L’IA alla prova dei cash flow: la lezione della crisi finanziaria globale

In breve

• Come nel periodo che ha preceduto la crisi finanziaria globale, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale (IA) dipende dalla possibilità di continuare ad accedere al capitale e dalla capacità dei mutuatari di onorare i futuri pagamenti.
• I fornitori di infrastrutture ottengono prestiti sulla base degli impegni dei clienti, che potrebbero però non essere mantenuti in caso di inasprimento delle condizioni di finanziamento o di mutamenti della domanda.
• I gestori attivi sono in grado di analizzare le condizioni necessarie per distinguere potenzialmente i vincitori dai perdenti.

Un sottile paragone con il 2008

Sono stati fatti molti paragoni tra l’attuale ciclo dell’IA e il boom della tecnologia, dei media e delle telecomunicazioni (TMT) di metà e fine anni ‘90. Nonostante le evidenti somiglianze, nello specifico una nuova e potente tecnologia in grado di smuovere enormi investimenti (con un grande punto interrogativo su chi ne trarrà rendimenti accettabili), le differenze non mancano.

Un parallelismo meno frequente, ma comunque appropriato, è quello con il boom del mercato immobiliare statunitense che ha preceduto la crisi finanziaria globale del 2008. Con ciò non intendiamo dire che l’IA assomigli al settore immobiliare o che ravvisiamo un problema nel comparto bancario. L’analogia è più sottile e, come sempre dal nostro punto di vista, riguarda i cash flow.

Nel 2006, il mercato immobiliare statunitense sembrava godere di buona salute. I prezzi continuavano a salire e i mutuatari accedevano facilmente al credito. L’aumento dei prezzi delle case, però, aveva evidenziato un rallentamento. Per molti mutuatari ad alto rischio di insolvenza, il prestito conveniva solo se l’apprezzamento del valore dell’abitazione consentiva loro di rifinanziare il mutuo prima che le rate dello stesso venissero ricalcolate. Quando la rivalutazione degli immobili ha iniziato a rallentare e, successivamente, la tendenza si è invertita, tale opzione è venuta meno. Le rate del mutuo sono salite, le insolvenze sono aumentate e ne sono seguite vendite forzate, il che ha portato in ultima analisi alla crisi bancaria.

Mutuatario e pagatore

Vi sono notevoli differenze tra l’IA e il 2008, ma un punto in comune è la dipendenza dai pagamenti futuri e l’accesso continuativo al capitale. Capire come funziona una parte del finanziamento dell’IA può aiutare a fare chiarezza.

Un’azienda di modelli di frontiera o un grande cliente di IA si impegna a investire miliardi di dollari in un hyperscaler o in un neocloud per ottenere capacità di calcolo. Gli investitori considerano questi investimenti come ricavi e utili futuri. Quindi, i fornitori di cloud utilizzano tali investimenti per acquistare chip, memoria, elettricità, sistemi di raffreddamento, terreni, manodopera e altro ancora. Sempre più spesso, a causa della crescente intensità di capitale e dell’aumento dei costi dovuto alle strozzature, i cloud provider accendono prestiti garantiti dalle attività e dai pagamenti contrattualizzati dei clienti.

È proprio questo aspetto a rappresentare la differenza determinante. Nel settore immobiliare, il proprietario dell’abitazione era sia il mutuatario che la fonte di rimborso. Nell’IA, questi ruoli sono separati. Il fornitore di infrastrutture è il mutuatario. Il laboratorio di IA, l’azienda di modelli o il cliente che acquista capacità di calcolo funge da "offtaker" (acquirente che si impegna ad acquistare beni o servizi prima ancora che questi vengano prodotti), i cui pagamenti aiutano a sostenere l’investimento.

Questo sistema funziona, ma presuppone che il capitale rimanga abbondante e accessibile, che la domanda dei clienti continui a crescere e che i pagamenti contrattualizzati vengano onorati. Ma i portafogli ordini non sono liquidità. Il loro valore dipende dall’affidabilità creditizia dei clienti, dai termini contrattuali e dalla possibilità di riallocare la capacità se il cliente non è in grado di pagare.

Se le condizioni di finanziamento si inaspriscono, se la disponibilità di capitali sul mercato privato diminuisce, se la monetizzazione delude le aspettative o se i clienti optano per modelli più economici, i cash flow promessi potrebbero rivelarsi meno consistenti di quanto ipotizzato inizialmente dagli investitori. Potrebbe venire a crearsi una situazione in cui il provider ha ancora debiti nei confronti dei creditori, locatori, venditori di attrezzature e fornitori di energia, anche se i ricavi a copertura di tali obbligazioni si stanno riducendo.

I principali hyperscaler dispongono di ingenti liquidità, quindi è improbabile che si presenti un problema di solvibilità, il che rappresenta una differenza significativa rispetto al 2008. Il rischio è diverso. Il problema è se la redditività del capitale marginale investito genererà un rendimento adeguato: ecco il KPI fondamentale di questo ciclo.

Conclusioni

Nulla di tutto ciò significa che l’IA non sia reale. La sua adozione è reale e i vantaggi per la produttività probabilmente lo sono. Tuttavia, come abbiamo spesso sottolineato, gli investitori non investono nella produttività, investono nei cash flow.

Gli indici di riferimento detengono l’intero ecosistema dell’IA, dagli sviluppatori di modelli ai provider di cloud, dai proprietari di data center ai rari fornitori di chip e memorie e ai beneficiari di beni strumentali, ma anche le sue potenziali vittime. Come nel 2008, i benchmark non distinguono tra i portafogli ordini di alta qualità e quelli di scarsa qualità, tra capacità riutilizzabile e capacità inutilizzabile, né tra le imprese che generano rendimenti superiori al costo del capitale e quelle che dipendono dai finanziamenti futuri.

I gestori attivi sono in grado di operare questa distinzione. Sono in grado di valutare il rischio di concentrazione della clientela, la qualità dei contratti, la leva finanziaria, i piani di scadenza del debito, il pricing power, la disciplina patrimoniale e altro ancora. Via via che i finanziamenti diventano più selettivi e il pool di profitti generati dall’IA si assottiglia, questi fattori inizieranno ad avere un peso maggiore sui risultati finanziari, e quindi sui prezzi degli asset.

L’IA potrebbe diventare la tecnologia più importante della nostra epoca, ma ciò non significa che tutte le società che la finanziano otterranno un rendimento accettabile sul capitale investito. Il mercato e gli indici di riferimento scontano la promessa, ma sono i gestori attivi a valutare la capacità di mantenerla dei pagatori.

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