Le Borse mondiali hanno trascorso la giornata di mercoledì 25 febbraio col fiato sospeso in attesa della trimestrale di Nvidia. Non soltanto perché con i suoi 4,5mila miliardi è la società a maggior capitalizzazione a livello globale – e già solo per questo capace di far traballare più di un mercato con le notizie che la riguardano – ma anche perché è considerata una sorta di barometro dell’AI, in grado di indicare se il tempo sul settore stia volgendo al bello o se invece sia il caso di coprirsi in vista di pesanti acquazzoni. Peraltro una bella lavata, che ha scaricato tuoni e fulmini proprio sul settore immobiliare, è arrivata un paio di settimana fa con il Panico da AI a seguito del quale Cbre ha bruciato in due sedute 12 miliardi di dollari di valore di Borsa, il titolo di Jll ha lasciato sul parterre di Wall Street il 14% e quello di Cushman & Wakefield il 13%.
Ebbene, la società tecnologica statunitense leader mondiale nei chip per l’intelligenza artificiale e nel computing ad alte prestazioni, nata come produttore di GPU per il gaming (quando non riuscite a scollare i vostri figli dalla Play Station o simili non sgridateli, in realtà sono le avanguardie dell’evoluzione tecnologica) e oggi focalizzata soprattutto sui data center AI, ha battuto anche le più rosee aspettative.
I ricavi trimestrali sono cresciuti del 20% sui tre mesi precedenti e del 73% anno su anno a 68,1 miliardi di dollari. L’Eps (utile per azione) si è attestato a 1,62 dollari aumentando dell’80% anno su anno e stracciando le stime degli analisti che proponevano un consensus (media delle stime) tra 1,5 e 1,53 dollari. Il margine lordo (Ebitda) è in leggero aumento rispetto ai tre mesi precedenti al 75% circa. A spiccare è stato soprattutto il comparto Data Center: 62,3 miliardi di dollari di ricavi nel trimestre, +75% anno su anno e +22% trimestre su trimestre. Per l’intero esercizio 2026 la società prevede ricavi complessivi per 215,9 miliardi di dollari, in amento del 65% rispetto al 2025.
Certo che mercato e investitori non sono mai contenti. Alla riapertura delle contrattazioni, i risultati erano stati resi noti a mercati chiusi, il titolo Nvidia ha iniziato a perdere valore sino a un minimo del -4 e rotti percento. Il motivo? L’ad, Jen-Hsun Huang, è stato chiaro: gli utili non verranno distribuiti, né aumentando il dividendo rispetto ai 4 “miseri” centesimi per esercizio riconosciuti sino a oggi (1 centesimo a trimestre), né tramite buy back. Le risorse servono “per investimento e sviluppo” e, aggiungiamo noi, per tenere il livello di indebitamento attorno ai valori attuali, davvero minimi, pari al 7-10% in termini di rapporto tra debito e capitale e a 0,1 volte l’indice debito su Ebitda.
Che differenza di numeri rispetto alle società che sviluppano le applicazioni e i sistemi capaci di simulare funzioni cognitive umane, che si sono caricate di debito per finanziare sia le infrastrutture, con enormi investimenti in conto capitale (capex), sia lo sviluppo di software e algoritmi, tanto da fare nascere dubbi sulla sostenibilità del settore e insinuare timori di bolla speculativa.
Dell’AI noi vediamo solo l’applicazione finale; l’interfaccia dove inseriamo i nostri prompt per ottenere risultati rapidi, facilmente intellegibili e comprensibili e, si spera, affidabili. Ma in realtà, perché tutto questo funzioni, c’è bisogno di una complessa struttura. Prendendo a prestito un modello avanzato proprio da Huang, il boss di Nvidia, si può figurare l’AI come una struttura a strati, dove ogni strato poggia sullo strato inferiore: una piramide insomma.
All’apice superiore ci sono, come detto, le applicazioni; subito sotto ci sono i modelli, ossia quei sistemi algoritmici e informatici (gli esperti li chiamano reti neurali) attraverso cui i dati vengono raccolti, immagazzinati e macinati per dare le risposte alle domande fatte attraverso le applicazioni. Più in basso si trovano i data center, le strutture fisiche che interessano tanto chi si occupa di immobiliare, dove sono stipati i server e tutte le componenti hardware che servono a fare funzionare i modelli. Per far funzionare i server servono i chip, che formano lo strato immediatamente inferiore della piramide, senza i quali tutto l’hardware sarebbe un ammasso di ferraglia e lucine colorate. Ma anche i chip hanno bisogno di qualcosa per funzionare: di energia, che è la base su cui poggia tutta la piramide dell’AI.
Di possibili intoppi, punti morti, colli di bottiglia o granelli di sabbia che possono insinuarsi tra le rotelle del meccanismo criccando la macchina ce ne sono molti. Partendo dal basso, per esempio, un costo dell’energia troppo elevato che genera modelli economici insostenibili; dall’alto, altro esempio, applicazioni che non incontrano il favore dei consumatori o che non generano aumenti di produttività o innovazioni di processo tangibili.
Sembra un po’ di rivivere la bolla Internet di inizio 2000, quando l’illusione di avere trovato la macchina del moto perpetuo che avrebbe garantito al sistema economico un sentiero di crescita eterno si è infranta contro l’insostenibilità di crediti e investimenti elargiti con eccessiva leggerezza, generando un panico da sell altrettanto potente dell’entusiasmo da buy che l’aveva preceduto.
Eppure l’Internet non è sparito, anzi. Alzi la mano chi, oggi, riuscirebbe a lavorare senza o chi ritiene che vivrebbe meglio senza la sua bella e ininterrotta connessione.
Verosimilmente anche l’evoluzione dell’AI seguirà cicli simili. L’economia, come la fisica, segue le proprie regole e no: la macchina del moto perpetuo non esiste. E come è successo con l’Internet, chi prima riuscirà a comprendere i vantaggi dell’utilizzo dell’AI, trasformandoli da un punto di vista economico e aziendale in aumenti di capacità operativa e di produttività sarà meglio posizionato sul mercato, subirà meno il possibile sboom della bolla e sarà il primo a ripartire.
