un precedente interessante: Berkshire Hathaway ha dimostrato che un conglomerato può creare enorme valore quando il capitale viene allocato con disciplina e le attività sottostanti producono flussi di cassa solidi. Ma la stessa storia è piena di conglomerati che promettevano sinergie straordinarie e hanno finito per distruggere valore attraverso complessità, investimenti sbagliati e scarsa trasparenza. Il punto non è mettere in discussione la capacità di Musk di immaginare il futuro, ma distinguere tra una visione industriale affascinante e un investimento finanziariamente conveniente.Una Tesla-SpaceX potrebbe diventare uno dei gruppi tecnologici più straordinari mai costruiti. Oppure un gigantesco contenitore nel quale le attività redditizie finanziano indefinitamente quelle che promettono di diventarlo. Per capirlo serviranno condizioni di fusione, rapporti di concambio, piani industriali e soprattutto una disciplina nell’allocazione del capitale che oggi è difficile quantificare. Perché una cosa è comprare un biglietto per Marte. Un’altra è scoprire che, per finanziarlo, sono stati utilizzati i dividendi che speravi di ricevere sulla Terra.

A innescare i dubbi è stata una combinazione poco rassicurante di inflazione persistente, rendimenti obbligazionari elevati, progressi tecnologici cinesi e crescenti preoccupazioni sulla sostenibilità finanziaria della corsa all’intelligenza artificiale. Il settore dei semiconduttori è finito sotto pressione, con l’indice PHLX Semiconductor in calo del 3,8% nella sola seduta di venerdì e reduce dalla più lunga sequenza di ribassi consecutivi dal 2008. Dell Technologies ha perso addirittura il 22% in una settimana, il peggior risultato settimanale della sua storia. Ma il caso più emblematico è stato quello di CoreWeave, uno dei protagonisti del cloud computing dedicato all’AI, che ha lasciato sul terreno il 25% in cinque sedute, di cui il 12% soltanto venerdì. CoreWeave rappresenta perfettamente uno dei grandi interrogativi di questa rivoluzione: costruire infrastrutture costosissime, finanziandole in misura significativa con debito, nella speranza che la domanda futura giustifichi gli investimenti presenti. Un modello che funziona magnificamente finché il capitale costa poco, i finanziatori sono generosi e i clienti continuano a ordinare capacità di calcolo come se fosse l’ultima bottiglia d’acqua nel deserto. Diventa invece molto meno romantico quando i rendimenti obbligazionari salgono e gli investitori iniziano a pretendere di essere remunerati adeguatamente per il rischio assunto.

Il problema è che l’intelligenza artificiale non è più soltanto una storia di Borsa: è diventata uno dei principali motori dell’economia americana. Secondo S&P Dow Jones Indices, circa 45 società dell’S&P 500 presentano un’esposizione significativa all’AI e hanno contribuito per circa il 39% al rendimento del 14,1% registrato dall’indice fino all’11 ottobre. In altre parole, meno di un decimo delle società dell’indice ha generato quasi quattro decimi della sua performance. Una concentrazione che ricorda quelle squadre di calcio nelle quali, se il centravanti smette di segnare, improvvisamente ci si accorge che il resto della formazione non è esattamente il Real Madrid. E il problema va ben oltre le quotazioni: gli investimenti in data center, semiconduttori ed energia stanno sostenendo una parte importante della domanda aggregata americana. Se questa spesa dovesse rallentare bruscamente, le conseguenze si trasmetterebbero all’occupazione, agli investimenti industriali e alla crescita economica. È il paradosso della nuova economia americana: l’AI promette di renderla più produttiva domani, ma nel frattempo la sta rendendo sempre più dipendente dalla prosecuzione degli investimenti necessari a costruirla.

La reazione più interessante, tuttavia, è arrivata dal mercato obbligazionario. Dopo settimane in cui i Treasury americani sembravano destinati a diventare il peggior investimento possibile, gli investitori sono tornati a comprarli. Il rendimento del decennale statunitense è sceso di 14,6 punti base, chiudendo al 5,097%, il maggiore calo settimanale da metà febbraio. Un movimento particolarmente significativo perché avvenuto nonostante dati sull’inflazione superiori alle attese e un petrolio ancora sopra i 100 dollari al barile. Fino a pochi giorni fa, il mercato temeva che l’economia americana fosse troppo forte e che la Federal Reserve dovesse continuare ad alzare i tassi. Adesso comincia a temere l’esatto contrario: che tassi così elevati possano finalmente frenare gli investimenti nell’AI, rallentando proprio quel motore che aveva permesso all’economia di resistere alla stretta monetaria. È quasi una sceneggiatura di Christopher Nolan: ciò che fino a ieri rappresentava la prova della forza dell’economia americana oggi rischia di diventare la sua principale vulnerabilità. E mentre le probabilità implicite nei futures indicano ancora circa l’85% di possibilità di almeno un rialzo della Fed entro dicembre, il mercato obbligazionario sembra già interrogarsi sulle conseguenze di una crescita meno brillante.

Questo non significa necessariamente che la bolla dell’intelligenza artificiale sia scoppiata. Significa però che il mercato sta finalmente cominciando a distinguere tra chi vende pale durante la corsa all’oro e chi si indebita fino al collo per comprare una miniera. I grandi hyperscaler, sostenuti da flussi di cassa operativi enormi, hanno una capacità di finanziare gli investimenti molto diversa da quella delle società più piccole, che dipendono dal credito e dalla continua disponibilità di capitale esterno. Inoltre, una parte significativa degli investimenti previsti nei prossimi trimestri è già finanziata o contrattualizzata, mentre la domanda di capacità di calcolo rimane elevata. Il vero rischio, quindi, non è necessariamente un crollo immediato della spesa, ma una progressiva selezione tra modelli industriali sostenibili e progetti che funzionano soltanto con capitali abbondanti e investitori disposti a chiudere un occhio sui rendimenti. Dopo anni in cui bastava pronunciare le parole intelligenza artificiale per ottenere multipli da fantascienza, Wall Street sembra essere tornata a una vecchia e poco spettacolare abitudine: chiedere quanto costa finanziare la crescita e, soprattutto, quando arriveranno i profitti. L’intelligenza artificiale potrebbe davvero cambiare il mondo. Ma questo non significa che ogni azienda impegnata a costruirlo sarà un buon investimento. Ed è una distinzione che la storia dei mercati, dalle ferrovie dell’Ottocento alla fibra ottica degli anni Duemila, ha già insegnato più volte. Evidentemente, qualcuno aveva saltato la lezione.

A Wall Street c’è una vecchia regola: quando i mercati si muovono, le banche d’investimento guadagnano. Quando si muovono troppo, però, rischiano di scoprire che il casinò può perdere soldi anche se possiede il banco. Ed è esattamente quello che sta accadendo alle grandi banche americane, protagoniste di una stagione finanziaria decisamente schizofrenica. Negli ultimi due anni, mentre le banche regionali arrancavano tra crescita modesta dei prestiti e concorrenza sui depositi, i colossi di Wall Street prosperavano grazie all’esplosione degli scambi, alla corsa all’intelligenza artificiale e alla crescente necessità delle imprese di finanziarsi sui mercati. Il risultato è stato un rendimento medio annuo superiore al 17% per l’indice KBW Nasdaq Bank, più del doppio rispetto alle banche regionali. Ma nelle ultime settimane qualcosa ha iniziato a incepparsi. L’impennata dei rendimenti obbligazionari di settembre ha trasformato quella che doveva essere una straordinaria opportunità di trading in un problema di redditività. Nel terzo trimestre, i ricavi complessivi delle attività di negoziazione su obbligazioni, valute e materie prime delle sei principali banche americane, da JPMorgan a Goldman Sachs, sono diminuiti di circa il 4% rispetto all’anno precedente. Non sembra una tragedia, soprattutto considerando che nello stesso periodo i ricavi del trading azionario sono cresciuti di oltre il 40%, ma il dato nasconde un cambiamento importante. La volatilità, infatti, non è sempre amica delle banche: quando i prezzi delle obbligazioni crollano troppo rapidamente, gli intermediari possono subire perdite sui titoli detenuti nei propri portafogli di negoziazione, mentre i clienti, anziché moltiplicare le operazioni, preferiscono restare alla finestra. È un po’ come gestire un’autostrada a pedaggio: il traffico è una benedizione, finché non diventa un ingorgo che blocca completamente la circolazione. E il problema non riguarda soltanto i ricavi. Negli ultimi anni le grandi banche americane hanno destinato circa 1.000 miliardi di dollari aggiuntivi ad attività legate al trading, approfittando dell’abbondanza di capitale accumulata in precedenza. Una strategia che ha sostenuto gli utili, ma che oggi presenta il conto: nell’ultimo anno i sei principali istituti hanno ridotto mediamente di circa un punto percentuale il proprio coefficiente patrimoniale CET1, aumentando contemporaneamente la leva finanziaria. In altre parole, hanno investito più capitale nelle attività di mercato proprio mentre queste diventavano potenzialmente più rischiose. E quando il capitale regolamentare comincia a scarseggiare, anche a Wall Street arriva il momento di chiedersi se valga davvero la pena continuare a finanziare ogni nuova opportunità di trading.

La parte più interessante, tuttavia, è che gli stessi tassi elevati che stanno penalizzando le attività di mercato potrebbero diventare una fonte di profitti per il business bancario tradizionale. Quando i rendimenti salgono, infatti, le banche possono progressivamente reinvestire i titoli in scadenza a condizioni più favorevoli e aumentare il rendimento dei prestiti, a patto che il costo della raccolta non cresca altrettanto rapidamente. Bank of America ha recentemente alzato le proprie aspettative di crescita del margine d’interesse per il 2027 ad almeno l’8%, mentre JPMorgan prevede, in via preliminare, un incremento di circa 10 miliardi di dollari dei ricavi netti da interessi, escludendo le attività di mercato. Numeri che suggeriscono come il prossimo capitolo della storia bancaria americana potrebbe essere molto diverso da quello appena concluso. Per anni gli investitori hanno premiato soprattutto gli istituti capaci di sfruttare l’euforia dei mercati finanziari; ora potrebbero tornare a guardare con maggiore interesse alle banche che svolgono il mestiere più antico del mondo finanziario: raccogliere denaro, prestarlo e guadagnare sulla differenza. Naturalmente, anche qui c’è una trappola. Tassi più elevati migliorano i margini soltanto finché non iniziano a deprimere la domanda di credito, aumentare le insolvenze e ridurre il valore dei portafogli obbligazionari. E se il rialzo dei rendimenti dovesse infine trascinare al ribasso anche il mercato azionario, verrebbe meno l’ultimo grande motore di crescita delle banche d’investimento: il trading sulle azioni. Il punto, quindi, non è semplicemente che le banche americane stiano attraversando un trimestre complicato. È che il mercato sta passando da una fase in cui la volatilità generava opportunità a una in cui il costo del capitale torna a imporre disciplina. Jamie Dimon sostiene che ci siano troppe cose in movimento nel mondo perché il trading rallenti davvero. Probabilmente ha ragione. Ma c’è una differenza sostanziale tra un mercato che si muove molto e un mercato che fa guadagnare molto. E dopo anni di festa, persino i banchieri di Wall Street stanno riscoprendo che le due cose non sono necessariamente sinonimi.

Nel pieno della corsa all’intelligenza artificiale, mentre tutti cercano di capire chi costruirà il cervello del futuro, Michael Dell ha scelto un mestiere decisamente meno romantico: vendere le scatole dentro cui quel cervello dovrà funzionare. Possibilmente facendosele pagare prima ancora di costruirle. E potrebbe essere una delle strategie più intelligenti dell’intera rivoluzione tecnologica. Dell Technologies, l’azienda fondata nel 1984 con appena 1.000 dollari in una stanza universitaria, si è trasformata da produttore di personal computer a uno dei principali fornitori di infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Oggi realizza server e sistemi di calcolo destinati ai grandi data center, con una crescita dei ricavi prevista intorno al 70% nell’esercizio fiscale in corso e una valutazione di mercato quasi quadruplicata nell’ultimo anno, secondo i dati riportati dal Wall Street Journal. Ma la caratteristica più interessante non è quanto Dell stia crescendo. È il modo in cui finanzia questa crescita. Mentre gli hyperscaler come Amazon e Google e le nuove società specializzate nel cloud, come CoreWeave e Nebius, stanno investendo miliardi nella costruzione di infrastrutture, spesso ricorrendo pesantemente al debito, Dell utilizza un modello industriale che farebbe commuovere qualsiasi direttore finanziario: il ciclo di conversione della cassa negativo. In sostanza, l’azienda produce i propri server soltanto dopo aver ricevuto gli ordini, incassa dai clienti in anticipo o comunque prima di dover pagare integralmente i fornitori e utilizza questa differenza temporale per finanziare il capitale circolante. Tradotto: sono i clienti a contribuire a finanziare la produzione, anziché essere l’azienda a immobilizzare enormi quantità di denaro in magazzini pieni di componenti costosi. Una differenza che può sembrare un dettaglio contabile, ma che in un settore caratterizzato da cicli tecnologici rapidissimi e investimenti giganteschi rappresenta un vantaggio competitivo straordinario. Perché quando la musica si interrompe, il problema non è soltanto trovare una sedia. È scoprire di averne comprate diecimila a debito.

I numeri, almeno per il momento, raccontano una storia impressionante. Dell ha impiegato otto trimestri per conquistare i primi 3.200 clienti impegnati nella costruzione di infrastrutture AI, tra cui SpaceX. Nei successivi tre trimestri ne ha aggiunti altri 3.300, più che raddoppiando la base clienti in meno di un anno. Il portafoglio ordini arretrati ha raggiunto 95 miliardi di dollari, una cifra che offre una notevole visibilità sulla domanda futura, pur non rappresentando naturalmente ricavi già incassati. E non stiamo parlando di semplici computer da ufficio: alcuni dei sistemi venduti da Dell pesano circa 1.360 chilogrammi e possono consumare tanta elettricità quanto oltre cento abitazioni americane. Il principale collo di bottiglia, secondo Michael Dell, non è nemmeno la domanda, ma la disponibilità di chip di memoria, destinata a diventare ancora più problematica nel prossimo anno. Eppure, nonostante questi fondamentali apparentemente solidissimi, il titolo ha subito un violento ribasso, perdendo oltre il 20% nell’ultima settimana. È il segnale che il mercato non sta più valutando soltanto quanto velocemente crescano gli ordini, ma quanto siano sostenibili gli investimenti dell’intera filiera. Perché anche il modello di Dell presenta un rischio: se i clienti dovessero improvvisamente ridurre gli acquisti, il suo sistema produttivo flessibile limiterebbe l’accumulo di scorte, ma il rallentamento si rifletterebbe quasi immediatamente sui ricavi. La stessa efficienza che protegge il capitale circolante rende infatti l’azienda un termometro particolarmente sensibile della salute del settore.

La lezione più interessante arriva però dal confronto con altre aziende che hanno già vissuto una rivoluzione tecnologica apparentemente destinata a durare per sempre. Corning, produttore di fibra ottica, conosce bene questa storia: alla fine degli anni Novanta beneficiò dell’esplosione degli investimenti nelle telecomunicazioni, salvo assistere al crollo della domanda quando scoppiò la bolla delle dot-com. Oggi il suo amministratore delegato Wendell Weeks, sopravvissuto a quella stagione, ha adottato una strategia che sembra scritta da qualcuno che non ha alcuna intenzione di vedere lo stesso film due volte. Corning ha stretto accordi con Nvidia, Amazon e Meta attraverso i quali i clienti contribuiscono a finanziare l’espansione della capacità produttiva necessaria a soddisfare i loro ordini. In questo modo, se la domanda dovesse rallentare, i grandi gruppi tecnologici non potrebbero semplicemente abbandonare gli investimenti lasciando il fornitore con fabbriche costose e inutilizzate. È un cambiamento importante rispetto alla corsa alle infrastrutture di venticinque anni fa, quando molte aziende costruivano capacità produttiva sulla base di previsioni di domanda che si sarebbero rivelate drammaticamente ottimistiche. E qui torniamo alla domanda che dovrebbe interessare maggiormente gli investitori: che cosa succederebbe se gli enormi ricavi attesi dall’intelligenza artificiale non arrivassero? Alcune stime indicano che, per giustificare gli investimenti previsti, entro il 2032 il settore dovrebbe generare circa 3.500 miliardi di dollari annui di spesa da parte di imprese e consumatori, una cifra equivalente a una quota molto significativa dell’economia americana. Se questo scenario non dovesse concretizzarsi, le conseguenze sarebbero profondamente diverse per chi ha finanziato data center con debito, per chi ha costruito fabbriche senza garanzie di acquisto e per chi, come Dell, può adeguare rapidamente la produzione agli ordini ricevuti.

Ed è forse questa la vera distinzione che Wall Street dovrebbe iniziare a fare: non soltanto chi guadagnerà di più se l’intelligenza artificiale continuerà a crescere, ma chi perderà meno se le aspettative dovessero rivelarsi eccessive. Il boom delle ferrovie nell’Ottocento, quello delle telecomunicazioni negli anni Novanta e quello delle energie rinnovabili hanno insegnato che una tecnologia può cambiare radicalmente il mondo senza necessariamente arricchire tutti gli investitori che l’hanno finanziata. Le infrastrutture possono essere utilissime, persino indispensabili, e al tempo stesso rappresentare pessimi investimenti se costruite con troppo debito o a prezzi eccessivi. Michael Dell, che ha attraversato quarant’anni di rivoluzioni informatiche, sembra aver compreso perfettamente questa differenza. Non è un caso che la sua strategia industriale punti soprattutto a evitare di immobilizzare capitale prima di avere un cliente disposto a pagare. Perché nella corsa all’oro dell’intelligenza artificiale vendere pale è certamente un buon mestiere. Ma vendere pale già ordinate, possibilmente incassando prima di pagare il fabbro, è ancora meglio.

Il prossimo grande appuntamento di Wall Street non sarà una trimestrale di Nvidia, una decisione della Federal Reserve o l’ennesimo annuncio miliardario sull’intelligenza artificiale. Sarà il 3 novembre, quando gli americani torneranno alle urne per le elezioni di metà mandato. E Donald Trump rischia di scoprire che, in politica come in Borsa, le performance passate non garantiscono quelle future. Le midterm elections rinnoveranno tutti i 435 seggi della Camera dei Rappresentanti e 35 dei 100 seggi del Senato, trasformandosi di fatto in un referendum sui primi due anni della seconda presidenza Trump. Il tema centrale sarà ancora una volta l’economia, ma soprattutto l’inflazione. E qui il presidente si trova davanti a un paradosso difficile da spiegare in campagna elettorale: l’inflazione americana è scesa dal picco superiore al 9% del 2022 a circa il 3,4%, ma il livello generale dei prezzi rimane quasi il 29% superiore rispetto al 2020. Per gli economisti è un successo nella lotta all’inflazione; per chi deve comprare un’automobile da 50.000 dollari, pagare un mutuo sopra il 7% o fare la spesa, è una consolazione piuttosto modesta. E gli elettori, notoriamente, non votano guardando la derivata seconda dell’indice dei prezzi al consumo. Votano guardando il saldo del conto corrente. Non sorprende quindi che, secondo un recente sondaggio del Wall Street Journal, il 60% degli intervistati ritenga che le politiche di Trump abbiano peggiorato l’economia. Un dato che aiuta a spiegare perché il mercato delle previsioni elettorali si sia progressivamente spostato verso i Democratici. Nelle rilevazioni che abbiamo esaminato, le probabilità attribuite a una conquista democratica della Camera erano intorno al 90-91%, mentre quelle relative al Senato si collocavano nell’ordine del 63-65%. Naturalmente si tratta di prezzi di mercato, non di risultati elettorali né di previsioni infallibili. Ma raccontano un punto importante: Wall Street sta già ragionando su un Congresso meno favorevole a Trump, e questo significa che una vittoria democratica, almeno alla Camera, potrebbe sorprendere molto meno di quanto suggerirebbero i titoli dei giornali.

Ma per i mercati finanziari la domanda più interessante non è chi vincerà, bensì quale combinazione di potere politico sia già incorporata nei prezzi e quale potrebbe invece sorprendere gli investitori. Lo scenario di una Camera democratica e di un Senato ancora repubblicano, il classico divided government, limiterebbe la capacità di Trump di approvare nuove misure fiscali senza necessariamente bloccare le politiche già in vigore. Per Wall Street potrebbe rappresentare un compromesso relativamente rassicurante: meno spazio per ulteriori stimoli finanziati in deficit, ma anche minore probabilità di cambiamenti legislativi radicali. Il rischio sarebbe un aumento degli scontri sul bilancio federale, con possibili shutdown e tensioni sul tetto del debito. Una conquista democratica di entrambe le Camere, invece, renderebbe ancora più difficile l’agenda legislativa della Casa Bianca e potrebbe intensificare le indagini e la pressione regolamentare su banche, criptovalute e grandi società tecnologiche, proprio mentre l’industria dell’AI sta attraversando una fase di crescente nervosismo.

Al contrario, una conferma del controllo repubblicano di Camera e Senato sarebbe la vera sorpresa elettorale. Potrebbe favorire inizialmente settori come energia tradizionale, banche e difesa, grazie alle aspettative di deregolamentazione e continuità delle politiche fiscali. Ma attenzione a considerarla automaticamente una buona notizia per la Borsa. Con un debito federale già enorme, un’inflazione ancora superiore all’obiettivo della Fed e il rendimento del Treasury decennale intorno al 5,1%, ulteriori misure espansive potrebbero alimentare i timori sul deficit, spingere nuovamente verso l’alto i rendimenti obbligazionari e comprimere le valutazioni azionarie, soprattutto quelle delle società tecnologiche più costose. In sostanza, quello che fa bene agli utili aziendali nel breve periodo non necessariamente fa bene ai prezzi delle azioni, se contemporaneamente aumenta il tasso utilizzato per scontare quegli utili. Ecco perché, più che osservare soltanto il Nasdaq nella notte elettorale, sarà importante seguire il comportamento dei Treasury a dieci e trent’anni e del dollaro. Una vittoria democratica potrebbe ridurre le aspettative di nuova espansione fiscale, ma non garantirebbe automaticamente rendimenti in discesa; una vittoria repubblicana potrebbe sostenere alcuni settori, ma anche riaccendere la pressione sul mercato obbligazionario. La storia insegna che le elezioni di metà mandato sono spesso seguite da fasi favorevoli per Wall Street, ma le medie storiche non sono una polizza assicurativa. E soprattutto, questa volta, il mercato arriva all’appuntamento con valutazioni elevate, un’economia sempre più dipendente dall’intelligenza artificiale e una Federal Reserve alle prese con il ritorno dell’inflazione. Il paradosso finale è che Trump potrebbe vincere le elezioni e perdere la battaglia con il mercato obbligazionario. Oppure perdere il Congresso e vedere Wall Street tirare un sospiro di sollievo. Perché in finanza, a differenza della politica, non conta soltanto chi vince: conta soprattutto quanto costa la vittoria.

Anche i ricchi piangono

Anche il lusso, ogni tanto, deve fare i conti con la realtà. E quando perfino una borsa Louis Vuitton inizia a sembrare troppo cara, forse il problema non è più la borsa. Da anni il settore del lusso è stato una delle scommesse preferite di Wall Street: margini elevatissimi, clienti apparentemente immuni alle crisi economiche e una crescita quasi ininterrotta, alimentata soprattutto dalla Cina e dall'espansione della classe media globale. Oggi, però, questo modello inizia a mostrare le prime crepe. Le vendite mondiali del lusso sono sostanzialmente ferme da quasi tre anni, mentre colossi come LVMH e Prada trattano a valutazioni insolitamente basse rispetto a gruppi del fast fashion come Inditex (Zara) e H&M. È un'anomalia che sarebbe sembrata impensabile fino a pochi anni fa: è un po' come se improvvisamente una Ferrari costasse meno di una utilitaria e nessuno si precipitasse comunque a comprarla. Il motivo è che gli investitori iniziano a dubitare che il motore della crescita possa tornare a girare come in passato. La Cina, che negli ultimi trent'anni ha generato oltre la metà della crescita dell'intero settore, sta attraversando una crisi immobiliare profonda: secondo Bernstein, i valori delle abitazioni sono ancora inferiori di circa il 40% rispetto ai massimi del 2021, un calo persino più severo di quello registrato negli Stati Uniti dopo la crisi del 2008. Quando le famiglie si sentono più povere, la prima spesa a essere rimandata non è certo il pane... ma la borsa da 4.000 dollari. A questo si aggiungono l'inflazione, i tassi d'interesse più elevati e una crescente concorrenza del mercato dell'usato di lusso, con piattaforme come The RealReal che continuano a crescere a doppia cifra. Il risultato è un settore sempre più diviso: i marchi che si rivolgono esclusivamente agli ultra-ricchi, come Brunello Cucinelli, continuano a navigare in acque relativamente tranquille, mentre i grandi brand "aspirazionali", costruiti anche sulla domanda della classe media, devono decidere se abbassare i prezzi per difendere i volumi oppure preservare l'esclusività accettando una crescita più modesta. Per gli investitori è un cambio di paradigma importante: il lusso potrebbe restare un business straordinario, ma forse non sarà più quella macchina da crescita quasi automatica che ha reso felici gli azionisti negli ultimi vent'anni. In fondo, anche nel lusso vale una vecchia regola dei mercati: il prezzo conta, ma ancora di più conta la capacità del cliente di continuare a pagarlo.

Fiducia cercasi

Gli agenti AI promettono di farci risparmiare tempo. Il problema è che, ogni tanto, decidono di farlo anche usando il nostro conto corrente... o il nostro buon nome. Dopo aver stupito il mondo scrivendo email, organizzando viaggi e prenotando ristoranti, la nuova generazione di assistenti digitali sta mostrando anche il suo lato meno rassicurante. Un imprenditore americano si è ritrovato improvvisamente pubblicati sul canale Slack aziendale i saldi del proprio conto corrente, le spese per la ristrutturazione di casa e gli addebiti di Netflix, perché il suo agente AI ha confuso un gruppo di lavoro con quello personale. Un’altra utente, invece, si è vista recapitare un bikini che non aveva mai autorizzato ad acquistare: il software ha utilizzato automaticamente un credito disponibile nel negozio, aggirando il normale processo di approvazione previsto per gli acquisti con carta di credito. E c’è persino chi ha affidato all’AI l’organizzazione della festa di compleanno del figlio, salvo scoprire che l’assistente aveva trasformato due invitati con lo stesso nome in una sola persona, rischiando di lasciare un bambino fuori dalla lista. Episodi che fanno sorridere oggi, ma che raccontano un tema molto più serio: stiamo passando dai chatbot, che si limitavano a rispondere alle nostre domande, agli AI Agent, capaci di prendere decisioni e agire direttamente per nostro conto. È un salto tecnologico enorme, ma anche un salto di responsabilità. Perché quando ChatGPT sbaglia una risposta, al massimo correggiamo il testo. Quando un agente sbaglia un’azione, può inviare dati riservati, effettuare acquisti indesiderati o prendere decisioni che hanno conseguenze economiche reali. È probabilmente il motivo per cui la prossima grande competizione nell’intelligenza artificiale non sarà soltanto su quale modello sarà il più intelligente, ma su quale sarà il più affidabile. In fondo, affidare a un’AI la gestione della propria agenda è semplice. Affidarle il proprio conto corrente, il patrimonio o persino una trattativa finanziaria richiederà qualcosa di molto più difficile da costruire di un algoritmo: la fiducia. E come insegna la finanza, la fiducia richiede anni per essere conquistata... ma basta un clic sbagliato per perderla.

La psicologia dell’inflazione

L'inflazione ha un superpotere che pochi indicatori economici possiedono: riesce a farti sentire più povero anche quando il tuo stipendio è aumentato. È il motivo per cui, nonostante negli Stati Uniti l'inflazione sia scesa dal picco superiore al 9% del 2022 all'attuale 3,4%, il malcontento dei consumatori continua a crescere. Il problema è che gli economisti ragionano sulla velocità con cui aumentano i prezzi, mentre le persone ragionano sul prezzo che trovano oggi sullo scaffale del supermercato. E dopo sei anni di rincari, il conto è pesante: il livello generale dei prezzi è aumentato di circa il 29% rispetto al 2020. Automobili, assistenza sanitaria, manutenzione dell'auto, asili nido, affitti e servizi quotidiani costano molto più di prima, mentre in diversi mesi recenti la crescita dei salari è tornata persino a essere inferiore all'inflazione. È un po' come salire una scala mobile che continua a muoversi nella direzione opposta: fai fatica, avanzi di qualche gradino, ma hai comunque la sensazione di non arrivare mai in cima. A rendere tutto ancora più complicato ci pensa la psicologia. Gli studi mostrano che le persone ricordano perfettamente gli aumenti dei prezzi, ma dimenticano rapidamente gli sconti. Se il latte passa da 3 a 5 dollari, quel numero rimane impresso per anni, anche se in seguito scende a 4,50. Allo stesso tempo, oltre metà degli aumenti salariali ricevuti da molti lavoratori americani negli ultimi anni è stata assorbita dal servizio del debito, tra mutui, prestiti e carte di credito. Ecco perché oggi gli Stati Uniti si trovano in un paradosso solo apparentemente inspiegabile: consumi ancora robusti, disoccupazione bassa e Borsa vicina ai massimi convivono con una fiducia dei consumatori sorprendentemente debole. Per chi governa è una lezione importante. Ridurre l'inflazione è fondamentale, ma convincere gli elettori che il problema sia risolto è un'altra storia. In economia, infatti, le statistiche misurano il tasso di crescita dei prezzi. Gli elettori, molto più semplicemente, guardano lo scontrino. E quello, purtroppo, non dimentica.

Con l’AI anche i KPI cambiano…

Per anni gli investitori hanno guardato al free cash flow come al vero indicatore della capacità di un'azienda di creare valore. Oggi, nell'era dell'intelligenza artificiale, quella bussola rischia però di indicare il Nord... mentre il mercato sta già navigando verso Sud. Il motivo è semplice: costruire un ecosistema AI non significa più soltanto acquistare server, GPU o costruire data center. Significa anche finanziare startup, entrare nel capitale di partner strategici e alimentare un'intera filiera che, guarda caso, finirà poi per acquistare i tuoi prodotti. Nvidia ne è l'esempio perfetto. La società possiede partecipazioni in 13 aziende quotate e ben 229 società private, tra cui molti protagonisti dell'ecosistema AI, da OpenAI ad Anthropic. Non è beneficenza né venture capital tradizionale: è un modo per creare domanda futura per i propri chip. Un circolo apparentemente virtuoso, ma che rende molto più difficile capire quanta liquidità sia davvero disponibile per gli azionisti. Non a caso, nell'ultimo semestre Nvidia ha generato circa 70 miliardi di dollari di free cash flow secondo la definizione tradizionale. Tuttavia, se si considerassero come veri investimenti industriali anche i 35 miliardi netti destinati all'acquisto di partecipazioni strategiche e gli esborsi legati ai compensi azionari dei dipendenti, il free cash flow "reale" scenderebbe a poco più di 20 miliardi. Una differenza enorme. È un po' come vantarsi di avere un conto corrente pieno dimenticandosi di raccontare che metà dei soldi sono già stati promessi per comprare casa. Il messaggio è chiaro: nell'economia dell'intelligenza artificiale il capitale non viene più investito soltanto in cemento e silicio, ma anche negli ecosistemi che alimentano la crescita futura. Per questo motivo i tradizionali indicatori di bilancio rischiano di raccontare una storia incompleta. E forse la vera rivoluzione dell'AI non riguarda soltanto i modelli linguistici, ma anche il modo in cui dovremo imparare a leggere i bilanci delle aziende che li stanno costruendo.

Il motivo è che oggi gli investitori non stanno più guardando soltanto a ciò che farà la banca centrale, ma anche alla sostenibilità dei conti pubblici. Lo dimostra anche l’aumento del cosiddetto term premium, cioè il rendimento aggiuntivo che il mercato pretende per prestare denaro a lungo termine invece che rinnovare continuamente titoli a breve. Secondo la Federal Reserve di San Francisco e l’OCSE, questo premio è tornato ai livelli più alti da oltre un decennio, segnalando che gli investitori stanno chiedendo una remunerazione extra non solo per il rischio inflazione, ma anche per l’incertezza fiscale e per l’enorme quantità di nuovo debito che governi e imprese stanno emettendo. In altre parole, il mercato sta iniziando a presentare il conto ai Paesi più indebitati. Federal Reserve Bank of San Francisco

L’esempio più interessante è forse il Giappone, apparentemente il peggior studente della classe con un debito lordo superiore al 200% del PIL, ma che durante questo sell-off è stato il migliore della compagnia. Perché? Perché i mercati non guardano soltanto allo stock di debito, ma soprattutto alla sua traiettoria. Tokyo oggi registra uno dei deficit più contenuti del G7 e dispone di ingenti attività finanziarie pubbliche che riducono sensibilmente il debito netto. È la dimostrazione che non conta soltanto quanto devi, ma soprattutto se chi ti presta i soldi crede che tu abbia un piano credibile per restituirli.

Per gli investitori il messaggio è piuttosto chiaro. Negli ultimi quindici anni bastava seguire la Federal Reserve; oggi bisogna iniziare a seguire anche i parlamenti. Le elezioni, le leggi di bilancio e la credibilità fiscale stanno tornando a essere variabili determinanti per i mercati obbligazionari. Il petrolio potrà anche tornare sotto i 90 dollari al barile, ma una volta che gli investitori iniziano a dubitare della sostenibilità del debito è molto più difficile convincerli a dimenticarsene. È un po’ come l’amico che per anni ti ha prestato soldi senza fare domande: il problema non nasce quando gli chiedi un altro prestito, ma quando inizia, per la prima volta, a domandarti quando pensi di restituire tutti quelli precedenti.

Come si dice “incendio” in francese?

Se il debito è la legna che alimenta l’incendio, la Francia è il primo Paese dove il mercato ha iniziato a sentire odore di fumo. Per anni i titoli di Stato francesi sono stati il compromesso perfetto: rendevano qualcosa in più rispetto ai Bund tedeschi senza sembrare davvero rischiosi. Un equilibrio che aveva attirato hedge fund e grandi investitori internazionali, pronti a sfruttare la differenza di rendimento finanziandosi a leva. Ma quando il mercato cambia idea, le operazioni più affollate diventano anche le più pericolose. È successo proprio questa settimana: il rendimento dei titoli francesi è esploso, gli hedge fund hanno iniziato a chiudere le posizioni in fretta e il classico carry trade si è trasformato in una fuga collettiva. Nel giro di due sedute i rendimenti dei bond francesi a breve scadenza hanno oscillato fino a 40 punti base, uno dei movimenti più violenti degli ultimi anni.

Dietro questa reazione non c’è soltanto il petrolio o la politica monetaria, ma un mix esplosivo di debito elevato, instabilità politica e posizionamento degli investitori. La Francia oggi ha un debito pubblico di circa 3.500 miliardi di euro, oltre il 117% del PIL, e più della metà dei suoi titoli di Stato è detenuta da investitori esteri. È una caratteristica che nei periodi di tranquillità rappresenta un vantaggio, perché amplia la platea degli acquirenti, ma che nei momenti di tensione può trasformarsi in un boomerang: gli investitori stranieri sono spesso i primi a vendere. A complicare il quadro si sono aggiunti i sondaggi che continuano a rafforzare Marine Le Pen, le preoccupazioni per la sostenibilità dei conti pubblici e una legge di bilancio giudicata poco convincente dai mercati. Il risultato è che lo spread tra OAT francesi e Bund tedeschi è salito fino a circa 155 punti base, avvicinandosi ai livelli toccati durante la crisi del debito sovrano europeo del 2011, quando aveva raggiunto circa 181 punti base.

La parte più interessante, però, è un’altra. Molti gestori sostengono che la violenza del movimento non rifletta un improvviso deterioramento della solidità finanziaria della Francia, quanto piuttosto un enorme effetto tecnico. Quando troppe persone sono dalla stessa parte della barca, basta un’onda un po’ più alta perché tutti corrano contemporaneamente verso l’uscita. È la dimostrazione di come i mercati non si muovano soltanto sui fondamentali, ma anche sul posizionamento degli investitori e sulla leva finanziaria. Ed è un promemoria prezioso anche per chi investe: spesso non è l’evento a provocare il crollo, ma il fatto che tutti fossero convinti che quell’evento non sarebbe mai successo. In finanza, come nella vita, il problema non è tanto sbagliare previsione. È accorgersi, tutti nello stesso momento, di averla sbagliata.

AI is King

Sui listini americani sta prendendo forma una nuova regola non scritta: se non hai una storia legata all’intelligenza artificiale da raccontare, il mercato rischia semplicemente di ignorarti. Mentre il rendimento del Treasury decennale è balzato dal 4,7% al 5,3% in poche settimane, un movimento che in passato avrebbe messo in ginocchio Wall Street, gli indici hanno mostrato una sorprendente resilienza. Ma è una resilienza che inganna. Sotto la superficie si nasconde un mercato sempre più stretto: a settembre quasi l’80% dei titoli dello S&P 500 ha chiuso in ribasso, il titolo medio ha perso circa il 5% e soltanto 2 degli 11 settori hanno registrato performance positive. Il Nasdaq, trainato da Meta, Nvidia e dall’intero ecosistema AI, continua a fare da locomotiva, mentre il resto del mercato procede con il freno a mano tirato. È un po’ come assistere a una maratona in cui un solo corridore ha ricevuto una bicicletta.

Il motivo è semplice: l’AI sta assorbendo capitale, talenti e investimenti a una velocità impressionante, lasciando gli altri settori a fare i conti con un cocktail molto meno piacevole fatto di tassi elevati, petrolio sopra i 100 dollari e costo del capitale crescente. Secondo UBS, al netto degli investimenti nell’intelligenza artificiale, la spesa per investimenti delle imprese è sostanzialmente ferma. Nel frattempo, anche il mercato del credito inizia a lanciare segnali d’allarme: gli spread delle obbligazioni societarie più rischiose, quelle con rating CCC, sono saliti oltre i livelli raggiunti durante il sell-off dei dazi del 2025, mentre si stanno allargando anche gli spread su mutui, municipal bond e debito sovrano europeo, soprattutto in Francia e Italia. In altre parole, il denaro continua ad affluire verso chi costruisce data center, chip e infrastrutture AI, mentre il resto dell’economia scopre che finanziarsi è diventato improvvisamente molto più costoso.

Ed è proprio questo il paradosso dei mercati di oggi. Da una parte abbiamo un’economia americana che continua a crescere a un ritmo vicino al 3,7%, sostenuta dagli investimenti nell’intelligenza artificiale; dall’altra la stessa forza economica costringe la Federal Reserve a mantenere una politica monetaria restrittiva. L’AI rischia così di diventare contemporaneamente la cura e il problema: alimenta crescita, utili e occupazione, ma mantiene elevata la domanda di capitale, energia e lavoro specializzato, impedendo ai rendimenti obbligazionari di scendere. Se questa dinamica dovesse continuare, potremmo assistere a un mercato sempre più diviso in due: da una parte le società che vivono di AI e attirano liquidità quasi indipendentemente dalle valutazioni; dall’altra tutte le altre, costrette a confrontarsi con un mondo in cui il costo del denaro è tornato ad avere un prezzo. In fondo, Wall Street sembra aver sostituito il vecchio motto “cash is king” con uno nuovo, molto più selettivo: “AI is king”.

Il conto dell’AI

La domanda più importante sull’intelligenza artificiale, forse, non è quanto diventerà potente, ma chi pagherà il conto. Per giustificare l’enorme ondata di investimenti che sta trasformando l’economia americana, le società come OpenAI e Anthropic dovrebbero arrivare a generare, entro il 2032, circa 3.500 miliardi di dollari di ricavi annui, pari a quasi il 9% del PIL statunitense. Per dare un ordine di grandezza, significherebbe che gli americani spenderebbero per i servizi AI una quota del proprio reddito paragonabile a quella destinata al cibo, quasi il doppio di quanto spendono per tutta l’energia consumata nel Paese e molte volte superiore alla spesa complessiva per telefonia, internet e piattaforme di streaming. È un numero che obbliga a fermarsi un momento: la rivoluzione dell’AI è probabilmente reale, ma le aspettative incorporate oggi nelle valutazioni sono ancora più grandi.

Gli ottimisti rispondono richiamando il celebre paradosso di Jevons: quando una tecnologia diventa più efficiente e meno costosa, il suo utilizzo aumenta così tanto da compensare il calo dei prezzi. In effetti è ciò che stiamo osservando. Secondo Epoch AI, il costo per ottenere una determinata capacità computazionale è diminuito di circa il 47% ogni trimestre dal 2023, mentre le prestazioni dei modelli continuano a raddoppiare ogni 4-5 mesi. Eppure la storia insegna anche un’altra lezione. Durante la bolla della fibra ottica tra il 1997 e il 2001, la capacità delle reti esplose e il prezzo della banda tra Londra e New York crollò del 96%. Il risultato non fu una miniera d’oro per tutti, ma il fallimento di numerosi operatori che avevano investito miliardi contando su prezzi destinati a rimanere elevati. Quando l’offerta supera la scarsità, i margini tendono a evaporare molto più velocemente dell’entusiasmo.

Lo stesso rischio esiste oggi. L’intelligenza artificiale sta già aumentando la produttività: alcuni studi mostrano incrementi superiori al 30% nella produzione di codice software grazie agli agenti AI. Ma produrre di più non significa automaticamente guadagnare di più. Gli stessi ricercatori osservano che molti dei benefici vengono assorbiti da attività di revisione, controllo e supervisione, riducendo l’impatto finale sui progetti completati. È la differenza tra creare valore economico e riuscire a trasformarlo in ricavi. Gli investitori stanno scommettendo che l’AI diventerà una sorta di terzo fattore produttivo, accanto a capitale e lavoro. Potrebbe anche accadere. Ma la vera incognita non è se l’intelligenza artificiale cambierà il mondo: su questo ormai pochi hanno dubbi. La domanda da migliaia di miliardi di dollari è se riuscirà a generare abbastanza ricavi da ripagare gli investimenti colossali che oggi stanno alimentando la più grande corsa infrastrutturale della storia americana. Come spesso accade nei mercati, tra una grande rivoluzione tecnologica e una grande bolla finanziaria la differenza non la fa l’innovazione, ma il prezzo che si è disposti a pagare per essa.

Da grandi poteri derivano grandi responsabilità

Se il 2025 è stato l’anno dei chatbot, il 2026 rischia di essere ricordato come quello degli agenti AI. E la differenza è enorme. Un chatbot risponde alle domande. Un agente, invece, agisce: naviga sui siti, legge le email, organizza viaggi, compila moduli, confronta offerte, cancella abbonamenti e, presto, parlerà direttamente con altri agenti senza coinvolgere l’essere umano. L’idea è affascinante: immaginate il vostro assistente digitale che discute con quello della banca, dell’assicurazione o del supermercato per risolvere un problema mentre voi state facendo altro. Sembra fantascienza, ma piattaforme come Muse di Meta, Dots di OpenAI e Instinct stanno già trasformando questa visione in realtà. È probabilmente il passaggio più importante dell’AI dopo ChatGPT: non più uno strumento che genera testo, ma un collaboratore digitale che esegue compiti concreti.

Naturalmente, ogni superpotere porta con sé qualche effetto collaterale. Per funzionare davvero, questi agenti devono conoscere moltissimo di noi: email, calendario, documenti, fotografie, conti, preferenze e cronologia. Più informazioni ricevono, più diventano utili. Ma aumenta anche il rischio. E non è solo un tema di privacy. Gli agenti possono anche sbagliare. Emblematico il caso di un venditore immobiliare americano che aveva affidato a un agente AI la gestione dei messaggi ricevuti su Facebook Marketplace: nel tentativo di “sbloccare” alcune trattative, l’intelligenza artificiale ha iniziato a offrire terreni da 20.000-100.000 dollari al prezzo simbolico di 1 dollaro. Per fortuna si trattava di un errore correggibile, ma il messaggio è chiaro: quando l’AI agisce al posto nostro, l’errore non resta confinato in una risposta sbagliata. Diventa una decisione presa a nostro nome.

Ed è qui che probabilmente si giocherà la vera partita dei prossimi anni. Non vincerà necessariamente chi avrà il modello linguistico più intelligente, ma chi riuscirà a costruire l’agente più affidabile. Perché se oggi chiediamo all’AI di scrivere una mail, domani le chiederemo di negoziare un mutuo, rinnovare una polizza assicurativa o gestire un rimborso aereo. Il vero valore non sarà più la capacità di rispondere bene, ma quella di prendere decisioni corrette. E questo apre un’enorme opportunità anche per il mondo finanziario. Immaginate un consulente che, invece di dedicare ore alla burocrazia, lasci lavorare il proprio agente AI per predisporre report, analizzare portafogli, compilare documenti MiFID e preparare proposte personalizzate. In fondo, il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe non essere quello di sostituire l’uomo, ma di liberarlo da tutto ciò che non richiede davvero intelligenza umana. Purché, ovviamente, ogni tanto continuiamo a controllare che il nostro agente non stia vendendo la casa... a un euro.

La vera domanda, però, resta la stessa: quanto a lungo Wall Street potrà ignorare un mercato obbligazionario che continua a lanciare segnali sempre più restrittivi? Per ora gli investitori sembrano confidare nella solidità dell’economia americana e negli utili societari, che continuano a sostenere le quotazioni azionarie. Ma il margine d’errore si sta restringendo. L’inflazione resta ostinatamente elevata, le aspettative delle famiglie sui prezzi sono tornate a salire e i banchieri centrali continuano a ripetere che la battaglia non è ancora vinta. I mercati monetari attribuiscono ancora una probabilità significativa a un nuovo rialzo dei tassi già nella prossima riunione della Fed, con il CME FedWatch che continua a riflettere aspettative elevate di ulteriore stretta monetaria. CME Group

In fondo il messaggio del mercato obbligazionario è piuttosto semplice: finché il Treasury continuerà a offrire rendimenti vicini al 5%, il denaro non sarà più il carburante gratuito che ha alimentato l’ultimo decennio di rialzi. Per ora Wall Street riesce ancora a guardare oltre, ma è un po’ come guidare un’auto con la spia della riserva accesa: si può continuare il viaggio, purché ci si ricordi che, prima o poi, sarà necessario fermarsi al distributore.

Le pale…radioattive

Per anni il vero collo di bottiglia del nucleare sembrava essere la costruzione dei reattori. Oggi, invece, il problema potrebbe essere molto più a monte: trovare qualcuno che produca il combustibile. L’intelligenza artificiale sta facendo esplodere la domanda di elettricità, i data center consumano sempre più energia e governi e utility stanno tornando a investire sul nucleare come fonte stabile e a basse emissioni. Ma c’è un dettaglio che il mercato sta iniziando a scoprire solo ora: un reattore senza uranio arricchito vale quanto una Ferrari senza benzina. E di aziende in grado di produrre questo “carburante” ce ne sono pochissime.

Dopo l’invasione dell’Ucraina, gli Stati Uniti hanno deciso di eliminare progressivamente la dipendenza dall’uranio arricchito russo, con il divieto che entrerà pienamente in vigore dal 1° gennaio 2028. Il problema è che l’offerta occidentale è estremamente concentrata. Oggi, fuori da Russia e Cina, solo Urenco (consorzio tra Regno Unito, Germania e Paesi Bassi) e la francese Orano dispongono di una capacità produttiva significativa. In questo scenario si inserisce Centrus Energy, ex società governativa americana che dopo il fallimento del 2014 sta investendo miliardi per tornare ad arricchire uranio su scala industriale entro il 2029.

Il mercato sta già prezzando questa scarsità. Il costo dell’arricchimento dell’uranio, misurato in Separative Work Unit (SWU), è passato da circa 65 dollari prima dell’invasione russa dell’Ucraina agli attuali 181 dollari, quasi tre volte tanto. Non è solo una conseguenza delle tensioni geopolitiche: è il risultato di una domanda che continua ad aumentare mentre l’offerta cresce molto più lentamente. Le utility stanno infatti estendendo la vita delle centrali esistenti, riavviando impianti chiusi e pianificando nuovi investimenti, mentre la corsa all’AI aggiunge un ulteriore gigantesco consumatore di energia elettrica.

Ed è proprio qui che nasce un’interessante distinzione per gli investitori. Negli ultimi anni il mercato ha premiato soprattutto le società che promettono di costruire i reattori del futuro, come gli Small Modular Reactors (SMR), valutandole spesso decine di miliardi pur senza utili significativi. Centrus, invece, gioca una partita diversa: non scommette su una tecnologia ancora da dimostrare, ma vende il componente indispensabile a qualunque centrale nucleare, vecchia o nuova. È il classico esempio di chi vende pale e picconi durante una corsa all’oro.

Naturalmente i rischi non mancano. Costruire un impianto di arricchimento richiede miliardi di dollari, migliaia di centrifughe, anni di autorizzazioni e un’esecuzione praticamente perfetta. Inoltre serviranno nuovi capitali per finanziare l’espansione. Ma se il progetto dovesse andare a buon fine, Centrus potrebbe entrare in uno dei mercati con le barriere all’ingresso più elevate al mondo. Le società di arricchimento storicamente hanno generato margini operativi superiori al 60%, proprio perché la concorrenza è quasi inesistente e i clienti hanno pochissime alternative.

In fondo è una dinamica che abbiamo già visto molte volte nella storia degli investimenti. Durante una rivoluzione tecnologica tutti guardano il prodotto finale, mentre spesso il vero potere economico si concentra in chi controlla il collo di bottiglia della filiera. Oggi tutti parlano di reattori nucleari, intelligenza artificiale e data center. Ma il vero “re della festa” potrebbe essere chi produce il combustibile senza il quale nessuno di quei progetti può accendere nemmeno una lampadina.

L’economia dell’AI

L’intelligenza artificiale non è più soltanto una rivoluzione tecnologica: sta diventando il più grande investimento infrastrutturale della storia economica americana. Secondo una recente analisi della Brookings Institution, tra il 2025 e il 2032 negli Stati Uniti verranno investiti circa 10.300 miliardi di dollari in data center, chip, reti elettriche e infrastrutture legate all’AI. Significa destinare ogni anno circa il 3,6% del PIL a un’unica trasformazione industriale: una quota superiore persino a quella impiegata durante la grande espansione ferroviaria dell’Ottocento o nella costruzione dell’infrastruttura che ha dato vita a Internet. È una scommessa gigantesca, che sta creando centinaia di migliaia di posti di lavoro, nuovi miliardari e un’enorme ricchezza finanziaria, ma che sta anche concentrando una quantità di capitale mai vista in un solo settore.

I numeri raccontano bene la portata del fenomeno. Soltanto nel 2026, gli investimenti americani in AI valgono già quasi il 2% del PIL, mentre i cinque grandi hyperscaler – Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta e Oracle – sono destinati a spendere oltre 4.200 miliardi di dollari in investimenti tra oggi e il 2029. Una parte crescente di questa montagna di denaro viene finanziata a debito, spesso attraverso veicoli fuori bilancio e strumenti di private credit poco trasparenti. È un meccanismo che ricorda, almeno in parte, quello visto in altre grandi bolle speculative della storia: finché i ricavi crescono nessuno si preoccupa della leva finanziaria; quando però la crescita rallenta, il debito smette improvvisamente di sembrare un dettaglio e diventa il protagonista della storia.

Gli effetti sull’economia reale sono già evidenti. Mentre molti comparti dell’edilizia rallentano, la costruzione di data center sta vivendo un vero boom: nei primi sette mesi dell’anno negli Stati Uniti sono stati investiti circa 37 miliardi di dollari, oltre 9 miliardi in più rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente, mentre il resto delle costruzioni private ha registrato una contrazione di circa 46 miliardi. Il problema è che i data center non consumano soltanto capitale, ma anche terreni, elettricità e manodopera qualificata. In alcuni Stati americani grandi impianti industriali hanno rinunciato a nuovi investimenti perché tutta la capacità elettrica disponibile era già stata prenotata dai colossi dell’intelligenza artificiale. È un effetto collaterale curioso: l’AI non si limita a creare nuovi vincitori, ma rischia anche di “spiazzare” altri settori produttivi.

Naturalmente c’è anche il lato positivo. Secondo LinkedIn, tra il 2023 e il 2026 l’ecosistema AI ha già generato oltre 750.000 nuovi posti di lavoro negli Stati Uniti. Gli stipendi medi delle professioni legate all’intelligenza artificiale sfiorano i 180.000 dollari, più del doppio della media nazionale, mentre perfino mestieri tradizionali come gli elettricisti stanno vivendo una seconda giovinezza grazie alla corsa ai data center. In alcune aree della Virginia gli iscritti ai sindacati degli elettricisti sono quasi raddoppiati e gli operai specializzati arrivano a guadagnare oltre 60 dollari l’ora, spesso con settimane lavorative da quasi sessanta ore. A beneficiarne sono anche i consumi, il mercato immobiliare e la ricchezza finanziaria: il patrimonio detenuto dagli americani in azioni e fondi comuni è quasi raddoppiato rispetto alla fine del 2022, superando i 63.000 miliardi di dollari.

Ma ogni rivoluzione ha il suo conto da pagare. La domanda esplosiva di chip, memoria e componentistica sta facendo aumentare i prezzi dell’elettronica, contribuendo alle pressioni inflazionistiche proprio mentre la Federal Reserve cerca di raffreddare l’economia. Inoltre, i giganteschi fabbisogni finanziari degli hyperscaler stanno esercitando pressione anche sui tassi di interesse di lungo termine, rendendo più costoso finanziare mutui, imprese e investimenti in altri comparti. È un po’ come organizzare il matrimonio più sfarzoso della storia: finché la festa continua tutti sono felici, dai fioristi ai fotografi fino ai ristoratori. Il problema è che, se improvvisamente gli invitati decidessero di andarsene prima del taglio della torta, qualcuno si ritroverebbe con un conto gigantesco ancora da pagare. Ed è proprio questa la vera scommessa dell’AI: non capire se cambierà il mondo – ormai pochi lo mettono in dubbio – ma verificare se i ricavi futuri saranno abbastanza grandi da giustificare il più colossale investimento infrastrutturale che gli Stati Uniti abbiano mai intrapreso.

I bond sono tornati ad essere interessanti?

Per oltre un decennio gli investitori hanno ripetuto quasi come un mantra il famoso principio “There Is No Alternative”: con i tassi vicini allo zero, chi voleva ottenere un rendimento era praticamente costretto a comprare azioni. Oggi, però, quel mantra inizia a scricchiolare. Le valutazioni dell’azionario americano restano elevate: il rapporto CAPE di Shiller, che confronta i prezzi con gli utili medi degli ultimi dieci anni, si trova ancora vicino ai livelli raggiunti durante la bolla delle dot-com del 1999. Storicamente questo indicatore ha mostrato una forte correlazione negativa con i rendimenti dei dieci anni successivi: non significa che Wall Street sia destinata a crollare domani mattina, ma suggerisce che aspettarsi un altro decennio da +10% annuo potrebbe essere un esercizio di ottimismo più che di analisi.

Nel frattempo, il mondo obbligazionario è completamente cambiato. Dopo anni in cui i bond offrivano rendimenti quasi simbolici, oggi i Treasury americani viaggiano intorno al 5%, mentre le obbligazioni indicizzate all’inflazione (TIPS) offrono rendimenti reali prossimi al 3%. Tradotto: con un’inflazione al 3%, un TIPS ventennale può garantire un rendimento nominale vicino al 6%, mantenendo il potere d’acquisto del capitale. È un ritorno che fino a pochi anni fa sembrava fantascienza e che, soprattutto, torna a rendere le obbligazioni una vera alternativa alle azioni. Non servono più tassi in discesa per guadagnare: oggi, semplicemente incassare le cedole può rappresentare una strategia credibile.

Naturalmente il quadro è più complesso di così. Gli Stati Uniti devono convivere con un debito pubblico superiore ai 40.000 miliardi di dollari, oltre il 100% del PIL, e con deficit annuali che continuano ad aggirarsi intorno al 6% del prodotto interno lordo. Prima o poi qualcosa dovrà cambiare. Le strade possibili sono sostanzialmente tre: una crescita economica molto più elevata, un doloroso aggiustamento fiscale fatto di maggiori tasse e minori spese, oppure una forma di repressione finanziaria, cioè mantenere artificialmente bassi i tassi reali lasciando che sia l’inflazione a ridurre lentamente il peso del debito. È esattamente ciò che avvenne dopo la Seconda guerra mondiale, quando i rendimenti dei Treasury furono mantenuti artificialmente bassi mentre l’inflazione faceva il resto del lavoro.

Ed è proprio questa incertezza a rendere interessante il ragionamento obbligazionario. Se l’inflazione dovesse tornare a sorprendere, i TIPS offrirebbero una protezione naturale. Se invece il problema diventasse la sostenibilità del debito, una politica di repressione finanziaria favorirebbe comunque le obbligazioni acquistate agli attuali rendimenti elevati. Se infine Washington decidesse di risanare davvero i conti pubblici, difficilmente potrebbe evitare un aumento della pressione fiscale, rendendo ancora più preziosi gli strumenti fiscalmente efficienti. In altre parole, per la prima volta dopo molti anni i bond non rappresentano soltanto il “parcheggio” del portafoglio, ma iniziano a offrire un profilo rischio-rendimento capace di competere seriamente con l’azionario.

La vera lezione, però, è un’altra. Negli ultimi quindici anni molti investitori hanno imparato che comprare azioni era quasi l’unica scelta possibile. Oggi il mercato sta lentamente tornando alla normalità: esistono finalmente alternative. E forse il cambiamento più importante non è che le azioni siano diventate improvvisamente troppo care, ma che le obbligazioni abbiano ricominciato a fare quello per cui erano nate: offrire un rendimento interessante senza costringere gli investitori a vivere ogni giorno con il fiato sospeso davanti al grafico di Wall Street. In finanza, a volte, la vera rivoluzione non è trovare un nuovo investimento miracoloso, ma riscoprire che quello più noioso ha finalmente ricominciato a funzionare.

Salvi anche stavolta

Ogni volta che si parla del debito pubblico italiano sembra di assistere allo stesso film: il protagonista è sempre sul punto di cadere dal burrone... ma, puntualmente, riesce ad aggrapparsi all’ultimo istante. Anche questa volta il finale, almeno per ora, è stato positivo. Moody’s ha confermato il rating dell’Italia a Baa2 con outlook stabile, mantenendolo due gradini sopra il livello “junk”. Per una delle principali agenzie di rating, il debito italiano continua a essere considerato affidabile, nonostante un rapporto debito/PIL che rimane intorno al 138%, uno dei più elevati del mondo sviluppato.

La decisione non è arrivata per caso. Secondo Moody’s, l’Italia sta mostrando una sorprendente capacità di assorbire gli shock, compreso il recente aumento dei prezzi energetici legato alle tensioni in Medio Oriente. L’agenzia prevede un deficit in graduale discesa, dal 3,1% del PIL nel 2025 al 3% nel 2026 e al 2,9% nel 2027, mentre il debito dovrebbe prima stabilizzarsi e poi iniziare lentamente a ridursi. Anche sul fronte macroeconomico il quadro appare meno fragile del previsto: la crescita del PIL è stata rivista al rialzo allo 0,8% nel 2026, mentre l’inflazione dovrebbe rientrare verso il 2,3% nel 2027, ben lontana dai picchi osservati tra il 2022 e il 2023.

Naturalmente Moody’s non sta dicendo che il problema del debito sia risolto. Anzi. Il messaggio è piuttosto chiaro: la sostenibilità dei conti pubblici dipenderà dalla capacità del governo di continuare il consolidamento fiscale senza soffocare la crescita. L’agenzia richiama esplicitamente la necessità di aumentare la produttività, rafforzare il mercato del lavoro, incentivare l’innovazione e stimolare maggiori investimenti privati. In altre parole, il vero limite dell’Italia non è tanto il debito accumulato, quanto la difficoltà storica nel far crescere l’economia abbastanza velocemente da renderlo progressivamente meno pesante.

Per i mercati finanziari la conferma del rating rappresenta comunque una buona notizia. Un giudizio stabile riduce il rischio che i grandi investitori internazionali chiedano premi più elevati per finanziare il Tesoro italiano, contribuendo a mantenere relativamente sotto controllo lo spread BTP-Bund e il costo di emissione del nuovo debito. In una fase in cui i rendimenti globali restano elevati e molti governi devono rifinanziare montagne di obbligazioni, poter contare sulla fiducia delle agenzie di rating è tutt’altro che un dettaglio.

La vera ironia è che l’Italia continua a fare ciò che le riesce meglio da almeno trent’anni: sopravvivere alle previsioni più pessimistiche senza riuscire, però, a sorprendere davvero in positivo. È come quello studente che ogni anno rischia la bocciatura, ma arriva sempre agli esami con il famoso “sei politico”. Promosso, sì. Ma con una raccomandazione scritta in rosso sul registro: la prossima volta serve qualcosa di più della semplice resilienza.

Per anni ci siamo abituati a un mondo di tassi quasi a zero, capitale abbondante e aziende costruite assumendo eserciti di persone. Quel mondo potrebbe essere finito.

In questa puntata partiamo dal ritorno del Treasury americano verso il 5% e da una domanda controintuitiva: e se tassi strutturalmente più alti fossero anche il segnale di un’economia più produttiva?

Passiamo poi dalla rivincita di Meta, con l’AI che prova finalmente a trasformare miliardi di CapEx in ricavi, alla nuova corsa allo spazio, dove migliaia di satelliti rischiano di trovare un problema sorprendentemente terrestre: non ci sono abbastanza razzi per portarli in orbita.

Infine arriviamo alle startup AI, dove il nuovo status symbol non è più assumere velocemente, ma riuscire a crescere con pochissime persone. Butternut AI, per esempio, serve circa 10.000 clienti paganti con appena 4 dipendenti.

Il filo conduttore è semplice: la tecnologia non elimina la scarsità. La sposta. E spesso le opportunità più interessanti nascono proprio nei nuovi colli di bottiglia che lascia dietro di sé.

🎙️ Brevi storie di (quasi) tutto sui mercati finanziari

Da quel momento è cambiato tutto. La Federal Reserve ha avviato il ciclo di rialzi più aggressivo degli ultimi decenni, Silicon Valley Bank è diventata la prima vittima eccellente della nuova era dei tassi e molti investitori erano convinti che una recessione fosse inevitabile. Invece l’economia americana ha continuato a sorprendere: consumi resilienti, utili societari solidi e una nuova ondata di investimenti nell’intelligenza artificiale hanno rimandato, almeno finora, il tanto annunciato rallentamento. Nel frattempo, però, il Tesoro americano ha continuato a emettere montagne di nuovo debito per finanziare deficit vicini ai 2.000 miliardi di dollari l’anno, circa il 6% del PIL, livelli che in passato si vedevano quasi esclusivamente durante grandi guerre o profonde recessioni. Come se non bastasse, il conflitto con l’Iran ha riportato il petrolio sopra quota 100 dollari al barile, riaccendendo le pressioni inflazionistiche e convincendo la nuova Fed guidata da Kevin Warsh a tornare su posizioni più restrittive.

Eppure, proprio mentre i rendimenti continuano a salire, sta prendendo piede una lettura completamente diversa. E se tassi più alti non fossero il problema, ma il sintomo di un’economia più forte? Molti economisti iniziano infatti a sostenere che il mondo stia entrando in un nuovo regime economico, nel quale crescita, investimenti e produttività sono sufficientemente robusti da convivere con un costo del denaro più elevato. Il mercato del lavoro resta solido, gli utili delle aziende continuano a sorprendere e la corsa all’intelligenza artificiale sta alimentando una nuova stagione di investimenti che potrebbe sostenere la crescita ancora per molti anni. È un po’ come quel motore che tutti davano per spompato e che, invece, scopri essere appena entrato nel turbo.

Dietro questa nuova narrativa si nasconde un concetto poco conosciuto ma fondamentale: il tasso neutrale d’interesse, il famoso r*, cioè il livello dei tassi che non rallenta né stimola l’economia. Per oltre vent’anni questo valore è progressivamente diminuito, complice l’invecchiamento della popolazione, l’eccesso di risparmio globale e una cronica scarsità di investimenti produttivi. Oggi potrebbe essersi verificata una svolta storica. La Federal Reserve ha appena rivisto al rialzo la propria stima del tasso neutrale al 3,25%, mentre anche BCE e Bank of Japan stanno facendo valutazioni simili. Il motivo? La rivoluzione dell’AI, il reshoring industriale e la gigantesca domanda di capitale per infrastrutture digitali potrebbero aver aumentato il potenziale di crescita dell’economia mondiale. In altre parole, se il motore produce più cavalli, può permettersi di viaggiare a velocità superiori senza rompersi.

Naturalmente il rovescio della medaglia esiste. Un tasso neutrale più elevato significa mutui più costosi, finanziamenti più cari e governi chiamati a pagare interessi sempre più pesanti sul proprio debito. Con gli Stati Uniti ormai oltre il 100% del PIL di debito pubblico e gran parte dell’Occidente alle prese con conti pubblici deteriorati, il conto rischia di diventare salato. Inoltre, se negli Stati Uniti l’AI potrebbe davvero generare un salto di produttività, in Europa molti economisti restano scettici sul fatto che questi benefici arrivino con la stessa intensità. Morale della favola? Per anni gli investitori hanno imparato a temere i ribassi della Borsa. Oggi stanno scoprendo che, quando il Treasury rende il 5%, il vero protagonista dei mercati potrebbe non essere più Wall Street, ma il mercato obbligazionario. E forse il cambiamento più difficile da accettare non sarà convivere con tassi più alti, bensì abbandonare l’illusione che il denaro a costo zero fosse la normalità, quando probabilmente è stata soltanto una lunga parentesi della storia economica.

La rivincita di Meta

Per mesi Wall Street aveva guardato Meta come lo studente brillante che continua a chiedere soldi ai genitori senza spiegare bene per cosa gli servano. Gli investitori vedevano miliardi di dollari investiti nell’intelligenza artificiale, data center sempre più grandi e CapEx in continua crescita, ma faticavano a capire dove sarebbero arrivati i ricavi. Questa settimana, però, Mark Zuckerberg ha finalmente mostrato una possibile risposta. Il nuovo assistente AI Muse è balzato in cima all’App Store di Apple pochi giorni dopo il lancio, riaccendendo l’entusiasmo sull’intero settore. Il titolo Meta è salito di oltre l’11% in una sola seduta, aggiungendo circa 192 miliardi di dollari di capitalizzazione: praticamente l’equivalente dell’intero valore di Borsa di molte multinazionali europee. L’effetto domino non si è fatto attendere. AMD ha guadagnato circa il 10%, superando per la prima volta il trilione di dollari di capitalizzazione, Intel è balzata di oltre il 12%, il Nasdaq ha aggiornato i massimi storici e perfino Bitcoin è tornato sopra quota 86.000 dollari. È come se il mercato avesse improvvisamente cambiato colonna sonora: fino a venerdì tutti parlavano dei rischi esistenziali dell’intelligenza artificiale, lunedì sembrava di essere tornati nel pieno della febbre AI. La lezione è sempre la stessa: i mercati sono disposti a perdonare investimenti enormi, ma solo quando iniziano a intravedere una strada credibile verso la monetizzazione. E, almeno per un giorno, Muse ha fatto qualcosa che vale più di qualsiasi conferenza stampa: ha trasformato la domanda “quanto state spendendo?” nella domanda molto più interessante “quanto potrete guadagnare?”.

Verso l’infinito e oltre

Lo spazio sta entrando nella sua personale crisi dei semiconduttori: questa volta, però, a mancare non sono i chip, ma i razzi. Dopo anni in cui SpaceX ha rivoluzionato il settore rendendo i lanci sempre più frequenti ed economici, il mercato rischia ora di trovarsi vittima del suo stesso successo. Elon Musk sta progressivamente pensionando il Falcon 9, il razzo che dal 2010 ha trasformato l’accesso allo spazio arrivando a effettuare 165 lanci nel 2025, per concentrare uomini e capitali sul più ambizioso Starship. Il problema è che il nuovo vettore non è ancora pienamente operativo, mentre la domanda di lanci continua a esplodere. Da qui al 2030 sono previste migliaia di nuovi satelliti, destinati a reti internet, difesa, osservazione terrestre e persino futuri data center spaziali. Il risultato è una classica legge della domanda e dell’offerta: missioni condivise sempre più difficili da prenotare, prezzi in aumento — il costo di un Falcon 9 è già salito a circa 74 milioni di dollari, quasi il 20% in più rispetto a cinque anni fa — e aziende che iniziano a valutare soluzioni impensabili fino a poco tempo fa, come costruirsi un razzo in casa o addirittura acquistare un produttore di lanci.

La situazione racconta molto anche della nuova economia spaziale. Per anni il collo di bottiglia era costruire satelliti; oggi il vero problema è trovare un passaggio per portarli in orbita. È un po’ come avere un aeroporto pieno di passeggeri ma pochissimi aerei disponibili. Certo, concorrenti come Rocket Lab, Relativity Space, Blue Origin e Stoke Space stanno accelerando lo sviluppo dei propri vettori, ma i ritardi sono frequenti e gli incidenti — come l’esplosione del New Glenn di Blue Origin lo scorso maggio — ricordano quanto sia difficile trasformare un progetto sulla carta in una macchina capace di volare regolarmente. Il paradosso è che SpaceX, dopo aver abbattuto il costo di accesso allo spazio e creato un mercato enorme, rischia ora di diventare il principale collo di bottiglia dell’intero settore. E se negli ultimi anni il petrolio è stato definito il nuovo oro, nei prossimi potrebbe esserci una risorsa ancora più preziosa: uno slot disponibile su un razzo diretto verso l’orbita.

Claude è il vero CTO…

Per anni il sogno di ogni startup era semplice: assumere il più velocemente possibile. Oggi il nuovo status symbol è esattamente l’opposto. Nell’era dell’intelligenza artificiale la domanda non è più “quante persone hai in azienda?”, ma “quante persone sei riuscito a non assumere?”. Alcune startup stanno addirittura riducendo gli organici perché gli agenti AI hanno iniziato a sostituire attività che fino a ieri richiedevano interi team. È il caso di Butternut AI, società che sviluppa strumenti per creare siti web senza scrivere codice: dopo aver raggiunto un picco di 9 dipendenti, i fondatori hanno licenziato 5 ingegneri, convinti che gli agenti AI potessero svolgere lo stesso lavoro ventiquattr’ore su ventiquattro. Oggi l’azienda conta appena 4 persone, serve circa 10.000 clienti paganti e continua comunque a crescere.

Non si tratta di un caso isolato. Lindy, startup che sviluppa colleghi virtuali per Slack e ha raccolto 50 milioni di dollari, ha eliminato gran parte del proprio team marketing senza sostituirlo, affidando dashboard, contenuti, video e analisi direttamente all’AI. Anche le agenzie esterne sono sparite dai costi aziendali: da cinque fornitori si è passati a zero. I dati di LinkedIn raccontano che la tendenza sta diventando strutturale: le startup americane fondate nel 2022 arrivano al terzo anno con una media di 20,7 dipendenti, contro i 32,5 delle aziende nate appena quattro anni prima. In pratica, le startup stanno iniziando ad assomigliare sempre meno a una multinazionale in miniatura e sempre più a una Formula 1: pochi piloti, tantissima tecnologia.

La filosofia, però, non è semplicemente tagliare i costi. È ridefinire il valore del lavoro umano. Se un’attività consiste nel ripetere istruzioni, compilare report, costruire dashboard o produrre contenuti standardizzati, sempre più imprenditori ritengono che debba essere affidata a un agente AI. Agli esseri umani restano le attività che richiedono creatività, giudizio, relazione e capacità di prendere decisioni in contesti incerti. È il motivo per cui alcuni fondatori scherzano dicendo che il loro vero Chief Technology Officer oggi è Claude o Codex. Uno sviluppatore ha raccontato di aver intervistato diversi candidati, salvo poi rinunciare ad assumerli perché, a suo dire, il tempo necessario per spiegare loro il lavoro era lo stesso richiesto per scrivere un prompt all’intelligenza artificiale... con la differenza che quest’ultima risponde in pochi secondi e non chiede ferie.

Naturalmente questa strategia ha dei limiti. Quando una startup cresce davvero e inizia a vendere contratti da decine di migliaia di euro alle grandi imprese, i clienti continuano a voler parlare con persone in carne e ossa. Anche gli investitori, prima o poi, chiedono organizzazioni più strutturate. Ma il messaggio è ormai chiaro: la prossima generazione di unicorni potrebbe non essere costruita assumendo centinaia di persone, bensì centinaia di agenti AI. Per decenni abbiamo misurato il successo di un’azienda contando quanti dipendenti aveva. Forse, tra qualche anno, il mercato inizierà a fare la domanda opposta: quanto fatturato riesci a generare per ogni essere umano che lavora nella tua azienda? Perché nell’economia dell’intelligenza artificiale il vero vantaggio competitivo potrebbe non essere assumere di più, ma riuscire a fare molto di più con sorprendentemente meno.

In realtà i mercati hanno tirato un sospiro di sollievo. Perché quel dato, pur confermando che la Federal Reserve probabilmente alzerà i tassi questa settimana, ha eliminato gran parte dell’incertezza. E in finanza, spesso, sapere quale sarà la medicina è meno doloroso che continuare a chiedersi quale sarà la diagnosi.

È un po’ come andare dal dentista. Nessuno è felice di sentirsi dire che dovrà fare un’otturazione, ma dopo giorni passati a rimandare la visita quasi si esce dallo studio... sollevati.

Il rendimento del Treasury decennale ha chiuso la settimana al 4,97%, praticamente sulla soglia del 5%, un livello visto solo fugacemente negli ultimi vent’anni. Nel frattempo il Brent, dopo essere arrivato vicino ai 110 dollari, ha terminato la settimana a 104,6 dollari, comunque oltre l’8% in più rispetto a sette giorni prima, alimentato dai nuovi rischi geopolitici nello Stretto di Hormuz e dalle tensioni sulle infrastrutture energetiche saudite.

Per gli investitori il messaggio è chiaro. Tassi più alti significano credito più caro, valutazioni azionarie sotto pressione e una crescita che potrebbe rallentare nei prossimi trimestri. Ma significano anche una Fed determinata a non lasciare che l’inflazione riprenda il controllo. E forse è proprio questo il paradosso della settimana: Wall Street non ha festeggiato perché i tassi saliranno. Ha festeggiato perché, finalmente, sa con maggiore probabilità cosa farà la Fed. E nei mercati, a volte, la certezza vale più di un quarto di punto percentuale.

Fermati tu che poi mi fermo io…

Se c’è un settore che oggi sembra vivere un gigantesco conflitto di interessi, è quello dell’intelligenza artificiale. Da una parte i CEO delle principali società continuano a ripetere che l’AI rappresenta la più grande rivoluzione tecnologica dai tempi di Internet. Dall’altra, sono proprio loro a lanciare gli allarmi più inquietanti sui rischi che essa potrebbe comportare.

L’ultimo a farlo è stato Dario Amodei, fondatore e CEO di Anthropic. In un lungo saggio pubblicato questo fine settimana ha ribadito che sviluppare un’intelligenza artificiale troppo velocemente potrebbe essere “sconsiderato” e ha invitato l’intero settore a rallentare, per avere il tempo necessario a costruire sistemi realmente sicuri.

Parole importanti. Ma c’è un dettaglio che rende tutta la vicenda quasi surreale. Anthropic, infatti, non sta rallentando. Anzi, secondo indiscrezioni, si prepara a una delle IPO più grandi della storia, con l’obiettivo di raccogliere fino a 100 miliardi di dollari su una valutazione vicina ai 2.000 miliardi. Una cifra che la proietterebbe immediatamente tra le aziende più preziose del pianeta.

Ed è qui che nasce il vero paradosso. Amodei sostiene che bisognerebbe rallentare la corsa all’intelligenza artificiale. Ma se lo facesse davvero, rischierebbe di lasciare campo libero a OpenAI. Se OpenAI rallentasse insieme ad Anthropic, allora potrebbe essere la Cina a recuperare terreno. E se nessuno rallenta... la corsa continua.

È il classico dilemma del prigioniero applicato all’intelligenza artificiale. La scelta migliore per tutti sarebbe cooperare. La scelta migliore per ogni singolo partecipante è invece continuare a correre. E così nessuno mette il piede sul freno. La situazione è diventata ancora più inquietante dopo le dichiarazioni di alcuni ricercatori della stessa Anthropic. Jacob Coxon ha lasciato l’azienda sostenendo che il settore sta procedendo troppo rapidamente. Ancora più sorprendente è stata la posizione di Evan Hubinger, uno dei responsabili del team di ricerca di Anthropic, che ha dichiarato di attribuire oltre il 10% di probabilità che un’intelligenza artificiale fuori controllo possa causare l’estinzione dell’umanità entro il prossimo decennio. E la parte forse più preoccupante è arrivata subito dopo: non abbiamo ancora un piano chiaro per evitare che ciò accada.

Ora, che si condividano o meno queste stime, il punto non è stabilire se il rischio sia del 10%, dell’1% o dello 0,001%. Il punto è che queste affermazioni non arrivano da filosofi o da sceneggiatori di Hollywood. Arrivano dagli stessi ricercatori che ogni mattina entrano negli uffici e costruiscono questi modelli.

È un po’ come assistere alla presentazione di un nuovo aereo mentre gli ingegneri, durante la conferenza stampa, spiegano che stanno ancora cercando di capire se il sistema di sicurezza funzionerà davvero in tutte le condizioni.

La domanda che inevitabilmente si pongono gli investitori è semplice: se credete davvero che il rischio sia così elevato... perché continuate a correre? La risposta, probabilmente, è meno filosofica di quanto sembri. In gioco non c’è soltanto il futuro dell’intelligenza artificiale. Ci sono migliaia di miliardi di dollari, la leadership tecnologica americana e la convinzione che, se ti fermi tu, qualcun altro continuerà la corsa. E forse è proprio questo l’aspetto più inquietante dell’intera vicenda.

Anthropic è nata nel 2021 proprio perché i suoi fondatori ritenevano che OpenAI stesse sviluppando l’intelligenza artificiale troppo velocemente e con poca attenzione alla sicurezza. Cinque anni dopo, rischia di trovarsi intrappolata nello stesso meccanismo che voleva evitare.

Perché alla fine, nei mercati come nella tecnologia, esiste una regola che sembra valere sempre: la pressione della concorrenza è spesso più forte delle proprie convinzioni.

Adjustment is the way

C’è un vecchio trucco che in Borsa funziona sempre: comprare aziende che crescono lentamente, tagliare i costi, aumentare i prezzi e raccontare agli investitori una storia di crescita. Il problema arriva quando la storia diventa più convincente dei numeri. È il caso di Bending Spoons, la società italiana che in pochi anni ha costruito un impero acquistando software come Evernote, Vimeo e AOL e che, dal debutto in Borsa di luglio, ha già visto il titolo salire di circa il 37%, raggiungendo una valutazione di quasi 28 miliardi di dollari.

Un multiplo impressionante: circa 14 volte il fatturato e oltre 100 volte gli utili ufficiali. Ma scavando sotto la superficie emergono alcuni dettagli interessanti. Gran parte della crescita deriva infatti da nuove acquisizioni e da consistenti aumenti di prezzo più che da un reale aumento della base clienti. Il caso di Evernote è emblematico: tra il 2022 e il 2025 i ricavi sono cresciuti del 30%, mentre il ricavo medio per utente è aumentato addirittura del 150%. Sembra una storia di successo, finché non si scopre che nello stesso periodo gli utenti si sono quasi dimezzati (-48%). In pratica, l’azienda ha guadagnato di più... servendo molti meno clienti. È un po’ come vantarsi che il proprio ristorante abbia raddoppiato lo scontrino medio, dimenticando di dire che ormai ai tavoli siedono la metà delle persone. Anche gli utili “rettificati” raccontano una storia diversa da quelli ufficiali: nel 2025, a fronte di una perdita netta sostanzialmente pari a zero, l’utile adjusted supera i 400 milioni di dollari, grazie soprattutto all’esclusione dell’ammortamento delle acquisizioni e di numerosi costi definiti “non ricorrenti”.

Il punto, però, è che quando il tuo modello di business consiste proprio nel comprare continuamente aziende, quegli ammortamenti e quei costi straordinari rischiano di diventare... tremendamente ordinari. A rendere il quadro ancora più delicato c’è il debito, salito a circa 4,9 miliardi di dollari, quasi quattro volte il patrimonio netto, mentre parte dei finanziamenti più recenti costa oltre il 9% di interesse. Finché il mercato continuerà a finanziare nuove acquisizioni, la macchina potrebbe continuare a funzionare. Ma se il costo del capitale dovesse restare elevato e la giostra delle acquisizioni rallentasse, gli investitori potrebbero accorgersi che dietro il prestigio del nome Bending Spoons non c’è alcun potere paranormale. E come in ogni spettacolo di magia, il trucco funziona... finché il pubblico evita di guardare troppo da vicino.

Miracolo economico cercasi

Scott Bessent sostiene che gli Stati Uniti possano uscire dalla montagna di debito semplicemente crescendo più in fretta. È una bella storia. Il problema è che la matematica ha il brutto vizio di leggere i bilanci. Con il debito federale che ha ormai superato i 40.000 miliardi di dollari e quello detenuto dal pubblico arrivato al 100% del PIL, il Segretario al Tesoro continua a ripetere che una crescita economica del 3% annuo sarebbe sufficiente per “crescere fuori dal problema”. L’idea è semplice: se il PIL aumenta più rapidamente del debito, il peso relativo dell’indebitamento diminuisce. Un ragionamento che, sulla carta, funziona. Peccato che la realtà sia un po’ meno collaborativa.

Negli ultimi vent’anni l’economia americana ha superato il 3% di crescita soltanto cinque volte e, durante l’attuale amministrazione Trump, il ritmo medio si è fermato intorno all’1,9%. L’ultima volta che gli Stati Uniti sono riusciti a mantenere una crescita superiore al 3% per un periodo prolungato bisogna tornare agli anni Novanta, quando Internet stava rivoluzionando la produttività, i baby boomer erano nel pieno della loro carriera lavorativa e il rapporto debito/PIL scese dal 48% al 32%. Oggi lo scenario è quasi l’opposto: la popolazione invecchia, la forza lavoro cresce molto più lentamente, i deficit viaggiano intorno al 6% del PIL ogni anno e il Congressional Budget Office prevede che il debito possa superare il 120% del PIL nel prossimo decennio senza interventi correttivi.

Certo, c’è chi spera che l’intelligenza artificiale possa fare il miracolo. Secondo diverse simulazioni, un forte aumento della produttività grazie all’AI potrebbe spingere la crescita sopra il 2%, migliorando i conti pubblici. Ma anche nello scenario più ottimistico il debito continuerebbe comunque a salire. Il motivo è intuitivo: un’economia che cresce più velocemente genera più entrate fiscali, ma tende anche a far salire i tassi d’interesse, aumentando il costo di rifinanziamento di un debito già enorme. In altre parole, una parte dei benefici della crescita viene immediatamente assorbita dagli interessi sul debito stesso. È un po’ come ricevere un aumento di stipendio e scoprire che, nello stesso giorno, la banca ti ha alzato la rata del mutuo.

E qui emerge il vero nodo politico. Parlare di crescita è molto più semplice che parlare di tagli alla spesa o aumenti delle tasse. Nessun politico vince le elezioni promettendo meno pensioni, meno sanità o più imposte. Per questo la crescita è diventata la soluzione preferita: piace a tutti e non scontenta nessuno. Il problema è che gli economisti sono molto più scettici. Senza riforme strutturali su voci come Social Security e Medicare, che rappresentano la parte più pesante della spesa federale, la sola crescita difficilmente basterà a invertire la traiettoria del debito. In fondo, sperare che l’economia cresca abbastanza da risolvere tutto è un po’ come cercare di dimagrire comprando una bilancia nuova: fa sentire meglio per qualche minuto, ma il problema resta esattamente dov’era.

Il cambiamento climatico del mattone

Mentre molti continuano a discutere di cambiamento climatico come di un problema del futuro, il mercato immobiliare europeo ha già iniziato a votare con il portafoglio. Sempre più famiglie e imprenditori stanno facendo le valigie e si spostano verso il Nord Europa non per pagare meno tasse, ma semplicemente per sopravvivere meglio all’estate. In Spagna, le province settentrionali come Cantabria e Asturie hanno registrato nell’ultimo anno un aumento dei prezzi delle case rispettivamente del 17,2% e del 14,1%, circa il doppio rispetto a Madrid e Barcellona. In Francia, città atlantiche come Caen, Le Havre e Brest hanno visto rincari intorno al 9%, mentre Bordeaux, colpita dagli incendi estivi, ha addirittura perso valore. Il motivo è semplice: quando per settimane il termometro supera i 40°C, l’aria condizionata smette di essere un lusso e diventa una necessità, mentre l’acqua inizia a valere quasi quanto il Wi-Fi.

Il fenomeno va ben oltre il semplice comfort. Siccità, incendi, premi assicurativi sempre più elevati e difficoltà agricole stanno modificando il valore economico dei territori. In alcune aree del Sud Europa i premi assicurativi sulle abitazioni stanno già aumentando a ritmi sostenuti e, secondo le autorità francesi, entro il 2050 il costo delle coperture contro le catastrofi naturali potrebbe crescere di oltre 200% nelle regioni meridionali. È un promemoria interessante anche per gli investitori: il cambiamento climatico non è soltanto un tema ambientale, ma un enorme tema finanziario. Per decenni abbiamo scelto dove comprare casa guardando il mare, il panorama e il numero di ristoranti nelle vicinanze. Nei prossimi anni potremmo iniziare a guardare soprattutto la disponibilità d’acqua, la probabilità di incendi e il costo dell’assicurazione. Perché, alla fine, anche il mercato immobiliare ha imparato una regola molto semplice: il clima, prima o poi, presenta sempre il conto.

Parliamo poi della corsa all’intelligenza artificiale, dove Anthropic invita tutti a rallentare... mentre prepara una delle IPO più grandi della storia, in un perfetto “dilemma del prigioniero”. Analizziamo anche il modello di business di Bending Spoons, il sogno americano di ridurre il debito pubblico attraverso la crescita economica e il nuovo impatto del cambiamento climatico sul mercato immobiliare europeo.

Un viaggio tra mercati, tecnologia, economia e geopolitica per capire non solo cosa sta succedendo, ma soprattutto perché sta succedendo.

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GameStop passò da meno di 20 dollari a un massimo intraday di 483 dollari. Dall’altra parte della scommessa c’erano hedge fund che avevano venduto allo scoperto il titolo, convinti che sarebbe sceso. Poi arrivarono Reddit, WallStreetBets e milioni di investitori pronti a comprare.

Il risultato fu uno degli short squeeze più famosi della storia e miliardi di dollari di perdite per alcuni investitori professionali.

Partendo dalla storia di GameStop, in questa seconda lezione vediamo cosa significa vendere un’azione allo scoperto, perché le perdite di uno short possono teoricamente essere illimitate, come funziona uno short squeeze e perché nei mercati avere ragione non basta: bisogna riuscire a sopravvivere abbastanza a lungo per dimostrarlo.

Una storia di hedge fund, meme, margin call e videogiochi. Perché a volte il mercato assomiglia meno a un’equazione finanziaria e più a una partita in cui scopri le regole quando hai già perso.

Come se non bastasse, Donald Trump ha deciso di aggiungere benzina sul fuoco. Il presidente ha attaccato apertamente la Federal Reserve, sostenendo che gli Stati Uniti dovrebbero avere “i tassi più bassi del mondo” e minacciando addirittura di interrompere gli scambi commerciali con i Paesi verso cui gli Stati Uniti registrano un deficit se la banca centrale non taglierà il costo del denaro. Ha poi invitato il board della Fed a comportarsi da “patrioti“, chiamando direttamente in causa il nuovo presidente Kevin Warsh. Il problema è che la Fed non risponde alla Casa Bianca, ma al suo mandato: garantire stabilità dei prezzi e piena occupazione. E oggi i dati raccontano un’economia ancora sorprendentemente robusta, con un’inflazione che continua a essere sostenuta anche dai prezzi dell’energia. Per questo la morale resta la stessa: per Wall Street una buona notizia macroeconomica vale soltanto se non rischia di trasformarsi in una cattiva notizia monetaria. Adesso tutta l’attenzione si sposta sul CPI della prossima settimana. Sarà l’inflazione, più ancora dei payroll, a decidere se la Fed terrà i tassi fermi o premerà ancora una volta sul freno.

Con i tassi alti qualcuno soffre. Ma qualcuno, in silenzio, stappa anche una bottiglia.

Quando i rendimenti obbligazionari salgono, l’attenzione si concentra quasi sempre sui perdenti: mutui più cari, governi che pagano più interessi sul debito e mercati azionari sotto pressione. Eppure, come spesso accade in finanza, il rovescio della medaglia racconta una storia diversa. I grandi fondi pensione aziendali americani stanno vivendo uno dei momenti migliori degli ultimi vent’anni. Il motivo è tecnico ma intuitivo: l’aumento dei tassi fa crescere il tasso di sconto utilizzato per calcolare il valore attuale delle pensioni future. Tradotto: le promesse fatte ai lavoratori “pesano” meno nei bilanci di oggi. Il risultato è che i fondi pensione delle società dell’S&P 500 hanno chiuso il 2025 con un livello di copertura pari al 103% delle passività, il migliore dal 2007, dopo aver toccato appena il 77% nel 2012, in piena era di tassi a zero. Nel frattempo le obbligazioni pensionistiche sono scese da circa 2.300 miliardi a 1.400 miliardi di dollari in cinque anni, grazie soprattutto a un guadagno attuariale di oltre 550 miliardi generato proprio dall’aumento dei tassi.

È una dimostrazione perfetta di quanto nei mercati non esistano mai vincitori o sconfitti assoluti. Gli stessi tassi che oggi fanno tremare chi deve rifinanziare un mutuo o emettere nuovo debito stanno invece regalando ossigeno ai bilanci di molte grandi aziende. Alcune ne stanno addirittura approfittando per trasferire il rischio pensionistico alle compagnie assicurative, mettendo definitivamente in sicurezza gli impegni verso i dipendenti. Certo, il vantaggio potrebbe svanire se i tassi dovessero tornare a scendere, perché il valore delle passività tornerebbe immediatamente a salire. Ma, almeno per ora, mentre tutti guardano con ansia il mercato obbligazionario, i responsabili dei fondi pensione aziendali probabilmente sono tra i pochi che, davanti a un Treasury decennale in rialzo, riescono ancora a sorridere. È l’ennesima conferma che in finanza il dolore di qualcuno è spesso il profitto di qualcun altro. Come dice un vecchio proverbio adattato ai mercati: quando il cielo si riempie di nuvole, c’è sempre un produttore di ombrelli che festeggia.

Nel venture capital basta un “sì” per cambiare la storia. Il difficile è dirlo prima degli altri.

Dieci anni fa Hugging Face non era il simbolo dell’intelligenza artificiale open source. Era una piccola startup francese che sviluppava un chatbot per adolescenti e cercava disperatamente qualcuno disposto a credere nella sua idea. Tra 450 candidature, il fondo newyorkese Betaworks la selezionò per il proprio acceleratore e investì appena 200.000 dollari: 150.000 direttamente e altri 50.000 tramite business angel. Una cifra che oggi farebbe sorridere molte startup dell’AI, abituate a raccogliere centinaia di milioni ancora prima di avere un prodotto. Eppure quel piccolo assegno si è trasformato in uno dei migliori investimenti della storia recente del venture capital. Nvidia ha infatti annunciato l’acquisizione di Hugging Face per circa 13 miliardi di dollari, di cui 11,9 miliardi destinati agli azionisti e 1 miliardo ai dipendenti. Betaworks, che ha mantenuto una quota di circa il 5,5%, dovrebbe incassare intorno ai 650 milioni di dollari. Ancora più impressionanti i numeri di altri investitori iniziali: A.Capital stima un ritorno di circa 1,5 miliardi, pari a oltre 220 volte il capitale investito, mentre SV Angel trasformerà un assegno da appena 200.000 dollari in oltre 300 milioni, con un rendimento superiore a 270 volte l’investimento iniziale.

La vera lezione, però, non riguarda soltanto i numeri. Riguarda la capacità di riconoscere un’idea quando ancora sembra sbagliata. Nel 2016 il mercato era pieno di startup che costruivano chatbot verticali: uno per il meteo, uno per la finanza, uno per l’assistenza clienti. I fondatori di Hugging Face, invece, insistevano nel voler creare una piattaforma generalista. Sembrava una scommessa troppo ambiziosa. Oggi quella scelta vale miliardi. È una storia che ricorda una delle regole non scritte del venture capital: i migliori investimenti, all’inizio, fanno quasi sempre venire il dubbio di essere una cattiva idea. Se tutti fossero convinti del loro potenziale fin dal primo giorno, probabilmente non costerebbero 200.000 dollari... ma 13 miliardi.

L’AGI è arrivata? Forse la domanda giusta è un’altra: ce ne accorgeremo solo guardandoci indietro?

OpenAI sostiene che il nuovo modello GPT-6 Astra potrebbe essere ricordato come l’inizio dell’era dell’Artificial General Intelligence, la cosiddetta AGI. È un’affermazione destinata a far discutere, anche perché nessuno sa davvero dove inizi questa nuova frontiera. Non esiste una definizione condivisa: per alcuni l’AGI sarà raggiunta quando un’intelligenza artificiale riuscirà a svolgere la maggior parte dei lavori umani, per altri è già qui. Il punto interessante, però, non è stabilire la data esatta. È osservare come stanno cambiando le capacità dei modelli. Fino a poco tempo fa l’AI rispondeva alle domande. Oggi inizia a cercare autonomamente gli strumenti necessari, utilizzare software diversi, controllare un computer, generare immagini e video e portare a termine compiti complessi senza che l’uomo debba guidarla passo dopo passo. In altre parole, non si limita più a suggerire cosa fare: comincia a farlo direttamente.

È un cambiamento che ricorda l’arrivo di Internet negli anni Novanta. All’epoca nessuno si svegliò una mattina dicendo: “Oggi è iniziata la rivoluzione digitale”. Lo abbiamo capito solo molti anni dopo. Potrebbe accadere la stessa cosa con l’AGI. Forse tra dieci anni guarderemo al 2026 come al momento in cui l’intelligenza artificiale ha smesso di essere un semplice assistente ed è diventata un vero collaboratore autonomo. O forse scopriremo che era solo un’altra tappa di un percorso ancora lungo. Di una cosa, però, possiamo essere abbastanza certi: il dibattito non riguarda più se l’AI sostituirà alcuni compiti, ma quanto velocemente inizierà a sostituire interi flussi di lavoro. E, come spesso accade con le grandi rivoluzioni tecnologiche, il rischio maggiore potrebbe non essere sopravvalutarne la velocità, ma sottovalutarne l’impatto. Chi aspetta il momento in cui qualcuno suonerà una campanella per annunciare “è arrivata l’AGI” rischia di fare la stessa fine di chi negli anni Novanta aspettava che Internet diventasse “abbastanza importante” prima di prenderla sul serio.

Anche gli alleati di Putin iniziano a perdere la pazienza. E quando perfino gli amici ti chiedono di fermarti, il messaggio vale doppio.

Per oltre quattro anni la Russia ha potuto contare su un gruppo di partner che, pur senza appoggiare apertamente la guerra, hanno evitato di criticarla. Oggi qualcosa sembra cambiare. Negli ultimi mesi il premier indiano Narendra Modi, durante un vertice in Kirghizistan, ha detto direttamente a Vladimir Putin che è arrivato il momento di “passare da una guerra senza fine alla fine della guerra”. Poche settimane prima anche il presidente del Kazakistan, Kassym-Jomart Tokayev, aveva espresso dubbi sempre più espliciti sul conflitto, sottolineando come molti Paesi non comprendano più le ragioni della sua prosecuzione. Non si tratta di una rottura diplomatica, ma di un cambio di tono significativo. La guerra è ormai entrata nel suo quinto anno, l’avanzata russa procede con estrema lentezza, mentre gli attacchi ucraini colpiscono sempre più spesso infrastrutture strategiche come raffinerie e depositi logistici. Nel frattempo anche i partner di Mosca iniziano a pagarne il prezzo: l’India subisce crescenti pressioni occidentali per ridurre gli acquisti di petrolio russo, mentre il Kazakistan vede compromesse le proprie esportazioni energetiche dalle tensioni nel Mar Nero.

La geopolitica, però, raramente è guidata dall’idealismo. Modi continua a comprare greggio russo e il Kazakistan resta economicamente legato a Mosca. Ma entrambi stanno inviando un messaggio molto preciso: il costo della guerra sta diventando superiore ai benefici politici. È un equilibrio delicato, soprattutto per l’India, che cerca di mantenere ottimi rapporti sia con la Russia sia con gli Stati Uniti, evitando di scegliere un campo in modo definitivo. In altre parole, Putin non sta perdendo i suoi alleati, ma sta iniziando a perdere qualcosa di altrettanto importante: il loro silenzio. E nella diplomazia internazionale il silenzio vale spesso più di un comunicato ufficiale. Quando perfino gli amici iniziano a dirti che forse è il caso di fermarti, significa che la cena si sta facendo lunga... e qualcuno ha già iniziato a guardare l’orologio.

La finanza personale non si gioca solo con i numeri. Si gioca soprattutto contro il cervello.

Quando si parla di risparmio, immaginiamo sempre che il problema sia sapere cosa fare: investire con regolarità, spendere meno, evitare i debiti inutili. In realtà la parte difficile non è la teoria, ma il comportamento. Il nostro cervello è programmato per cercare la gratificazione immediata, non il rendimento composto tra trent’anni. È per questo che alcuni dei migliori consulenti finanziari suggeriscono piccoli “trucchi mentali” per ingannare noi stessi. C’è chi aspetta 24 ore prima di completare un acquisto online, chi trasferisce sul conto investimenti la stessa cifra che stava per spendere per un acquisto impulsivo e chi, più semplicemente, evita di salvare i dati della carta di credito sui siti di e-commerce. Bastano pochi secondi in più per digitare il numero della carta e, spesso, quei pochi secondi sono sufficienti per chiedersi: “Mi serve davvero?”

Il principio che sta dietro a questi accorgimenti si chiama frizione comportamentale. Negli ultimi anni la tecnologia ha eliminato quasi ogni ostacolo tra il desiderio e l’acquisto: un clic, un tap sul telefono e il pacco è già in viaggio verso casa. Reintrodurre un piccolo attrito può fare una differenza enorme. C’è persino chi segue la regola delle 22:00: dopo quell’ora niente shopping online. Una regola che può sembrare quasi ridicola, ma che racchiude una grande verità. Le decisioni finanziarie peggiori raramente vengono prese davanti a un foglio Excel alle dieci del mattino; molto più spesso nascono alle undici di sera, sul divano, con il telefono in mano e la convinzione che quel paio di scarpe in sconto del 40% sia un’occasione irripetibile. In finanza siamo abituati a parlare di algoritmi sofisticati e modelli matematici, ma a volte il miglior investimento consiste semplicemente nel mettere qualche secondo di distanza tra noi... e il tasto “Acquista ora”.

🎙️ Brevi lezioni di (quasi) tutto sui mercati finanziari – Episodio #1

L’uomo che perse 20 miliardi di dollari in pochi giorni. E cos’è davvero la leva finanziaria.

Tutti parlano di leva finanziaria. Pochi sanno davvero come funziona.

In questa prima puntata di Brevi lezioni di (quasi) tutto sui mercati finanziari raccontiamo la storia di Bill Hwang e di Archegos Capital, uno dei più spettacolari crolli della finanza moderna.

Come ha fatto un investitore con 10 miliardi di dollari a controllare oltre 100 miliardi di investimenti? Perché alcune delle più grandi banche del mondo hanno perso oltre 10 miliardi di dollari nel giro di pochi giorni? E cosa sono davvero le famose margin call?

Attraverso una storia vera, scoprirai come funziona la leva finanziaria, perché può moltiplicare sia i guadagni sia le perdite e perché, nei mercati, il rischio spesso si nasconde proprio nei momenti in cui tutto sembra andare per il verso giusto.

Perché la finanza si studia.

Le storie si ricordano.

Parliamo del nuovo corso della Federal Reserve con Kevin Warsh, del perché Wall Street oggi assomiglia più al 1901 che al 1999, di una Nvidia che non vende più solo chip ma inizia anche a finanziare i propri clienti, della proposta di un nuovo Plaza Accord per riequilibrare lo yuan cinese e di un curioso paradosso dell’intelligenza artificiale: i data center stanno mettendo d’accordo Big Tech e sindacati.

Come sempre, niente previsioni sensazionalistiche, ma storie, numeri e contesto per capire cosa sta davvero cambiando sotto la superficie dei mercati.

Perché i grandi cambiamenti iniziano quasi sempre quando nessuno li nota... e finiscono sulle prime pagine quando è ormai troppo tardi.

Il punto centrale del ragionamento di Warsh è che i dati migliori degli ultimi due mesi non gli bastano. L’inflazione headline è certamente scesa, ma secondo il presidente della Fed il problema è più profondo: circa metà delle voci del paniere dell’inflazione americana continua a crescere a un ritmo superiore al 3%, ben lontano dal target del 2%. Inoltre, Warsh ha liquidato uno degli indicatori che per anni è stato considerato fondamentale dalla banca centrale: la crescita dei salari. Secondo lui, i salari non sono più un buon indicatore dell’inflazione futura. È un cambiamento importante, quasi un cambio di filosofia. Se il vecchio approccio della Fed assomigliava a un medico che misura febbre, pressione e battito prima di fare una diagnosi, Warsh sembra voler buttare via metà degli strumenti e affidarsi maggiormente al proprio giudizio. Una scelta che può rendere la banca centrale più flessibile... ma anche molto meno prevedibile. E ai mercati, si sa, le sorprese piacciono solo quando sono positive.

La vera novità, però, riguarda la comunicazione. Dopo anni in cui Jerome Powell aveva abituato gli investitori a preparare il terreno per ogni decisione, Warsh vuole fare l’esatto contrario. Niente promesse, niente indicazioni preventive, niente “forward guidance”. Ha detto chiaramente di voler essere “disciplinato, non prevedibile”, perché anticipare troppo le mosse della Fed rischia di limitare la libertà della banca centrale. È una filosofia che ha una sua logica, ma che comporta anche un prezzo: aumenta l’incertezza. E quando aumenta l’incertezza, i mercati iniziano a muoversi più per interpretare le parole dei banchieri centrali che i dati economici. In fondo è un po’ come guardare un film thriller. Powell era quel regista che lasciava intuire il finale già a metà pellicola. Warsh, invece, sembra deciso a tenere tutti con il fiato sospeso fino all’ultima scena. Il problema è che, quando il protagonista è il costo del denaro, il biglietto del cinema rischia di pagarlo l’intera economia.

Il mercato assomiglia davvero al 1999? Forse no. Somiglia a qualcosa di ancora più antico.

Ogni grande bolla finanziaria ha la convinzione di essere diversa da tutte le precedenti. Oggi molti paragonano l’euforia per l’intelligenza artificiale alla bolla delle dot-com del 1999. Ma forse il paragone giusto è ancora più lontano nel tempo. Bisogna tornare addirittura al 1901, quando Wall Street fu travolta da una delle più grandi ondate speculative della sua storia. All’epoca l’intera capitalizzazione della Borsa di New York cambiava di mano ogni sedici settimane, un livello di frenesia che non sarebbe stato superato per oltre un secolo. Oggi abbiamo oltre 3 milioni di contratti di opzioni sullo S&P 500 con scadenza giornaliera scambiati ogni seduta, ETF a leva che promettono rendimenti doppi o tripli e piattaforme che permettono di scommettere su qualsiasi evento immaginabile, dall’andamento del Bitcoin tra quindici minuti fino alle parole che pronuncerà un politico durante un dibattito. Cambiano gli strumenti. Cambia la tecnologia. Ma la natura umana sembra avere un software che non riceve aggiornamenti da almeno centoventicinque anni.

Anche nel 1901 la speculazione veniva venduta come una forma di democratizzazione della finanza. Esistevano i cosiddetti bucket shop, locali dove chiunque poteva puntare pochi dollari sull’andamento delle azioni senza possederle realmente. Si chiamavano “investitori”, ma in realtà stavano semplicemente scommettendo sul prossimo movimento del mercato. Vi ricorda qualcosa? Oggi basta aprire un’app sullo smartphone per comprare prodotti con leva, opzioni a scadenza giornaliera o fare trading con un capitale cento volte superiore al proprio grazie ai perpetual futures. Cambia il design dell’applicazione, ma il meccanismo psicologico è identico: trasformare l’investimento in intrattenimento. E quando investire diventa divertente, spesso smette di essere... investimento.

La storia, però, offre anche una lezione che gli investitori tendono a dimenticare proprio quando serve di più. Dopo anni di rialzi quasi ininterrotti, nel 1907 arrivò il conto: Wall Street perse circa il 30% e una crisi del sistema bancario ombra contribuì alla nascita della Federal Reserve. Nel frattempo, chi aveva resistito alla febbre speculativa si ritrovò nella posizione migliore. La leggendaria investitrice Hetty Green, soprannominata la “Strega di Wall Street”, aveva una regola semplicissima: “Non speculare mai a Wall Street.” Quando il mercato crollò, raccontò con una punta di sarcasmo: “Gli altri avevano i loro titoli e i loro valori. Io avevo il contante. E furono loro a venire da me.” Non significa che oggi dobbiamo vendere tutto e rifugiarci sotto il materasso. Ma è un promemoria prezioso. Le bolle possono durare molto più a lungo di quanto sembri. E proprio per questo, quando scoppiano, trovano quasi tutti convinti che questa volta sarebbe andata diversamente.

Nvidia non vende più solo chip. Sta iniziando a vendere anche credito. Ed è qui che la storia si fa interessante.

Per anni la storia di Nvidia è sembrata perfetta. L’intelligenza artificiale esplode, tutti vogliono i suoi chip e i ricavi crescono a una velocità mai vista prima. Ma c’è un piccolo problema: a forza di comprare GPU da decine di miliardi di dollari, persino i clienti più ricchi stanno iniziando ad avere il fiatone. Ed è qui che Nvidia ha deciso di cambiare mestiere. O meglio, di aggiungerne uno nuovo. Non si limita più a progettare i chip più richiesti del pianeta: sta iniziando anche ad aiutare i clienti a finanziarli. Oggi il gruppo ha assunto impegni potenziali per circa 230 miliardi di dollari tra garanzie, lease backstop e sostegni al valore residuo degli asset. Solo l’accordo con OpenAI per il data center in Ohio vale 105 miliardi, mentre il nuovo programma sviluppato con i grandi colossi di Wall Street potrebbe prevedere fino a 125 miliardi di dollari di garanzie aggiuntive. Per un’azienda con oltre 80 miliardi di dollari di liquidità il bilancio resta solidissimo. Ma una domanda inizia a sorgere spontanea: se per vendere i chip bisogna anche finanziare chi li compra, la domanda è davvero così inesauribile come sembra?

Naturalmente Nvidia ha le sue ragioni. I grandi hyperscaler come Microsoft, Amazon e Alphabet stanno già spendendo cifre colossali. Tra leasing già firmati e impegni di acquisto legati soprattutto all’intelligenza artificiale, hanno in pancia oltre 2.400 miliardi di dollari di investimenti futuri. È inevitabile che, a un certo punto, la crescita debba arrivare anche da clienti più piccoli e con bilanci meno robusti. Il problema è che la storia finanziaria insegna quanto questa strada possa diventare pericolosa. Alla fine degli anni Novanta Lucent Technologies, allora leader mondiale nelle infrastrutture per le telecomunicazioni, iniziò a finanziare direttamente i propri clienti pur di continuare a vendere apparecchiature. Prestiti, garanzie, accordi fuori bilancio. All’inizio sembrava un colpo di genio. Poi arrivò lo scoppio della bolla internet. Molti clienti fallirono, quei crediti persero valore e Lucent finì per ridursi a un terzo delle sue dimensioni prima di essere acquisita. Come scrisse un’autrice che raccontò quella vicenda, “il vendor financing aprì porte che erano chiuse per un motivo.”

Sia chiaro: Nvidia non è Lucent. La tecnologia è diversa, il vantaggio competitivo è enorme e la domanda di chip rimane fortissima. Ma c’è un principio che i mercati dimenticano sempre durante le grandi rivoluzioni tecnologiche. Più un’azienda partecipa a tutte le fasi della filiera, più concentra su di sé ogni rischio del settore. Se domani la domanda di AI rallentasse, Nvidia non vedrebbe soltanto diminuire le vendite dei chip. Potrebbe trovarsi con partecipazioni da svalutare, garanzie da onorare e clienti da sostenere finanziariamente. In altre parole, il suo destino diventerebbe ancora più legato al successo dell’intelligenza artificiale. È un po’ come il proprietario di un ristorante che, pur di riempire la sala, inizia anche a prestare i soldi ai clienti per pagare il conto. Finché il locale è pieno sembra un’idea brillante. Il problema arriva il giorno in cui qualcuno smette di mangiare... e dimentica anche di restituire il prestito.

Forse il vero problema del commercio mondiale non sono i dazi. È il prezzo dello yuan.

Quando si parla degli squilibri tra Stati Uniti e Cina, il dibattito finisce quasi sempre sui dazi. Trump li alza. La Cina risponde. L’Europa protesta. Ma forse stiamo guardando il sintomo invece della malattia. Sempre più economisti iniziano a sostenere che il vero problema sia un altro: lo yuan potrebbe essere troppo debole rispetto al suo valore reale. Goldman Sachs stima una sottovalutazione di circa il 19%, mentre Brad Setser del Council on Foreign Relations arriva addirittura al 35%. Se fosse davvero così, significherebbe che ogni prodotto cinese parte con uno sconto incorporato prima ancora di uscire dalla fabbrica. È un po’ come giocare una maratona in discesa contro avversari costretti a correre in salita: puoi anche essere bravo, ma la partita non parte esattamente in equilibrio.

I numeri spiegano perché il tema stia diventando esplosivo. Quest’anno il surplus commerciale cinese potrebbe raggiungere 1.200 miliardi di dollari, un livello che Goldman Sachs considera senza precedenti nell’era moderna. Nel frattempo i prodotti manifatturieri cinesi continuano a essere enormemente più competitivi rispetto a quelli occidentali: secondo le stime della banca americana, il costo di produzione di un’auto elettrica è circa il 32% inferiore, quello dei frigoriferi il 38%, mentre nelle calzature il divario arriva addirittura al 53%. È difficile pensare che differenze così ampie dipendano soltanto dall’efficienza industriale. E infatti cresce il numero di governi europei che inizia a vedere il problema non come una semplice concorrenza internazionale, ma come una minaccia diretta alla propria industria. Non è un caso che persino il cancelliere tedesco Friedrich Merz abbia rilanciato l’idea di un nuovo “Plaza Accord”, richiamando lo storico accordo del 1985, quando le principali economie mondiali si coordinarono per indebolire un dollaro diventato troppo forte.

Naturalmente convincere la Cina ad apprezzare volontariamente la propria valuta è molto più facile da scrivere che da realizzare. Pechino continua a sostenere che il problema non sia il cambio, ma la debole domanda globale, e non sembra avere alcuna intenzione di rinunciare a un modello economico basato sulle esportazioni. Per questo qualcuno immagina una strategia diversa: usare i dazi come leva negoziale. In pratica il messaggio sarebbe: meno tariffe in cambio di uno yuan più forte. È una proposta affascinante, ma politicamente complicatissima. Trump difficilmente rinuncerebbe ai dazi, l’Europa è divisa e la Cina ha già fatto sapere di non voler accettare imposizioni dall’esterno. Eppure la storia insegna che, quando gli squilibri commerciali diventano troppo grandi, prima o poi qualcuno è costretto a intervenire. Perché le guerre commerciali fanno molto rumore, ma spesso sono soltanto il trailer. Il film vero, quasi sempre, si gira sul mercato dei cambi.

L’intelligenza artificiale divide sempre di più il mondo del lavoro. E questa volta il conflitto non è tra operai e robot, ma tra lavoratori e... lavoratori.

Fino a ieri il dibattito sui data center sembrava piuttosto semplice. Da una parte c’erano i colossi tecnologici che volevano costruirli. Dall’altra i cittadini preoccupati per il consumo di energia, l’acqua necessaria per raffreddare i server e il rumore delle gigantesche infrastrutture. Oggi, però, è comparso un terzo protagonista: i sindacati. E non per opporsi ai data center, ma per difenderli. Il motivo è molto concreto. Ogni nuovo centro dati significa migliaia di ore di lavoro per elettricisti, idraulici, saldatori e tecnici specializzati. Solo il sindacato degli elettricisti dell’area di Washington racconta che i propri iscritti hanno lavorato 28 milioni di ore lo scorso anno, il doppio rispetto ai 14 milioni di ore di dieci anni fa, grazie proprio al boom dei data center. Altro che “l’AI ci ruberà il lavoro”: per molti lavoratori americani, almeno oggi, l’intelligenza artificiale sta pagando lo stipendio.

Il risultato è un cortocircuito politico piuttosto curioso. Alcuni sindacati storicamente vicini ai Democratici stanno minacciando di togliere il proprio sostegno ai candidati contrari ai nuovi data center, arrivando perfino ad appoggiare esponenti Repubblicani favorevoli alla loro costruzione. La posta in gioco è enorme. OpenAI, Microsoft, Google e Meta continuano a ripetere che il vero collo di bottiglia della corsa all’AI non sono più soltanto i chip di Nvidia, ma la disponibilità di infrastrutture e di personale qualificato per costruirle. Ecco perché stanno investendo anche nella formazione di elettricisti, tecnici e operai specializzati. È uno dei grandi paradossi della rivoluzione tecnologica: per costruire il futuro servono ancora mestieri che esistono da decenni. Dietro ogni algoritmo c’è sempre qualcuno che deve tirare un cavo, montare un generatore o installare un sistema di raffreddamento.

Naturalmente la storia non finisce qui. Una volta completato, un data center impiega relativamente poche persone rispetto agli investimenti necessari. Da qui nasce la resistenza di molte comunità locali, che vedono arrivare enormi edifici pieni di server ma con pochi posti di lavoro permanenti. Eppure quei centri producono entrate fiscali che possono finanziare scuole, infrastrutture e servizi pubblici. Insomma, il dibattito si sta spostando da una domanda tecnologica a una profondamente economica: quanto vale davvero un data center per un territorio? È una discussione destinata ad accompagnarci ancora a lungo. Perché, se finora l’AI metteva contro esseri umani e macchine, adesso sta facendo qualcosa di ancora più sorprendente: sta mettendo d’accordo le Big Tech e i sindacati... e dividendo la politica. E forse questa è la dimostrazione più evidente che la rivoluzione dell’intelligenza artificiale non riguarda più soltanto il software. Riguarda ormai l’intera economia.

Per capire quanto sia significativa la notizia bisogna fare un passo indietro. Dopo il boom della pandemia, Moderna sembrava destinata a diventare una delle grandi sconfitte del post-Covid. Le vendite del vaccino sono crollate, il titolo ha perso oltre il 90% dai massimi raggiunti vicino ai 500 dollari per azione, gli investitori hanno iniziato a scommettere contro la società e, all’inizio del 2026, quasi il 20% del flottante risultava venduto allo scoperto, uno dei livelli più elevati dell’intero S&P 500. In pratica Wall Street aveva già scritto il finale del film. Il problema è che, come nei migliori thriller, il protagonista aveva ancora un colpo di scena da giocare.

Quel colpo di scena si chiama vaccino terapeutico personalizzato. A differenza dei vaccini tradizionali, che prevengono una malattia, questo viene costruito su misura per ogni paziente. Dopo l’intervento chirurgico il tumore viene sequenziato geneticamente, un algoritmo individua fino a 34 mutazioni caratteristiche e Moderna crea una molecola di mRNA capace di insegnare al sistema immunitario a riconoscere e distruggere eventuali cellule tumorali residue. Un approccio che fino a pochi anni fa sembrava quasi fantascienza e che, insieme all’immunoterapia Keytruda di Merck, ha già dimostrato in studi precedenti di ridurre del 44% il rischio di recidiva o morte nei pazienti con melanoma. Gli ultimi risultati non solo hanno confermato il beneficio, ma hanno anche raggiunto l’obiettivo secondario di ridurre la diffusione del tumore nell’organismo.

Wall Street ha reagito come se qualcuno avesse improvvisamente cambiato il finale del copione. In una sola seduta il titolo è quasi triplicato, aggiungendo circa 44 miliardi di dollari alla capitalizzazione di mercato. Ma, come spesso accade in biotecnologia, tra una scoperta scientifica e un successo commerciale c’è ancora un oceano. Il vaccino dovrà ottenere l’approvazione delle autorità sanitarie, dovrà dimostrare di funzionare anche su larga scala e soprattutto dovrà essere prodotto a costi sostenibili. Perché personalizzare un farmaco per ogni singolo paziente è straordinario dal punto di vista medico... molto meno da quello industriale. Eppure c’è qualcosa di affascinante in questa storia. Nel 2020 Moderna insegnò al nostro organismo a riconoscere un virus. Oggi sta cercando di insegnargli a riconoscere il cancro. Se dovesse riuscirci davvero, il vaccino contro il Covid potrebbe passare alla storia non come il più grande successo dell’azienda, ma semplicemente come il primo capitolo.

L’intelligenza artificiale doveva farci lavorare meno. Per molti imprenditori sta succedendo esattamente il contrario.

Per anni ci siamo immaginati un futuro in cui l’intelligenza artificiale avrebbe svolto il lavoro al posto nostro, lasciandoci più tempo libero. La realtà, almeno nella Silicon Valley del 2026, sembra molto diversa. Oggi ci sono imprenditori che si svegliano nel cuore della notte per rispondere... non a un cliente, ma ai propri agenti di intelligenza artificiale. Aditya Sharma, fondatore della startup Keel, racconta di andare a dormire alle sei del mattino dopo aver passato l’intera notte a supervisionare una squadra di agenti AI che scrivono codice, analizzano dati e sviluppano nuove funzionalità. Il motivo è semplice: se un agente si blocca alle tre di notte in attesa di un’autorizzazione, lasciarlo fermo fino al mattino significa perdere otto ore di produttività. Così il lavoro diventa continuo, senza più distinzione tra giorno e notte.

Il paradosso è affascinante. Pensavamo che gli agenti AI avrebbero sostituito il lavoro umano. In realtà, almeno per ora, lo stanno moltiplicando. Peter Pezaris, imprenditore con oltre trent’anni di esperienza, sostiene che la sua nuova startup riesca a sviluppare software 30 volte più velocemente grazie agli agenti. Il problema è che più velocemente sviluppi prodotti, più rapidamente arrivano clienti, richieste di assistenza, bug da correggere e nuove idee da realizzare. È una corsa che si autoalimenta. Lui la descrive come una droga: non perché gli agenti lavorino al posto suo, ma perché gli danno continuamente la sensazione che ogni ora persa equivalga a una settimana di lavoro sprecata. È la nuova FOMO della Silicon Valley: non hai paura di perderti una festa, hai paura che il tuo concorrente, assistito da cento agenti AI, costruisca in una notte quello che tu avresti sviluppato in un mese.

Questa storia racconta forse il lato meno discusso dell’intelligenza artificiale. La tecnologia aumenta enormemente la produttività, ma aumenta anche le aspettative. Se ieri era normale consegnare una nuova funzionalità in tre mesi, oggi qualcuno la pretende in tre giorni. Così il vantaggio competitivo si trasforma rapidamente nel nuovo standard di mercato. È un meccanismo che ricorda il tapis roulant della palestra: corri sempre più veloce, ma rimani esattamente nello stesso punto. L’AI non sta semplicemente cambiando il modo di lavorare. Sta cambiando la velocità con cui il mondo si aspetta che lavoriamo. E forse la vera domanda dei prossimi anni non sarà se l’intelligenza artificiale sostituirà l’uomo. Sarà capire chi riuscirà ancora a ricordarsi di spegnere il computer... senza sentirsi in colpa.

L’AI non sostituirà il software. Lo trasformerà nel cervello delle aziende.

Per mesi abbiamo sentito ripetere sempre la stessa storia: con l’arrivo dell’intelligenza artificiale, il software tradizionale sarebbe diventato inutile. Qualcuno l’aveva perfino ribattezzata “SaaSpocalypse”, l’apocalisse delle società che vendono software in abbonamento. I mercati ci hanno creduto: nei primi mesi dell’anno molte aziende del settore hanno visto evaporare decine di miliardi di capitalizzazione. Eppure, secondo Dave Wright, Chief Innovation Officer di ServiceNow, il vero errore è stato pensare che l’AI possa lavorare da sola. Un modello può rispondere a una domanda, scrivere un testo o suggerire una decisione. Ma poi qualcuno deve trasformare quella risposta in un’azione concreta, verificare che rispetti le regole aziendali, autorizzare i processi e gestire gli errori. In altre parole, l’intelligenza artificiale è il cervello, ma il software resta il sistema nervoso.

La vera rivoluzione, secondo Wright, deve ancora arrivare e ha un nome preso in prestito dall’ingegneria aerospaziale: digital twin. L’idea è tanto semplice quanto ambiziosa. Creare un gemello digitale dell’intera azienda, alimentato in tempo reale da dati, processi e agenti AI, capace di simulare il futuro prima che accada. Immaginate un amministratore delegato che voglia capire cosa succederebbe se aumentasse i prezzi del 10%, se entrasse in un nuovo mercato o se domani venisse approvata una nuova normativa europea. Invece di affidarsi a Excel, consulenti e settimane di riunioni, potrebbe chiedere al proprio gemello digitale di simulare migliaia di scenari in pochi minuti. Un po’ come avere un gigantesco videogioco di SimCity, solo che al posto della città c’è un’azienda da miliardi di euro.

La parte più sorprendente, però, riguarda la velocità con cui cambia ciò che consideriamo impossibile. Wright racconta di aver presentato nel 2021 l’idea di creare un gemello digitale del CEO. La reazione fu quasi unanime: “bella idea, ma è fantascienza.” Due anni dopo tornò dagli stessi amministratori delegati con la stessa presentazione. Stavolta la domanda fu completamente diversa: “Quando possiamo comprarlo?” È forse questa la caratteristica più impressionante dell’intelligenza artificiale. Non tanto la velocità con cui evolve la tecnologia, ma la velocità con cui cambia la nostra percezione di ciò che riteniamo possibile. In un mondo dove l’impossibile dura appena ventiquattro mesi, il vero rischio per le aziende non è investire troppo nell’AI. È convincersi che il cambiamento possa aspettare. Perché mentre loro discutono se sia il momento giusto, qualcun altro sta già costruendo il loro gemello digitale.

Il mercato obbligazionario ha appena ricordato a tutti chi comanda davvero.

Scott Bessent ci ha provato. Per qualche ora sembrava persino esserci riuscito. Il Segretario al Tesoro americano ha annunciato che il Tesoro avrebbe almeno raddoppiato i riacquisti di obbligazioni a lunga scadenza nel tentativo di calmare un mercato sempre più nervoso. La reazione è stata immediata: i rendimenti sono scesi e molti investitori hanno pensato che Washington avesse finalmente trovato il modo di rimettere in riga il mercato obbligazionario. È durato più o meno quanto una dieta iniziata il lunedì mattina. Nel giro di quarantotto ore i rendimenti erano tornati esattamente dove si trovavano prima dell’annuncio. Il Treasury decennale ha chiuso la settimana al 4,74%, in rialzo rispetto al 4,70% della settimana precedente, mentre il trentennale è rimasto vicino ai livelli più alti degli ultimi vent’anni, oltre il 5,3%. Nel frattempo il dollaro ha perso terreno, mentre oro e Bitcoin hanno festeggiato: la criptovaluta è salita di circa il 22% in una settimana, segnale che molti investitori hanno preferito rifugiarsi negli asset considerati più protetti dal rischio di svalutazione della moneta.

Il problema, infatti, non era tecnico. Era molto più profondo. Il mercato continua a preoccuparsi per un debito pubblico americano che ha appena superato la soglia psicologica dei 40.000 miliardi di dollari, per un deficit che resta intorno al 6% del PIL, per l’ondata di nuove emissioni obbligazionarie necessarie a finanziare gli investimenti nell’intelligenza artificiale e per una Federal Reserve guidata da Kevin Warsh, che finora ha parlato più di gruppi di lavoro che di tassi d’interesse. Come ha osservato un gestore di JPMorgan Asset Management, il mercato adesso vuole una cosa molto semplice: meno “task force” e più chiarezza. Perché i mercati obbligazionari sono come il pubblico di un concerto: possono aspettare qualche minuto che l’artista salga sul palco, ma se il sipario resta chiuso troppo a lungo iniziano a fischiare.

La vera lezione, però, è un’altra. Bessent, da ex gestore di hedge fund, sa perfettamente come sorprendere gli operatori e muovere i prezzi nel breve periodo. Ma i Treasury non sono un titolo speculativo qualsiasi: sono il termometro della fiducia nell’intera economia americana. E la fiducia non si compra con un’operazione di mercato. Finché gli investitori continueranno a vedere inflazione elevata, debito crescente e un’offerta sempre maggiore di titoli di Stato, nessun riacquisto sarà sufficiente a cambiare il quadro. È un po’ come cercare di svuotare il mare con un secchiello: per qualche secondo la spiaggia sembra più asciutta, poi arriva semplicemente un’altra onda.

In questo episodio partiamo da una delle notizie più sorprendenti della settimana: il vaccino personalizzato a mRNA contro il melanoma che potrebbe aprire una nuova era nella lotta contro il cancro e rilanciare una società che Wall Street aveva ormai dato per spacciata.

Parliamo poi del paradosso dell’intelligenza artificiale: doveva regalarci più tempo libero, ma per molti imprenditori della Silicon Valley sta succedendo l’esatto contrario. Gli agenti AI lavorano 24 ore su 24... e i loro fondatori finiscono per fare lo stesso.

Ci spostiamo quindi nel mondo del software, dove scopriamo perché l’AI non sostituirà le piattaforme aziendali, ma potrebbe trasformarle nel vero sistema nervoso delle imprese grazie ai digital twin, i gemelli digitali capaci di simulare il futuro.

Infine analizziamo il messaggio arrivato dal mercato obbligazionario americano: il Tesoro degli Stati Uniti ha provato a fermare la salita dei rendimenti, ma il mercato gli ha ricordato una regola antica quanto la finanza stessa: la fiducia non si compra con un annuncio.

Cinque storie diverse, unite da un unico filo conduttore: l’innovazione cambia il mondo, ma sono i mercati a decidere quanto vale davvero.

📩 Il report completo, con grafici e approfondimenti, è disponibile su Substack.

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Analizziamo la nuova struttura da 500 miliardi di dollari creata insieme ai giganti di Wall Street e perché qualcuno inizia già a paragonarla ai meccanismi che precedettero la crisi del 2008.

Parliamo poi dell’inflazione americana, che continua lentamente a raffreddarsi e concede un po’ di respiro alla Federal Reserve, della sorprendente accelerazione delle auto elettriche cinesi grazie all’aumento del prezzo del petrolio, delle nuove promesse fiscali di Donald Trump in vista delle elezioni di metà mandato e dell’invasione dei turisti americani in Europa, che sta cambiando il volto del turismo nel Vecchio Continente.

Cinque storie diverse, unite da un unico filo conduttore: quando il denaro torna ad avere un costo, cambiano le decisioni di aziende, governi, investitori e consumatori.

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La buona notizia, però, non è tanto il dato in sé quanto la direzione. Solo due mesi fa l’inflazione headline viaggiava ancora intorno al 4,2%; oggi siamo al 3,4%, segno che il processo di disinflazione continua, seppur lentamente. A dare una mano è stata soprattutto l’energia: il prezzo della benzina è diminuito di circa il 3,6% nel mese, sottraendo quasi 0,1 punti percentuali all’indice complessivo. Anche farmaci e alcune categorie di beni hanno contribuito a raffreddare i prezzi, mentre il mercato immobiliare inizia finalmente a mostrare segnali di moderazione sugli affitti. Rimangono invece più ostinati alimentari e servizi, entrambi ancora in crescita tra lo 0,2% e lo 0,3% mensile, a dimostrazione che l’inflazione è un po’ come quel parente che dice di andarsene dopo il caffè e invece alle undici di sera è ancora seduto sul divano.

Per la Fed questo è probabilmente il miglior compromesso possibile. Da una parte i prezzi continuano a rallentare, dall’altra il mercato del lavoro sta iniziando a perdere slancio, come evidenziato dal debole rapporto sui payroll pubblicato la scorsa settimana. Un mix che rende molto meno urgente un nuovo rialzo dei tassi già nella riunione del 16 settembre. Non a caso le probabilità implicite di un aumento sono scese da circa il 50% al 44% subito dopo la pubblicazione del dato. La porta non è chiusa, ma oggi servirebbero nuove sorprese inflazionistiche per convincere la banca centrale a intervenire nuovamente.

Anche i mercati hanno reagito con una calma quasi sospetta. Il dollaro si è leggermente indebolito, l’oro è rimasto stabilmente sopra i 4.400 dollari l’oncia e gli indici azionari hanno registrato movimenti contenuti. È il classico caso in cui la notizia migliore è che non ci sono state notizie. Adesso il testimone passa al PPI e ai prossimi dati macroeconomici: saranno loro a stabilire se l’inflazione sta davvero tornando sotto controllo oppure se la Federal Reserve dovrà rimettere il casco e tornare sul ring.

La guerra in Medio Oriente ha trovato un vincitore inaspettato: le auto elettriche cinesi

C’è un vecchio detto nei mercati: ogni crisi crea un vincitore inatteso. Questa volta, mentre petrolio e geopolitica occupano le prime pagine dei giornali, il vero beneficiario potrebbe trovarsi a migliaia di chilometri di distanza, negli stabilimenti automobilistici cinesi. Il conflitto con l’Iran ha riportato il prezzo della benzina sotto i riflettori, spingendo molti consumatori a riconsiderare l’acquisto di un’auto elettrica. Per i costruttori cinesi è arrivato nel momento perfetto. Dopo aver iniziato il 2026 con un eccesso di produzione e una domanda domestica in rallentamento, hanno trovato nei mercati internazionali una valvola di sfogo quasi insperata. Le esportazioni di veicoli elettrici dalla Cina sono infatti aumentate del 120% nella prima metà del 2026, mentre le vendite sono raddoppiate in Paesi come Brasile, Australia, Corea del Sud e Vietnam e addirittura quadruplicate in Colombia.

Dietro questi numeri si nasconde un cambiamento molto più profondo. L’International Energy Agency stima che nel 2026 le auto elettriche rappresenteranno ormai il 29% delle nuove immatricolazioni mondiali, contro il 25% dello scorso anno, mentre in Cina oltre un’auto nuova su due è già elettrica. Pechino non sta semplicemente esportando automobili: sta esportando il proprio modello industriale. Grazie a una filiera completamente integrata, ai sussidi accumulati negli ultimi dieci anni e a costi di produzione inferiori di circa il 35% rispetto all’Europa, marchi come BYD, Geely, SAIC, Chery e Leapmotor possono permettersi di vendere con margini minimi pur di conquistare quote di mercato. È una strategia già vista nel fotovoltaico: prima si crea capacità produttiva, poi si inondano i mercati globali con prodotti a prezzi che la concorrenza fatica a sostenere.

Le prime vittime iniziano già a vedersi. In Europa i marchi cinesi rappresentano ormai oltre il 12% delle nuove immatricolazioni, contro meno dell’8% di un anno fa, mentre gruppi storici come Volkswagen, Renault, Ford e Stellantis stanno progressivamente perdendo terreno. Il caso Volkswagen è emblematico: oltre a difendere il mercato europeo dall’avanzata cinese, il gruppo tedesco sta contemporaneamente perdendo quote proprio in Cina, dove nel secondo trimestre le consegne sono crollate del 37% rispetto all’anno precedente. È una situazione paradossale: per decenni l’Europa ha esportato automobili in Cina; oggi rischia di ritrovarsi nella posizione opposta, costretta a difendersi dall’invasione di modelli cinesi.

La vera partita, però, si giocherà nei mercati emergenti. Nei prossimi dieci anni circa il 60% della domanda mondiale di automobili arriverà da economie come il Sud-Est asiatico, l’America Latina e parte dell’Africa. Molti di questi Paesi stanno sfruttando l’aumento dei prezzi del petrolio per accelerare la transizione elettrica, riducendo la dipendenza dalle importazioni di carburante. Thailandia, Laos e Cambogia hanno già introdotto incentivi fiscali o restrizioni alle auto tradizionali. Per milioni di consumatori, la prima automobile potrebbe non essere mai alimentata a benzina. Se così fosse, la guerra commerciale tra Stati Uniti e Cina potrebbe trasformarsi in qualcosa di ancora più importante: una battaglia per decidere chi costruirà la prossima generazione dell’industria automobilistica mondiale. E questa volta, almeno per ora, Pechino sembra avere imboccato la corsia di sorpasso.

Se per vendere i chip serve Wall Street, forse la domanda non è così infinita

C’è un dettaglio che il mercato sembra aver ignorato nell’ultima mossa di Jensen Huang. Per anni Nvidia ci ha raccontato una storia molto semplice: la domanda di chip per l’intelligenza artificiale è talmente forte da superare di gran lunga l’offerta. Se fosse davvero così, viene spontanea una domanda: perché il produttore dei chip più desiderati al mondo sente il bisogno di inventarsi un sistema da 500 miliardi di dollari per aiutare i clienti a comprarli? La risposta è meno rassicurante di quanto sembri. Il problema non è Meta, Microsoft o Alphabet, che hanno bilanci in grado di finanziare data center praticamente senza limiti. Il problema sono le decine di startup AI, cloud provider e società emergenti che quei chip li vogliono disperatamente, ma iniziano a non poterseli più permettere.

È per questo che Nvidia ha messo attorno allo stesso tavolo giganti della finanza come BlackRock, Apollo, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR, con l’obiettivo di creare una nuova asset class: cartolarizzare i finanziamenti destinati all’acquisto dei chip AI. Il meccanismo ricorda quello del leasing aeronautico o delle cartolarizzazioni dei mutui: gli investitori comprano obbligazioni, il denaro confluisce in un veicolo dedicato, il veicolo acquista l’hardware Nvidia e lo concede in leasing alle aziende che sviluppano intelligenza artificiale. Se tutto va bene, gli investitori incassano gli interessi e le aziende ottengono la potenza di calcolo necessaria per crescere. Se qualcosa va storto... entra in gioco Nvidia, che in alcuni casi potrebbe garantire fino al 25% del valore residuo dei progetti. In pratica, il produttore dei chip non vende soltanto pale durante la corsa all’oro: inizia anche a finanziare i cercatori.

Ed è proprio qui che alcuni investitori iniziano a storcere il naso. Michael Burry, lo stesso che aveva intuito la bolla dei mutui subprime nel 2008, ha osservato che strutturare credito è normale; strutturare credito sempre più complesso per sostenere un mercato nella fase finale di un boom lo è molto meno. Il timore riguarda soprattutto il valore del collaterale. Una casa mantiene un’utilità anche dopo vent’anni. Un chip per l’intelligenza artificiale, invece, rischia di essere superato nel giro di pochi anni, se non di pochi trimestri. Un gestore l’ha definito con una battuta tanto ironica quanto efficace: usare la potenza di calcolo come garanzia è come finanziare un prestito prendendo in pegno un cespo di lattuga. Finché qualcuno lo compra va tutto bene. Il problema è capire quanto varrà quando arriverà il prossimo raccolto.

I numeri raccontano che il bisogno di capitale continua ad aumentare. Dall’inizio dell’anno sono già stati emessi circa 344 miliardi di dollari di obbligazioni legate all’intelligenza artificiale, oltre 200 miliardi in più rispetto allo stesso periodo del 2025, e Bank of America stima che entro fine anno possano aggiungersene altri 100 miliardi. Ma mentre i colossi tecnologici continuano a finanziarsi a condizioni favorevoli, le società più piccole iniziano a pagare interessi sempre più elevati. CoreWeave, ad esempio, ha dovuto raccogliere prestiti a rendimenti superiori al 9%, ben oltre quanto inizialmente previsto dal mercato. È il primo segnale che il costo del capitale sta tornando a contare.

La vera domanda, quindi, non è se l’intelligenza artificiale continuerà a crescere. Probabilmente lo farà. La domanda è se la crescita sarà abbastanza rapida da ripagare tutta questa montagna di debito che si sta accumulando per costruire data center e acquistare chip. Perché la storia finanziaria insegna che quando un settore smette di essere sostenuto soltanto dagli utili e inizia ad aver bisogno di ingegneria finanziaria sempre più sofisticata, vale sempre la pena alzare un sopracciglio. E, possibilmente, tenere d’occhio anche l’altro.

Trump promette meno tasse sulle plusvalenze. Tempismo perfetto: in campagna elettorale i regali non si incartano, si annunciano.

C’è una regola non scritta della politica americana: quando si avvicinano le elezioni di metà mandato, improvvisamente tutti scoprono quanto siano alte le tasse. E Donald Trump non fa eccezione. In piena estate, mentre milioni di americani sono in spiaggia a discutere se prenotare le vacanze del prossimo anno o lamentarsi del prezzo della benzina, dalla Casa Bianca arriva un menù fiscale decisamente invitante: indicizzare le plusvalenze all’inflazione, così da tassare solo il guadagno reale, e aumentare drasticamente l’esenzione fiscale sulla vendita della prima casa, portandola fino a 2 milioni di dollari. Idee che, secondo Larry Kudlow, Trump avrebbe accolto con entusiasmo. Il problema è che, per ora, restano più vicine a un depliant estivo che a una legge approvata.

L’idea dell’indicizzazione delle plusvalenze non è nuova. In pratica, se un investimento cresce soltanto perché il dollaro perde potere d’acquisto, quella parte del rendimento non verrebbe più tassata. Un principio che, economicamente, ha una sua logica: pagare imposte su un’inflazione che non rappresenta un vero guadagno è un po’ come essere tassati perché il termometro segna quaranta gradi ad agosto. Peccato che trasformare questa idea in realtà costerebbe circa 200 miliardi di dollari di minori entrate fiscali secondo le stime sul disegno di legge presentato dai senatori Ted Cruz e Tim Scott. E soprattutto richiederebbe il via libera del Congresso, lo stesso ostacolo che aveva già bloccato un tentativo analogo durante il primo mandato di Trump.

Più concreta potrebbe essere invece la riforma sulla vendita delle abitazioni. L’attuale esenzione fiscale, fissata nel 1997 a 250.000 dollari per i single e 500.000 dollari per le coppie, non è mai stata aggiornata all’inflazione. Nel frattempo il prezzo mediano delle case americane è quasi triplicato e oggi, secondo la National Association of Realtors, circa 29 milioni di proprietari rischiano già di superare la soglia prevista dalla legge. È uno di quei casi in cui il legislatore sembra essersi dimenticato che anche il mercato immobiliare, nel frattempo, è andato avanti. Aggiornare quei limiti avrebbe probabilmente una logica economica prima ancora che politica.

Naturalmente c’è un piccolo dettaglio che rende queste promesse molto simili ai buoni propositi di settembre dopo le ferie: servono i numeri in Congresso. Kevin Hassett lo ha detto senza troppi giri di parole: queste sono le politiche che Trump vuole realizzare se i Repubblicani manterranno il controllo politico dopo le elezioni di metà mandato. Tradotto dal linguaggio di Washington: il programma c’è, i voti ancora no. E così, tra ombrelloni, barbecue e comizi elettorali, gli investitori possono già iniziare a fare i conti con un taglio delle tasse... purché ricordino che, almeno per ora, è ancora scritto con la matita e non con l’inchiostro.

L’estate europea è sempre più americana. E il conto lo pagano i residenti.

C’è stato un tempo in cui l’estate europea era fatta di tedeschi in infradito a Rimini e italiani bloccati in coda sull’Autosole. Oggi lo scenario è cambiato. A invadere le piazze di Firenze, le taverne greche e i vicoli di Lisbona sono soprattutto gli americani. Non è soltanto una sensazione: nel 2025 gli statunitensi hanno effettuato il numero record di 24 milioni di viaggi in Europa, e nel 2026 il flusso è destinato a crescere di un ulteriore 5%. In dieci anni i visitatori americani in Portogallo sono quasi quintuplicati, mentre in Grecia sono quadruplicati. Per molti europei l’estate è diventata una stagione turistica; per molti americani è diventata quasi una seconda residenza.

Dietro questo fenomeno non c’è soltanto la voglia di postare una foto davanti al Colosseo o all’Acropoli. C’è un cambiamento economico molto più profondo. Negli Stati Uniti si è formata una fascia di popolazione molto più ricca rispetto al passato, soprattutto tra i baby boomer, che oggi controllano circa 110.000 miliardi di dollari di ricchezza. Hanno più tempo, più patrimonio e una convinzione molto semplice: il bene più scarso non è il denaro, ma il tempo. Come racconta uno dei protagonisti dell’articolo, “the clock is running out”. Tradotto: se puoi permetterti una crociera sul Danubio o una degustazione in Provenza, perché aspettare la pensione perfetta che forse non arriverà mai?

Il risultato è che il turismo sta cambiando pelle. L’americano medio non arriva più con lo zaino e il panino preparato in albergo. Arriva con una carta American Express, soggiorna più a lungo e spende molto di più. In Spagna un turista americano lascia mediamente circa 350 dollari al giorno, contro i 200 dollari di un turista tedesco e i 150 dollari di uno francese. In Grecia resta mediamente nove notti, più dei visitatori britannici. Non sorprende quindi che molti governi europei vivano un vero e proprio paradosso: da una parte introducono tasse di soggiorno, limitano gli Airbnb e cercano di contenere l’overtourism; dall’altra fanno di tutto per attirare proprio quei turisti americani che spendono di più e tengono in piedi intere economie locali.

Naturalmente c’è anche l’altra faccia della medaglia. A Barcellona, che ormai ospita ogni anno circa nove volte più turisti dei suoi residenti, le proteste contro il turismo di massa sono diventate quasi un appuntamento fisso. A Maiorca le manifestazioni sono sfociate perfino in scontri con la polizia. È il classico dilemma economico: il turismo porta ricchezza, ma quando diventa troppo abbondante finisce per consumare proprio il prodotto che vende, cioè l’autenticità dei luoghi. Un po’ come la spiaggia libera ad agosto: tutti vogliono andarci perché è bellissima, finché non arriva così tanta gente da renderla impossibile da godere. Forse il souvenir più prezioso che molti americani porteranno a casa quest’estate non sarà una calamita da frigorifero, ma la consapevolezza che anche il paradiso, quando diventa troppo affollato, perde inevitabilmente un po’ della sua magia.

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