L'ondata di potenza di calcolo da trilioni di dollari sostiene il mercato rialzista dei semiconduttori! Ottocento miliardi di dollari sono una "illusione americana". La spesa in conto capitale globale per l'AI entra nell'era dei trilioni di dollari.

Secondo quanto riportato da Finanza Intelligente APP, con Anthropic, leader nelle applicazioni AI, che prevede di firmare un accordo di noleggio di potenza di calcolo AI per sei anni con Nscale per un valore di 45 miliardi di dollari, garantendo circa 460 megawatt di risorse basate sul sistema Vera Rubin di Nvidia, e con i più recenti risultati trimestrali di Nvidia che mostrano un aumento dei ricavi del 106% su base annua a 96,2 miliardi di dollari, e un fatturato del business data center in crescita del 117% a 89 miliardi di dollari, ancora più sorprendente è la previsione annunciata dal management di Nvidia guidato da Jensen Huang: si prevede che i ricavi dell’esercizio fiscale 2028, che si conclude a gennaio 2028, cresceranno di circa il 70%. Inoltre, le esportazioni sudcoreane di luglio sono cresciute del 62,8% su base annua fino a 98,89 miliardi di dollari, con quelle di semiconduttori in aumento del 178,8% a 41,01 miliardi di dollari, tutti questi dati più recenti della filiera AI evidenziano che la domanda globale di potenza di calcolo per l’intelligenza artificiale è ancora in una fase di espansione su larga scala ben lontana dal suo picco.

Sulla base della catena industriale dell’AI e dei risultati di Nvidia, insieme ai segnali positivi sulla domanda di potenza di calcolo AI emersi dall’ultimo congresso Hot Chips, la divisione ricerca di Goldman Sachs, gigante finanziario di Wall Street, ha recentemente riclassificato quella che il mercato conosce come “spesa in conto capitale degli hyperscaler USA” come il vero e proprio “investimento globale in AI”. La precedente cifra di 794 miliardi di dollari stilata da Goldman Sachs ometteva infatti imprese private di AI, aziende asiatiche e progetti non statunitensi, includendo inoltre una spesa in conto capitale tradizionale non interamente destinata all’AI; la nuova previsione di Goldman Sachs stima che, nel 2026, l’investimento globale in AI raggiungerà circa 1 trilione di dollari, di cui circa 581 miliardi negli Stati Uniti.

I dati più recenti di Goldman Sachs mostrano inoltre che, l’investimento globale in AI cumulato dal 2022 dovrebbe raggiungere il record di 1,8 trilioni di dollari entro la fine del 2026, con vari indicatori di leadership ancora posizionati ai livelli più alti dall’inizio del 2022, il che significa che un’inversione nella spesa in conto capitale non è ancora in vista nel breve periodo.

Recentemente, i due più importanti indici considerati “barometri della potenza di calcolo AI”—il Philadelphia Semiconductor Index e l’indice di riferimento sudcoreano KOSPI—hanno mostrato un forte rimbalzo grazie alle notizie positive provenienti dalla catena industriale. Calcolando la chiusura del 28 agosto, il Philadelphia Semiconductor Index (PHLX Semiconductor Index, SOX) si attesta a 11.469,66 punti, con un incremento del 61,93% da inizio anno; a luglio aveva registrato una correzione di oltre il 20% rispetto ai massimi di giugno, per poi rimbalzare di circa il 21% dai minimi di fine luglio, tornando a metà agosto a un mercato tecnicamente rialzista. Il KOSPI si attesta a 6.788,88 punti, in aumento di circa il 61,1% rispetto ai 4.214,17 punti di fine 2025; aveva subito una flessione di circa il 39% dai massimi di giugno ai minimi del 30 luglio, ma in soli dieci giorni di trading è rimbalzato di quasi il 22%, tornando a rispettare la definizione tecnica di mercato rialzista.

Questi due indici di riferimento dimostrano che la principale narrativa redditizia degli investimenti infrastrutturali legati alla potenza di calcolo AI non è stata travolta dalle tempeste di deleveraging e dalle estreme liquidazioni di posizioni affollate di luglio, ma che vi è ancora margine fino ai massimi precedenti: il ritorno a un “mercato rialzista tecnico” non implica che volatilità, valutazioni e rischi di eccessiva concentrazione nelle allocazioni siano svaniti.

Goldman Sachs: La spesa in conto capitale per l’AI entra ufficialmente nell’era dei trilioni di dollari a livello globale

La stima di investimenti nell’intelligenza artificiale (AI) più frequentemente citata riguarda le previsioni sulla spesa in conto capitale delle società cloud statunitensi di dimensioni supermassicce (gli “hyperscaler”) per l’AI. Secondo il consenso degli analisti di Wall Street, questi colossi tech USA spenderanno quest’anno circa 800 miliardi di dollari.

Tuttavia, la divisione ricerca di Goldman Sachs ha sottolineato diversi limiti di queste stime. Non includono grandi aziende private o estere—comprese le principali tech asiatiche—che investono in infrastruttura AI. Inoltre, la spesa in conto capitale degli hyperscaler non è interamente destinata all’AI. Inoltre, le grandi imprese tech statunitensi operano globalmente, per cui parte degli investimenti avviene fuori dagli USA.

Goldman Sachs ha così ridefinito il parametro di spesa in conto capitale degli hyperscaler USA tradizionalmente citato, per arrivare a una stima più ampia. Secondo Joseph Briggs, co-capo del team globale di economia, nel suo rapporto questa previsione mostra che gli investimenti globali legati all’AI raggiungeranno il trilione di dollari nel 2026, di cui 581 miliardi negli Stati Uniti.

Queste stime ampliando la base mostrano che la cifra comunemente citata di 794 miliardi di dollari come spesa in conto capitale degli hyperscaler probabilmente sottostima il totale globale di circa 200 miliardi, mentre potrebbe allo stesso tempo sovrastimare l’investimento statunitense di pari importo.

Con l’inclusione di imprese private, catene industriali asiatiche e progetti esteri, l’ammontare degli investimenti in AI supera chiaramente quello indicato dal parametro tradizionale degli hyperscaler USA. Il superamento della soglia del trilione di dollari nell’AI globale fornisce vero sostegno operativo e reddituale al ritorno del Philadelphia Semiconductor Index e del KOSPI a mercati tecnicamente rialzisti. La nuova metodologia di Goldman Sachs rivela che la scala degli investimenti in AI è sistematicamente sottostimata, il che significa che anche le previsioni di domanda di semiconduttori, della catena energetica dei data center e di risorse Token per AI factory possono essere riviste verso l’alto.

La divisione ricerca di Goldman Sachs ha ampliato il parametro di spesa in conto capitale degli hyperscaler attraverso i seguenti punti chiave:

I nostri economisti hanno incluso le previsioni di spesa in conto capitale delle società quotate negli Stati Uniti connesse all’AI (oltre agli hyperscaler), incluse nel paniere azionario AI di Goldman Sachs. Hanno inoltre raccolto dai media indicatori sulla spesa in capitale privato delle aziende chiave dell’ecosistema AI.

Goldman Sachs ha incluso anche le previsioni di spesa in capitale di società con esposizione AI fuori dagli USA.

I nostri economisti hanno rettificato il dato totale detraendo dal monte spese in capitale degli hyperscaler USA l’ammontare del 2022 (secondo i nostri analisti equity, quasi tutto il nuovo capex dal 2022 è stato destinato all’AI). Per le imprese private inserite nel conteggio, tutta la spesa in capitale è attribuita all’AI. Per aziende con bassa esposizione diretta all’AI e per le non statunitensi, si presume che tutto il capex superiore ai livelli del 2022 sia legato all’AI.

Goldman Sachs, ove possibile, ha escluso il leasing finanziario per evitare doppie contabilizzazioni con le spese in hardware per potenza di calcolo AI di altre imprese.

Per stimare la localizzazione effettiva degli investimenti, Goldman Sachs ha utilizzato dati sulla posizione dei progetti pubblicamente disponibili, basati soprattutto sugli hyperscaler USA. I nostri economisti presumono che anche la maggior parte delle altre società non hyperscaler—comprese private e gruppi globali—segua analoghe distribuzioni geografiche negli investimenti AI, con le principali aziende AI di Cina e Corea che investono prevalentemente fuori dagli Stati Uniti.

Il team di Briggs mette in guardia: queste stime si basano su alcune assunzioni difficilmente verificabili. Alcune società non distinguono nelle proprie relazioni tra investimenti in proprietà, impianti e attrezzature e leasing finanziario, comportando possibili doppie contabilizzazioni degli investimenti AI. Per questo Goldman Sachs ha effettuato due controlli incrociati alternativi.

Per ottenere un indicatore alternativo d’investimenti AI totali, i nostri economisti hanno analizzato le variazioni rispetto alle previsioni 2022 dei margini lordi effettivamente realizzati dalle società quotate impegnate nella costruzione AI. Hanno poi utilizzato dati ufficiali di fonte governativa per monitorare l’incremento degli investimenti AI nominali, e attraverso dati sui flussi commerciali globali e sulla relazione tra importazioni US e investimenti AI complessivi, hanno stimato la scala totale degli investimenti di altre economie.

La rapidità degli investimenti rilevata nelle due verifiche è molto simile a quella derivante dal parametro ampliato dei capitali spesi dagli hyperscaler. Entrambi i controlli mostrano che, nel 2026, gli investimenti globali in AI raggiungeranno circa 1 trilione di dollari, con quelli USA poco sotto i 600 miliardi.

Briggs e i suoi analisti scrivono: “Sebbene le diverse metodologie forniscano stime leggermente differenti sugli investimenti cumulati dal 2022, il risultato medio indica che, entro la fine di quest’anno, l’investimento cumulato in AI dal 2022 raggiungerà quota 1,8 trilioni di dollari.”

Briggs aggiunge: “Le prospettive di crescita della spesa in capitale AI—compreso fino a che valori relativi al PIL queste potranno raggiungere e quando la crescita si arresterà—rappresentano oggi una delle maggiori incertezze macro per i mercati.”

Goldman Sachs ha proiettato in avanti la stima preferita d’investimenti AI, per prevedere la quota sull’economia USA sino al 2028. Dai dati emerge che la spesa in conto capitale per AI negli USA rappresenterà il 1,8% del PIL nel 2026 (contro lo 0,9% mondiale), salendo al 2,5% nel 2027 (1,3% globale), e al 2,8% nel 2028 (1,4% globale).

Scrive il team: “Questi livelli sono coerenti con quelli dei picchi d’investimenti (2–5% del PIL) osservati nei precedenti cicli di sviluppo di tecnologie a uso generale. Pur se il nostro team strategico sottolinea come le aspettative per la spesa in capitale nel 2027 siano forse troppo prudenti, anche in caso di forti revisioni al rialzo la quota rispetto al PIL rimarrebbe comunque in linea con i range storici delle precedenti ondate tecnologiche.”

Per stimare quando la crescita degli investimenti AI potrebbe rallentare, Goldman Sachs ritiene migliore un “approccio a cruscotto”. I nostri economisti hanno aggregato una serie di indicatori guida—tra cui le importazioni di macchine per semiconduttori da Taiwan e dalla Corea, PMI specifici e loro componenti, prezzi di importazione, prezzi di acquisto di memoria e prezzi di noleggio dei GPU—per capire se un rallentamento economico sia incombente. È emerso che questi anticipatori forniscono segnali utili su quando la crescita della spesa in conto capitale AI negli USA sta accelerando o meno.

Il team di Briggs conclude: “La buona notizia, dal punto di vista della futura spesa in capitale, è che tutti i principali anticipatori si trovano nella fascia alta delle oscillazioni dal 2022. Ciò suggerisce che le prospettive di crescita restano robuste nel breve periodo.”

Il superciclo rialzista dei leader globali dei chip AI e dell’HBM è ben lontano dalla conclusione

Per la cosiddetta “azione più importante del mondo”—Nvidia, il “supercapo dei chip AI”, e il leader mondiale dello storage HBM SK Hynix—gli analisti di Wall Street credono che le due società guida della filiera AI e tutto il tema degli investimenti in potenza di calcolo AI abbiano ulteriore potenziale rialzista.

La visione rialzista concordata sugli sviluppi di Nvidia e SK Hynix nasce dalla domanda di potenza di calcolo AI, dalla carenza di HBM e dalla spesa globale in conto capitale che continueranno a sostenere i profitti di settore, mentre le divergenze ruotano attorno a multipli di valutazione, pressioni sui margini e ritorno sugli investimenti. Gli analisti sono nel complesso più ottimisti sulle prospettive dell’azionario coreano e il sentiment è più fortemente positivo, ma l’indice KOSPI è molto concentrato su Samsung e SK Hynix, il che amplifica sia l’elasticità degli utili sia la volatilità dell’indice stesso.

Citi ha alzato il target price di Nvidia da 300 a 315 dollari dopo i risultati e fissa per SK Hynix un target di 3,1 milioni di won, consigliando di accumulare sulle debolezze il leader dello storage AI. Citi mantiene l’obiettivo del KOSPI a 10.000 punti, essenzialmente per via dei profitti dei chip di memoria e del supporto della politica fiscale coreana. Goldman Sachs mantiene un giudizio “buy” su SK Hynix e un target price di 3,5 milioni di won, basando il proprio ottimismo sulla persistente carenza di HBM, sugli accordi a lungo termine di fornitura e sulla remunerazione degli azionisti. Ancora più significativo, Goldman Sachs mantiene rating “overweight” sull’azionario coreano con obiettivo KOSPI a 12.000 punti, ritenendo che il tracollo di luglio sia stato una correzione eccessiva non supportata dai fondamentali.

Complesso, Wall Street vede favorevolmente il superciclo AI per lo storage, ma attende maggiore elasticità dei titoli in ordine di “leadership HBM di SK Hynix—purezza storage Micron—recupero Samsung”. Goldman Sachs fissa target price per SK Hynix a 3,5 milioni di won, Citi a 3,1 milioni e Morgan Stanley a 2,6 milioni. Alla chiusura di lunedì a Seoul, SK Hynix segna +1,27% a circa 1,67 milioni di won; nella notte in USA, l’ADR SKHY.US è scambiato a 161 dollari circa.

Secondo la nota società di ricerca TrendForce, entro il 2026 i prezzi contrattuali server DRAM saliranno cumulativamente di circa il 270%, quelli degli SSD enterprise di circa il 235%, e nel 2027 i prezzi HBM compresi tra un +70% e un +140%; la quota di DRAM+NAND sulla spesa capex degli hyperscaler passerà dal 47% del 2026 al 68% del 2027.

I maggiori istituti di Wall Street, tra cui Goldman Sachs, Morgan Stanley e Bank of America, che guardano con favore alle prospettive di lungo termine della filiera AI, hanno recentemente affermato che, il superciclo rialzista AI non è affatto terminato: si sta solo spostando dalla fase “corsa all’acquisto dei chip AI” a quella della “costruzione di AI factory su larga scala”—il che significa che, nella prossima tornata di extra alpha, i guadagni non saranno più concentrati solo sui leader delle GPU/ASIC per AI, ma si diffonderanno in modo sistemico su CPU per data center, DRAM/NAND/HBM, PCB per AI, sistemi di raffreddamento a liquido, sistemi ottici di interconnessione/comunicazione, substrati ABF/vetro, MLCC, elettronica per data center e, fuori dai processi più avanzati, anche su tutta la filiera di fonderia di wafer “AI factory” a livello infrastrutturale.

Dati i risultati di Nvidia nuovamente sopra le attese e le prospettive operative esplosive, il trend di trading su tema AI potrebbe non solo focalizzarsi sui cluster GPU di Nvidia, ma accelerare anche su HBM/DRAM/NAND, packaging avanzato tipo CoWoS/3D, CPU da data center, infrastrutture di rete ad alte prestazioni, soluzioni di interconnessione ottica e sull’infrastruttura energetica dei data center, innescando una nuova grande onda rialzista su tutta la catena di valore AI.