Terremoto dell'intelligenza artificiale sul mercato azionario: perché 800 miliardi di dollari sono andati in fumo in una sola settimana e quasi nessuno se n'è accorto?

Un terremoto in borsa: il crollo di novembre del settore dell'intelligenza artificiale

Il sistema di intelligenza artificiale è crollato e nessuno sembra essersene accorto, o meglio, molti se ne sono accorti e ora sono impegnati a contare i detriti dei propri investimenti. Nella prima settimana di novembre 2025, il settore tecnologico ha subito un crollo drammatico che non solo ha infranto l'euforia dei mesi precedenti, ma ha anche sollevato interrogativi fondamentali sulla sostenibilità economica dell'intero boom delle infrastrutture di intelligenza artificiale. I numeri sono così monumentali da essere quasi incomprensibili: otto delle più preziose aziende focalizzate sull'intelligenza artificiale hanno perso quasi 800 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato in una sola settimana. Il Nasdaq Composite Index è sceso del 3% in cinque giorni di contrattazione, la sua performance più debole dalla crisi tariffaria della primavera del 2025. Non si è trattato di una correzione di un mercato ipercomprato, ma del momento in cui gli investitori hanno preso coscienza di una scomoda realtà: i presupposti su cui si basa l'intera cascata di valutazioni potrebbero non essere sostenibili.

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Una perdita sistematica di fiducia

La capitalizzazione di mercato di Nvidia, l'azienda più preziosa al mondo, si è ridotta di circa 350 miliardi di dollari in soli cinque giorni di contrattazione. Palantir Technologies, che quest'anno era cresciuta del 374%, ha perso oltre il 10% del suo valore dopo la pubblicazione dei risultati trimestrali, nonostante i dati abbiano superato le aspettative. Oracle, Meta e AMD, tutti attori chiave nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale, hanno registrato cali analoghi. Non si è trattato di un calo selettivo di singole aziende sopravvalutate, ma piuttosto di una perdita sistemica di fiducia nell'intera tesi dell'infrastruttura di intelligenza artificiale.

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Il calcolo impossibile: investimenti da mille miliardi di dollari senza un modello di business

I parallelismi con le bolle speculative storiche sono troppo evidenti per essere ignorati. All'epoca delle dot-com, le aziende investirono centinaia di miliardi di dollari nella costruzione di reti in fibra ottica sotto gli oceani, sperando che le applicazioni sarebbero emerse in seguito. Si sbagliavano fondamentalmente nelle loro ipotesi sull'infrastruttura necessaria. Qualcosa di simile sta accadendo oggi, ma su scala ancora più ampia. I giganti della tecnologia Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft hanno speso complessivamente 112 miliardi di dollari in investimenti nell'intelligenza artificiale solo nel terzo trimestre. Il CEO di Meta, Mark Zuckerberg, prevede che i costi raggiungeranno circa 600 miliardi di dollari entro il 2028. OpenAI e Oracle hanno annunciato l'intenzione di investire 500 miliardi di dollari in un cosiddetto progetto di data center Stargate. Amazon ha annunciato che investirà oltre 30 miliardi di dollari in investimenti in ciascuno dei prossimi due trimestri. L'enorme somma di queste spese – Bain stima che le spese in conto capitale annuali raggiungeranno circa 500 miliardi di dollari entro il 2030 – solleva la domanda centrale: quali ricavi devono essere generati per giustificare queste spese?

La ricerca del profitto: perché la rivoluzione dell'intelligenza artificiale non sta ancora producendo profitti

La risposta fornita da Bain Capital nella sua analisi è tanto seria quanto illuminante. Per giustificare solo gli investimenti effettuati nei data center nel 2023 e nel 2024, il settore avrà bisogno di un fatturato annuo di circa duemila miliardi di dollari entro il 2030. Si tratta di una cifra molto superiore a quella prevista dagli scenari realistici. È più di quanto Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta e Nvidia abbiano guadagnato messe insieme lo scorso anno. È più di cinque volte l'intero mercato globale del software.

La redditività come miraggio

La redditività di questi ingenti investimenti di capitale rimane del tutto speculativa. Un'analisi condotta da Bain ha rivelato che il 95% delle prime iniziative aziendali di intelligenza artificiale non ha ancora generato profitti. La stessa OpenAI, l'azienda di punta del movimento di intelligenza artificiale generativa, sta generando circa 13 miliardi di dollari di fatturato quest'anno, mentre paga a Oracle una media di 60 miliardi di dollari all'anno per la capacità dei data center. Ciò significa che OpenAI dovrebbe aumentare il proprio fatturato di sei volte solo per onorare i contratti con Oracle prima ancora di poter parlare di redditività. Non si tratta di un modello di business, ma di un calcolo strutturato che dipende da un flusso continuo di nuovi investimenti nel sistema.

Finanza circolare: come il settore si sta gonfiando

Il problema strutturale è aggravato dalle dinamiche di finanziamento circolare. Nvidia si è impegnata a investire 100 miliardi di dollari in OpenAI, prevedendo che OpenAI utilizzerà tali fondi per acquistare le GPU Nvidia per i data center. Si tratta di un classico schema Ponzi, in cui il valore viene artificialmente gonfiato attraverso investimenti reciproci tra gli stessi attori. Meta ha ottenuto 29 miliardi di dollari di finanziamenti da investitori come Pimco e Blue Owl Capital, non attraverso utili operativi, ma attraverso promesse di successo futuro. Oracle ha dovuto vendere 18 miliardi di dollari in obbligazioni per finanziare i suoi piani di espansione dei data center. CoreWeave, una società di data center quotata in borsa a marzo, ha raccolto 25 miliardi di dollari dall'anno scorso attraverso il debito pubblico e i mercati azionari per finanziare la propria espansione. Tracciare questa catena di finanziamento non rivela un modello di business stabile, ma una struttura fragile che si basa sulla continua disponibilità dei mercati ad accettare debiti e ad acquistare azioni a valutazioni record.

Matematicamente assurdo: Palantir, Nvidia e la frenesia degli ascolti

La situazione delle valutazioni è malsana. Palantir è quotata a un rapporto prezzo/utili di 313, il che significa che un investitore dovrebbe impiegare 313 anni per recuperare il proprio capitale investito e raggiungere la sua capitalizzazione di mercato. Nvidia, pur con una solida redditività rispetto ad altre aziende di intelligenza artificiale, opera in un regime di valutazione difficile da giustificare anche con ipotesi ottimistiche. Quando l'azienda ha annunciato a ottobre che Nvidia non aveva intenzione di vendere i suoi nuovi chip Blackwell in Cina per il momento e che non era in "trattative attive con la Cina", le sue azioni hanno perso 229 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato in un solo giorno. Ciò dimostra l'estrema dipendenza da specifiche narrative geopolitiche e strategiche, piuttosto che da parametri aziendali fondamentali.

L'orso è libero: la scommessa da un miliardo di dollari di Michael Burry contro l'hype

Il più importante investitore finanziario, Michael Burry, noto per aver previsto il crollo del mercato immobiliare del 2008, ha piazzato massicce scommesse contro Nvidia e Palantir tramite la sua società di investimento, Scion Asset Management. Nel settembre 2025, Burry ha acquistato opzioni put su circa 5 milioni di azioni Palantir per un valore di 912 milioni di dollari e su 1 milione di azioni Nvidia per un valore di 187 milioni di dollari. È piuttosto sorprendente che la divulgazione di queste posizioni, effettuata nell'ambito della documentazione normativa 13-F, abbia coinciso immediatamente con un massiccio movimento di mercato. Un investitore come Burry, che ha dimostrato la sua capacità di individuare le bolle prima che scoppino, non punterebbe a caso il suo capitale contro i titoli growth più promettenti dell'anno. Il fatto che i mercati non abbiano registrato questi segnali in anticipo testimonia lo stato psicologico degli speculatori: semplicemente non volevano vederli.

Una base fragile: venti contrari macroeconomici per l'industria tecnologica

Contemporaneamente a questo crollo delle valutazioni, si sono verificati diversi shock macroeconomici, aggravando l'incertezza. Il sentiment dei consumatori negli Stati Uniti, misurato dall'indice dell'Università del Michigan, è sceso al livello più basso degli ultimi tre anni: un calo di circa il 6%, attestandosi a 50,3 punti da ottobre a novembre. Questo dato è stato significativamente peggiore delle previsioni, che avevano previsto solo un leggero calo a 53,2 punti. Le valutazioni dei consumatori sulle proprie finanze personali sono diminuite del 17%, mentre le aspettative sulle condizioni aziendali per l'anno successivo sono diminuite dell'11%. Questo deterioramento non è stato limitato a un singolo gruppo demografico, ma si è manifestato "in tutta la popolazione, indipendentemente da età, reddito o affiliazione politica". L'unica eccezione sono stati i consumatori con maggiori partecipazioni azionarie, il cui sentiment è aumentato dell'11%, una chiara indicazione della disuguaglianza di ricchezza e della dipendenza del sentiment dei consumatori dai prezzi delle azioni.

L'effetto shutdown: quando lo Stato si paralizza

La ragione di questo deterioramento è strettamente legata a un fallimento strutturale: lo shutdown del governo statunitense, entrato nel suo 38° giorno a novembre 2025, diventando il più lungo nella storia del Paese. Una lotta di potere tra Trump e i Democratici sul bilancio federale ha portato alla paralisi di gran parte del governo statunitense. Si stima che 670.000 dipendenti pubblici siano stati messi in congedo e altri 730.000 abbiano lavorato senza stipendio. Lo shutdown ha avuto conseguenze economiche dirette: si stima che uno shutdown della durata di quattro-otto settimane comporti una perdita permanente di 7-14 miliardi di dollari per l'economia statunitense, non solo in termini di mancata attività durante la crisi, ma anche di deficit economici permanenti che non saranno mai colmati.

Prendere decisioni alla cieca: la paralisi dei dati economici

La chiusura ha comportato anche che il Bureau of Labor Statistics, l'agenzia che pubblica le statistiche sul mercato del lavoro e sui prezzi al consumo, sia stato considerato "non essenziale" e abbia cessato le sue attività. Ciò ha comportato che i dati economici chiave – dati su cui la Federal Reserve basa le sue decisioni sui tassi di interesse – non potessero essere pubblicati in tempo. Ciò ha aumentato drasticamente l'incertezza del mercato. I consumatori temevano non solo la loro attuale situazione economica, ma anche le conseguenze dell'inflazione: le aspettative sul tasso di inflazione a 12 mesi sono salite al 4,7%, in aumento rispetto al 4,6% del mese precedente.

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Voci della ragione: l’avvertimento contro “l’enorme distruzione del capitale”

Ma le turbolenze del mercato azionario del novembre 2025 non sono state solo il risultato di questi fattori macroeconomici. Sono state anche la conseguenza diretta di una rivalutazione fondamentale dei rischi legati al boom delle infrastrutture di intelligenza artificiale. Il gestore di hedge fund britannico David Einhorn, a capo di Soros Fund Management, lo ha sintetizzato in modo sintetico: le cifre attualmente in circolazione sono "così estreme da essere quasi incomprensibili". Ha avvertito che la probabilità di "una massiccia distruzione di capitale in questo ciclo di investimenti" non è trascurabile.

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La rivoluzione cinese: quando l'intelligenza artificiale diventa improvvisamente economica

Questo avvertimento è rafforzato da un altro sviluppo che ha scosso la fiducia nella necessità di questi ingenti investimenti infrastrutturali. L'azienda cinese DeepSeek ha dimostrato con i suoi modelli R1 e V3 che è possibile ottenere prestazioni di intelligenza artificiale impressionanti a una frazione del costo abituale: non una riduzione marginale, ma di ordini di grandezza. DeepSeek R1 costa circa il 2% di quanto gli utenti pagherebbero per il modello O1 di OpenAI. L'input costa 0,55 dollari per milione di token per DeepSeek, contro i 15 dollari di OpenAI. L'output costa 2,19 dollari per DeepSeek, contro i 60 dollari di OpenAI. Ancora più notevole è il fatto che DeepSeek abbia raggiunto queste prestazioni con soli 200 dipendenti e 10 milioni di dollari di costi di sviluppo, mentre OpenAI impiega 4.500 persone e ha raccolto 6 miliardi di dollari fino ad oggi.

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Lo shock dell'efficienza: l'attacco della Cina al modello di intelligenza artificiale occidentale

Questa non è una nota a piè di pagina sull'efficienza tecnologica. Si tratta di una minaccia esistenziale all'intero sistema di giustificazione del boom delle infrastrutture di intelligenza artificiale. Se i modelli di intelligenza artificiale possono essere sviluppati con un investimento di un ordine di grandezza inferiore, allora i piani di investimento da 500 miliardi a 7 trilioni di dollari non sono lungimiranti, ma uno spreco. La scarsità artificiale che ha giustificato gran parte del premio di valutazione per Nvidia e altri produttori di chip – il presupposto che solo poche aziende con il capitale necessario potessero sviluppare un'intelligenza artificiale potente – sembra svanire.

Valori reali, ipotesi irreali: il problema energetico dei data center

Tuttavia, la situazione è ancora più sottile nella sua complessità macroeconomica. Alcuni esperti sostengono che il boom dell'intelligenza artificiale sia fondamentalmente diverso dalla bolla delle dot-com. Mentre gli investimenti delle dot-com riguardavano principalmente l'"aria" – modelli di business che non funzionavano, aziende che non generavano ricavi reali – gli investimenti in infrastrutture di intelligenza artificiale portano a beni reali e tangibili: data center, alimentatori, hardware fisico. Un crollo in questo settore causerebbe senza dubbio enormi danni: i mercati azionari e il mercato immobiliare commerciale ne risentirebbero gravemente, giganteschi progetti di data center verrebbero svenduti a prezzi stracciati e centinaia di startup e fornitori di servizi fallirebbero. Ma almeno per ora, il danno sarebbe limitato nella sua rilevanza macroeconomica, poiché l'infrastruttura fisica stessa conserva un certo valore residuo.

Il tallone d'Achille dell'intelligenza artificiale: l'insaziabile sete di elettricità

Tuttavia, questa argomentazione è indebolita dalle sfide energetiche. Bain prevede che la domanda globale aggiuntiva di potenza di calcolo potrebbe salire a 200 gigawatt entro il 2030, metà dei quali negli Stati Uniti. Il consumo di elettricità dei data center di intelligenza artificiale aumenterà da circa 50 miliardi di kilowattora nel 2023 a circa 550 miliardi di kilowattora nel 2030, un aumento di undici volte. Ciò significa che la redditività delle infrastrutture dipende non solo dalla capacità di monetizzare i servizi di intelligenza artificiale, ma anche dalla disponibilità di fonti energetiche sufficienti a prezzi economici. Se i costi dell'elettricità aumentano o la disponibilità diventa un collo di bottiglia – ed entrambi gli scenari sono probabili – l'intera equazione crolla.

Una vulnerabilità strutturale del mercato

Lo shutdown del governo statunitense ha anche rivelato un'altra vulnerabilità strutturale: la dipendenza dei mercati da flussi di dati economici affidabili. Quando le statistiche sul mercato del lavoro non potevano essere pubblicate, l'incertezza aumentava esponenzialmente. Questo è uno scenario sconcertante nell'economia moderna. Le decisioni di politica monetaria della Federal Reserve si basano su dati tempestivi su disoccupazione e inflazione. Quando questi dati non sono disponibili, la politica monetaria diventa speculativa. E una politica monetaria speculativa in un contesto di mercato già teso porta a enormi distorsioni. Il fatto che lo shutdown sia durato 38 giorni dimostra una profonda paralisi istituzionale negli Stati Uniti che va oltre la mera politica di parte.

Una porta si chiude: il vicolo cieco geopolitico dell'espansione dell'IA

Parallelamente a questi sviluppi, si sono verificati anche cambiamenti geopolitici che hanno messo radicalmente alla prova la strategia dell'IA. In un incontro tra Donald Trump e Xi Jinping in Corea del Sud, sono stati negoziati nuovi accordi commerciali. Gli Stati Uniti hanno annunciato che avrebbero ridotto i dazi aggiuntivi sui prodotti cinesi da una media del 57% al 47% e mantenuto questa riduzione tariffaria fino al 10 novembre 2026. La Cina si è impegnata ad acquistare più soia dagli Stati Uniti e a sospendere alcuni controlli sulle esportazioni di terre rare per un anno. Sebbene ciò rappresentasse una de-escalation, ha anche riconosciuto che il conflitto commerciale stava diventando dannoso per entrambe le parti.

Il fattore Cina: un mercato cancellato e le sue conseguenze

L'ironia è che, mentre l'amministrazione Trump ha raggiunto un'estensione tariffaria con la Cina, Nvidia ha chiarito di non avere "alcuna intenzione per il momento" di vendere i suoi nuovi chip Blackwell in Cina e di non essere "attivamente impegnata in trattative con la Cina" perché "spetta alla Cina decidere quando riprendere ad acquistare i nostri prodotti". Questa dichiarazione del CEO Jensen Huang è stata più significativa di qualsiasi accordo commerciale. Significava che, anche se le tensioni geopolitiche si allentassero, le aziende tecnologiche statunitensi non sarebbero disposte ad allentare le restrizioni all'esportazione. Ciò elimina un'enorme potenziale fonte di domanda dai calcoli delle infrastrutture di intelligenza artificiale. Il mercato cinese, con i suoi 1,4 miliardi di persone e la sua fame di tecnologia, rimane chiuso al boom delle infrastrutture di intelligenza artificiale occidentali.

La risposta razionale a un presupposto irrazionale

La reazione del mercato azionario è stata quindi del tutto razionale, considerando che centinaia di miliardi di dollari di investimenti in infrastrutture di intelligenza artificiale statunitensi si basano sul presupposto implicito che questa infrastruttura diventi il ​​fulcro mondiale dei dati di intelligenza artificiale. Se questo mercato è inaccessibile – e i segnali indicano che non lo sarà – allora tutto il potenziale di profitto proveniente dalla Cina deve essere eliminato. Non si tratta di un piccolo calo dei margini, ma dell'eliminazione di un quarto o più del mercato target.

La fine della narrazione: quando una buona crescita non basta più

Inoltre, si sono intensificate le preoccupazioni relative alla valutazione nel settore dell'intelligenza artificiale. Palantir Technologies, la società di software che sviluppa strumenti analitici basati sull'analisi dei dati e sull'apprendimento automatico, ha aumentato il fatturato del 63% su base annua nel terzo trimestre e triplicato l'utile operativo rettificato. Tuttavia, nonostante questi risultati di crescita, superiori alle aspettative, il titolo è sceso di oltre il 5% dopo la pubblicazione. Gli analisti hanno sottolineato la valutazione estremamente elevata. Con un rapporto P/E di 313, il titolo è valutato come se dovesse ripetere gli utili attuali per 313 anni per giustificare la sua capitalizzazione di mercato. Questo non è semplicemente "ambizioso", ma matematicamente assurdo. Il mercato ha iniziato a rendersi conto che anche una crescita rapida non è sufficiente a supportare tali valutazioni.

Il brusco risveglio al Nasdaq

L'indice Nasdaq, in rialzo del 99,45% dal 2020, ha segnalato che la traiettoria parabolica prima o poi avrebbe dovuto concludersi. L'S&P 500, in rialzo di quasi il 95% dal 2020, ha seguito il calo del Nasdaq. Per la prima volta in sette mesi, il settore tecnologico ha registrato la sua più forte perdita settimanale. Non si è trattato di un errore di pochi titoli sopravvalutati, ma di un fallimento sistemico di una narrazione.

L'asimmetria del rischio: chi alla fine sopporta le perdite?

La domanda fondamentale che si pone è tanto semplice quanto terrificante: se gli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale non si rivelano redditizi – e tutte le prove disponibili suggeriscono che non lo saranno, almeno non nella misura prevista – chi si ritroverà con centinaia di miliardi di dollari di spese in conto capitale perse? La risposta è complessa, perché gli investimenti sono stati concentrati in diverse posizioni. Nvidia, attraverso i prezzi dei suoi chip, si è posizionata in fondo al flusso di cassa e trarrà profitto indipendentemente da quanto redditizi diventeranno alla fine i data center. Meta e Microsoft, detenendo migliaia di miliardi di dollari di riserve di liquidità, possono presumibilmente assorbire le perdite derivanti dagli utili operativi. OpenAI, che non è ancora redditizia, o otterrà i finanziamenti o fallirà. È questa asimmetria che rende fragile l'intero sistema. I profitti sono concentrati tra i fornitori di hardware, mentre le perdite sono distribuite tra gli investitori nelle infrastrutture.

La prospettiva europea: uno sguardo preoccupato oltre Atlantico

L'economia tedesca, tradizionalmente forte nell'ingegneria meccanica e nella precisione industriale, osserva queste dinamiche con notevole preoccupazione. La dipendenza dagli ecosistemi tecnologici statunitensi per le infrastrutture di intelligenza artificiale è un problema strutturale che non può essere risolto rapidamente. Le aziende europee sono costrette a investire nelle infrastrutture di intelligenza artificiale statunitensi o a rimanere indietro in termini di capacità tecnologiche. Ma le turbolenze del mercato statunitense dimostrano che queste decisioni di investimento vengono prese su un terreno incerto.

La fine dell'euforia acritica?

Nel complesso, la reazione del mercato di novembre 2025 non suggerisce una semplice correzione, ma un momento in cui i mercati hanno iniziato a riconoscere le debolezze strutturali del boom delle infrastrutture di intelligenza artificiale. Le valutazioni non erano difensive, le ipotesi di redditività non erano conservative e i rischi geopolitici non erano adeguatamente valutati. Quando questi fattori si sono uniti, l'intera narrazione è crollata. Resta da vedere quanto profondo e quanto durerà questo crollo, ma una cosa è assolutamente certa: l'era dell'euforia acritica per gli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale è finita.

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