Cosa fu davvero Lehman
Per capire se un crollo dell’intelligenza artificiale potrebbe trasformarsi in una nuova Lehman Brothers, bisogna partire da cosa fu davvero quella crisi. Non semplicemente una bolla che scoppia, ma una crisi di liquidità e solvibilità alimentata da un’enorme leva finanziaria. Le grandi banche d’investimento americane operavano con una leva vicina a 30 volte il capitale, e in alcuni casi superiore, si finanziavano a brevissimo termine e detenevano titoli legati ai mutui di cui nessuno conosceva più il valore reale. Quando i prezzi delle case scesero, il problema non furono soltanto le perdite, ma la corsa dei finanziatori a ritirare i capitali. Il mercato del credito si bloccò, e con lui una parte dell’economia reale.
Un crollo dell’AI, oggi, avrebbe una struttura diversa. Il boom è nato finanziato in larga misura con la cassa di aziende che generano centinaia di miliardi di flussi finanziari. Se il valore delle loro azioni crollasse, a perdere sarebbero soprattutto gli azionisti, non i depositanti. È lo schema della bolla delle dot-com, quando il Nasdaq perse quasi l’80% tra il 2000 e il 2002. Migliaia di società sparirono, ma il sistema bancario non subì una crisi sistemica e la recessione americana che seguì durò otto mesi.
Dalla cassa al debito
Questa distinzione, però, si sta assottigliando. Secondo la Bank of England, nella prima metà del 2026 le emissioni obbligazionarie investment grade dei cinque maggiori hyperscaler avevano già superato quelle dell’intero 2025. Goldman Sachs stima che circa un terzo degli investimenti in infrastrutture AI sia finanziato a debito e prevede emissioni degli hyperscaler per circa 420 miliardi di dollari nel 2027. Morgan Stanley calcola un divario di circa 1.500 miliardi tra i 2.900 miliardi di investimenti in hardware e data center previsti nei quattro anni considerati e le risorse che le grandi aziende tecnologiche possono finanziare autonomamente.
In altre parole, il boom dell’intelligenza artificiale sta passando da una storia di innovazione finanziata con gli utili a una storia sempre più dipendente dal credito. Ed è proprio il credito, non le valutazioni azionarie, il terreno su cui le crisi possono diventare sistemiche.
Tre somiglianze con il 2008
La prima è il debito che non si vede. Moody’s ha evidenziato che i cinque maggiori hyperscaler hanno circa 2.800 miliardi di dollari di impegni non inclusi tra le passività dei loro bilanci. Si tratta di una grandezza più ampia del solo finanziamento dei data center, ma rende evidente il problema della trasparenza.
Il meccanismo è semplice: una grande azienda tecnologica sottoscrive contratti pluriennali di locazione o di acquisto di capacità con una società veicolo, che si indebita per costruire. La Banca dei regolamenti internazionali ha definito questo fenomeno “shadow borrowing”. Il caso più noto è la joint venture da 27 miliardi tra Meta e il fondo Blue Owl per il campus Hyperion in Louisiana. Blue Owl detiene l’80% della società, Meta il 20%. Meta ha inoltre sottoscritto contratti di locazione per utilizzare le strutture e fornito una garanzia sul valore residuo per i primi 16 anni di attività, entro determinati limiti.
È una catena di finanziamento nella quale una parte del rischio economico esce dal bilancio di chi genera l’investimento e finisce in quello di assicurazioni, fondi di credito privato e altri investitori istituzionali. Nel 2008 si utilizzavano veicoli fuori bilancio e strutture finanziarie complesse. La loro opacità contribuì a trasformare le perdite in panico.
La seconda è il collaterale. Nel 2008 la garanzia era spesso la casa; oggi possono esserlo data center e chip, beni che si deprezzano rapidamente e il cui valore dipende dalla possibilità di utilizzarli economicamente. Se la domanda di potenza di calcolo rallentasse, per regole più severe, vincoli energetici o ritorni deludenti degli investimenti, il valore di queste infrastrutture potrebbe scendere proprio quando servirebbe di più.
La terza è la periferia. Le cosiddette neocloud, come CoreWeave, sono più fragili dei giganti tecnologici: hanno una maggiore dipendenza dal finanziamento esterno, un’elevata esposizione agli investimenti infrastrutturali e pochi grandi clienti. Il recente deterioramento delle quotazioni di alcune loro obbligazioni mostra quanto il mercato possa rivalutare rapidamente il rischio. Un default in questa fascia non metterebbe automaticamente in ginocchio il sistema, ma potrebbe innescare una revisione del rischio su tutto il comparto, come accadde nell’estate del 2007 con i primi fondi esposti ai mutui subprime, un anno prima di Lehman.
Perché una replica è improbabile, e cosa guardare
Restano differenze sostanziali. Il debito delle grandi aziende tecnologiche è in larga parte investment grade, a tasso fisso e con scadenze medio-lunghe: non deve essere rinnovato ogni notte, come una parte dei finanziamenti delle banche d’investimento nel 2008. Le banche sono oggi più capitalizzate grazie alle regole introdotte dopo la crisi, anche se mantengono esposizioni indirette attraverso finanziamenti, linee di credito e rapporti con gli investitori non bancari. E gli emittenti principali hanno ricavi reali e diversificati, dalla pubblicità al cloud, che non dipendono soltanto dall’intelligenza artificiale.
I segnali da monitorare, allora, non sono soltanto gli indici azionari, ma soprattutto il credito. A settembre gli spread delle obbligazioni emesse da società legate all’AI erano intorno ai 115 punti base, contro i 78 dell’insieme dell’investment grade. Il mercato chiede un premio maggiore per un settore ad alta intensità di capitale e con impegni finanziari sempre più complessi. Non è ancora un segnale di crisi, ma un indicatore da seguire.
Se quel divario si allargasse ulteriormente, se le nuove emissioni trovassero meno domanda, se i flussi di cassa liberi delle grandi aziende tecnologiche restassero negativi più a lungo del previsto, il rischio passerebbe dalla Borsa al credito. Ed è lì che una correzione può diventare una crisi.
Lo scenario più probabile
Lo scenario più probabile non è un’altra Lehman, ma qualcosa di più lento e meno visibile: una lunga correzione azionaria, qualche fallimento nella periferia del settore, un credito più caro per tutti. Meno spettacolare di un crollo improvviso, ma capace di frenare per anni gli investimenti su cui si regge una parte rilevante della crescita americana, e con essa della domanda globale.
Per l’Europa e per l’Italia l’esposizione diretta al rischio di insolvenza dei grandi hyperscaler è diversa da quella americana, ma non va sottovalutata quella indiretta: attraverso fondi, assicurazioni ed ETF legati agli indici americani, una parte dei risparmi europei è investita proprio in quelle aziende e, sempre più spesso, nel loro debito.
La lezione del 2008 resta valida: le crisi più gravi non nascono dove i prezzi crollano, ma dove il debito si accumula senza che nessuno lo guardi davvero.
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