La corsa all’oro dell’AI da 2.000 miliardi di dollari delle Big Tech nasconde una falla strutturale. I critici sostengono che i giganti della tecnologia si stiano silenziosamente pagando da soli attraverso le proprie fatture cloud, alimentando nuovi timori per una bolla AI che ricorda sempre di più l’era delle dot-com.
Dai più recenti documenti aziendali emerge che OpenAI e Anthropic da sole costituiscono oltre la metà dei circa 2.000 miliardi di dollari di impegni futuri sul cloud di Microsoft, Amazon, Google e Oracle. Questo fa sì che quattro aziende da mille miliardi di dollari si appoggino a due startup non redditizie.
Il Loop Cloud Che Si Autoalimenta
I critici definiscono questo meccanismo un ciclo di finanziamento circolare. Un colosso tecnologico stacca un assegno da miliardi di dollari a una startup nel settore AI. Il contratto obbliga poi a reinvestire quella stessa cifra immediatamente sotto forma di canone cloud. In pratica, i soldi non escono mai davvero dall’azienda.
La partecipazione di Microsoft da 13 miliardi di dollari in OpenAI è l’esempio classico. L’investimento si è concretizzato soprattutto in crediti cloud Azure. OpenAI ha usato quei crediti per addestrare i modelli, e Microsoft ha registrato quell’utilizzo come nuova redditività commerciale.
La bolletta cloud annuale di OpenAI è secondo quanto riportato ormai superiore a 60 miliardi di dollari. I ricavi reali della società si aggirano invece attorno ai 25 miliardi di dollari.
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Anthropic segue lo stesso schema con Amazon. La sviluppatrice di Claude ha speso 2,66 miliardi di dollari in nove mesi su Amazon Web Services, pari a quasi ogni dollaro guadagnato.
“L’intero boom dell’AI potrebbe essere costruito su ricavi fittizi”, ha commentato l’analista Bull Theory.
Questo schema ricorda quello del 2001, quando Global Crossing e Qwest Communications si scambiavano capacità in fibra ottica per creare vendite fittizie.
Qwest alla fine dovette cancellare 1,4 miliardi di dollari di entrate inventate e Global Crossing dichiarò bancarotta. La versione del 2026 rimane invece perfettamente legale secondo le norme contabili correnti.
I Profitti Cartacei Reggono Tutto Il Peso
La seconda parte del loop si gioca nel conto economico. Ogni nuovo round di finanziamento per una startup AI consente al colosso Big Tech che la sostiene di rivalutare la propria partecipazione e iscrivere immediatamente il guadagno cartaceo nel reddito netto.
Alphabet ha registrato un profitto record di 62,6 miliardi di dollari nel Q1 2026. Di questa cifra, circa 28,7 miliardi di dollari derivano dalla rivalutazione della quota in Anthropic, secondo quanto emerge dalla sua documentazione.
Amazon ha adottato lo stesso “trucco”. Circa 16,8 miliardi di dollari dei suoi 30,3 miliardi di dollari di utile netto sono legati alla stessa dinamica dei profitti da Anthropic, secondo l’analisi di Fortune.
Dietro il profitto a effetto annuncio, il free cash flow di Amazon è crollato del 95%, a 1,2 miliardi di dollari. La società ha investito ben 44,2 miliardi di dollari in data center fisici nello stesso trimestre.
Microsoft ora ha il 49% del suo backlog futuro da 627 miliardi di dollari legato esclusivamente a OpenAI. Oracle si spinge ancora oltre, con il 54% del suo portafoglio da 553 miliardi di dollari che dipende da quello stesso singolo cliente.
Le Aziende Vere Stanno Già Sbattendo Contro Il Muro
Il problema più grande emerge nel momento in cui l’AI esce dal suo loop protetto e finisce nei budget delle imprese reali. Le aziende comuni non possono trasformare la spesa per infrastruttura in ricavi propri, e le fatture stanno già arrivando in fretta.
Uber ha esaurito l’intero budget destinato alla programmazione AI per il 2026 già ad aprile, dopo aver messo Claude Code di Anthropic e Cursor a disposizione di migliaia di ingegneri. Alcuni dipendenti hanno speso tra $500 e $2.000 ciascuno al mese solo in costi API.
Nonostante una partnership multimiliardaria con Anthropic, anche Microsoft avrebbe ordinato ai propri dipendenti di smettere di usare Claude Code internamente, perché il consumo di token era diventato insostenibile, secondo quanto riporta Fortune nella sua inchiesta.
Il vicepresidente per l’apprendimento profondo applicato di Nvidia, Bryan Catanzaro, ha ammesso che il suo team oggi spende più in capacità di calcolo che per gli stipendi.
“Per il mio team, il costo del calcolo va ben oltre il costo dei dipendenti”, ha dichiarato di recente Catanzaro ad Axios.
Nemmeno chip meno costosi potrebbero salvare l’equazione. Prezzi token più bassi tendono a generare carichi di lavoro più intensi per gli agenti, e la spesa AI delle imprese potrebbe continuare a crescere anche se i prezzi dell’hardware dovessero scendere vertiginosamente.
La Bolla AI Entra nella Fase di Verifica
Il mercato non si chiede più se l’AI possa crescere, ma se l’AI sia in grado di ripagare i suoi costi.
“Le prime aziende che realmente usano l’AI su larga scala non sono in grado di permetterselo,” ha spiegato in dettaglio un analista in un commento.
Gli index fund e i conti pensionistici sono stati trascinati ancora di più verso un nucleo ristretto di società valutate ciascuna oltre i mille miliardi di dollari, i cui profitti legati all’AI dipendono da una manciata di startup in perdita.
Gli investitori crypto detengono una partecipazione diretta. Bitcoin (BTC) ha raggiunto una correlazione con il Nasdaq di 0,75 a gennaio 2026,
Questo significa che ogni liquidazione della operazione Nvidia e OpenAI potrebbe potenzialmente impattare subito gli asset digitali. I token AI, già molto volatili, subirebbero per primi il contraccolpo.
Ora la situazione è in bilico tra prezzi dei chip in calo, adozione agentica o semplice matematica contabile: la bolla AI è ufficialmente entrata nella fase in cui deve dimostrare il suo valore.
In particolare, la finanza mainstream si è già accorta del fenomeno: il modello di bolla AI di Fidelity elenca ben cinque campanelli di allarme.
“Pensiamo che 5 indicatori possano offrire informazioni direzionali sulle future tendenze di mercato ed economiche guidate dall’AI,” ha spiegato in dettaglio Fidelity tra i suoi punti chiave.
- Il tasso di crescita degli utili aggregati
- La qualità degli utili aggregati
- Le valutazioni rispetto alla storia
- La sostenibilità/accessibilità della spesa in capex da parte delle aziende
- Il ciclo dei tassi d’interesse
I dati del primo trimestre delle Big Tech già fanno scattare due di questi segnali d’allarme: qualità degli utili e accessibilità del capex.
Il boom potrebbe non avere l’occasione di dimostrare nulla, se le luci rosse continueranno a moltiplicarsi.
