Morgan Stanley interpreta: La spesa per l'AI CapEx si avvicina ai 870 miliardi di dollari, energia e ritorno diventano la prossima sfida

TL;DR
· TrendForce ha rivisto al rialzo la spesa in capitale delle nove principali CSP globali per il 2026 a circa 830 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuale che sale al 79%.
· Microsoft, Google, Meta e Amazon continuano ad investire, con l'aumento dei prezzi dei chip, dei centri dati e delle infrastrutture energetiche che spinge in alto il budget.
· I settori dei semiconduttori, dei centri dati e della catena energetica ne beneficiano direttamente, ma la velocità di realizzazione dei ricavi dall'AI influenzerà ancora la pazienza del mercato.

I budget per le infrastrutture AI delle grandi aziende cloud globali continuano ad essere rivisti al rialzo.

Il comunicato stampa di TrendForce di maggio mostra che la spesa in capitale delle nove principali CSP globali per il 2026 è stata rivista al rialzo a circa 830 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuale aumentato dal 61% al 79%. Questa cifra include Google, AWS, Meta, Microsoft, Oracle, oltre a ByteDance, Tencent, Alibaba e Baidu.

I materiali strategici di JPM indicano anche che la spesa in capitale delle grandi hyperscaler per il 2026 è già entrata nella fascia oltre i 600 miliardi di dollari, ma le diverse metodologie statistiche per il leasing, l'energia, il terreno, i fornitori di cloud cinesi e le nuove piattaforme cloud AI non sono coerenti. Una lettura più prudente è che, indipendentemente dal metodo utilizzato, il budget per le infrastrutture AI del 2026 non mostra segni di raffreddamento.

Questa ondata di spesa non consiste semplicemente nell'acquistare più server. GPU, ASIC sviluppati internamente, dispositivi di rete, terreni per centri dati, accesso all'energia e sistemi di raffreddamento stanno tutti contribuendo ad aumentare il budget. Per il mercato, le infrastrutture AI sono già passate da investimenti interni delle aziende tecnologiche a ordini di semiconduttori, affitti di centri dati, investimenti in pubblica utilità e flussi di cassa liberi delle grandi aziende tecnologiche.

830 miliardi di dollari rappresentano un budget più ampio, le spese delle aziende cloud continuano a salire

I 830 miliardi di dollari forniti da TrendForce rappresentano un totale per le nove principali CSP globali. Questo è più ampio rispetto alle statistiche che considerano solo le grandi aziende cloud americane e include anche i fornitori di cloud cinesi.

Questo è anche il motivo per cui i numeri attuali sulla spesa in capitale per l'AI possono variare. Un approccio ristretto è più vicino alla spesa in capitale delle principali aziende hyperscaler americane, mentre un approccio più ampio include leasing finanziario, costruzione di centri dati, investimenti energetici e più piattaforme cloud. I numeri non possono essere sommati direttamente, ma la direzione è chiara: gli investimenti nelle infrastrutture AI continuano a essere rivisti al rialzo.

Le dichiarazioni pubbliche di alcune delle principali aziende sono già sufficienti a dimostrare l'entità dell'impegno.

I materiali delle relazioni con gli investitori di Microsoft mostrano che la spesa in capitale per l'anno solare 2026 è di circa 190 miliardi di dollari. La chiamata trimestrale di Alphabet e i documenti SEC mostrano che le previsioni per il CapEx del 2026 sono comprese tra 180 e 190 miliardi di dollari. L'annuncio di Meta e i documenti SEC indicano un intervallo di spesa in capitale per il 2026 compreso tra 125 e 145 miliardi di dollari, includendo il capitale di leasing.

Amazon ha precedentemente dichiarato che la spesa in capitale per l'intera azienda nel 2026 è di circa 200 miliardi di dollari. Ci sono anche stime di terze parti sullo spendere di AWS che forniscono cifre più elevate, ma questo non equivale a dire che Amazon ha ufficialmente fornito una guida per AWS superiore a 230 miliardi di dollari.

In altre parole, i giganti del cloud non hanno frenato a causa delle controversie sui cicli di ritorno dell'AI. Stanno ancora investendo in anticipo per costruire data center, acquistare chip e garantire energia per le esigenze di addestramento, inferenza e aziendali dell'AI.

I 190 miliardi di dollari di Microsoft includono 25 miliardi di dollari derivanti dall'aumento dei prezzi dei componenti

I numeri di Microsoft riflettono meglio la complessità di questo aumento.

L'azienda ha menzionato nella chiamata del terzo trimestre FY2026 che la spesa in capitale per l'anno solare 2026 è di circa 190 miliardi di dollari, di cui circa 25 miliardi di dollari provengono dall'impatto dei prezzi più elevati dei componenti. In altre parole, l'aumento della spesa in capitale non equivale necessariamente a un aumento del numero di server, GPU o della potenza di calcolo AI.

Questo è importante per gli investitori. L'aumento del budget è in parte guidato dalla domanda e in parte dai costi.

La domanda proviene dall'espansione continua dell'addestramento e dell'inferenza. I fornitori di cloud devono acquistare più GPU, costruire cluster più grandi e stanno anche sviluppando ASIC interni per ridurre i costi per unità di potenza di calcolo. Il lato dei costi è influenzato dall'aumento dei prezzi dei chip di alta gamma, dello storage, dei dispositivi di rete, delle attrezzature elettriche, della costruzione e dei componenti chiave.

Pertanto, i settori dei semiconduttori, dei dispositivi di rete, dei centri dati e della catena energetica vedono ordini e richieste di costruzione; gli azionisti delle grandi aziende tecnologiche vedono anche pressioni sui flussi di cassa, pressioni di ammortamento e pressioni sui margini di profitto. Se la crescita dei ricavi dall'AI può tenere il passo, il mercato continuerà a dare tempo a queste spese. Se i ricavi si realizzano più lentamente rispetto agli investimenti, la controversia tornerà a una questione più diretta: i soldi spesi possono trasformarsi in entrate abbastanza velocemente?

Il tasso di occupazione dei centri dati è sceso al 1,6%, l'energia diventa un vincolo più rigido

A sostenere l'aumento degli investimenti delle aziende cloud non ci sono solo le dichiarazioni della direzione, ma anche la tensione dell'offerta.

I dati di CBRE IM mostrano che il tasso di occupazione nei principali mercati dei centri dati in Nord America è di circa 1,6%, con un tasso di pre-affitto della capacità in costruzione di circa 74,3%. Questo indica che molti nuovi data center non sono ancora stati consegnati, ma sono già stati bloccati dai fornitori di cloud e dai clienti AI.

Per i CSP, costruire un anno in ritardo potrebbe significare perdere la domanda dei clienti. Per gli operatori di centri dati, le attrezzature elettriche e le aziende di pubblica utilità, la visibilità degli ordini è stata allungata.

I chip di alta gamma sono anch'essi in tensione. La domanda per i nuovi chip AI di Nvidia, come Blackwell, è forte e i tempi di consegna continueranno a influenzare il ritmo di consegna dei server. Anche se i fornitori di cloud stanno sviluppando ASIC interni, le GPU rimangono una risorsa chiave per i cluster di addestramento e inferenza di alta gamma.

Un vincolo ancora più difficile da aggirare è l'energia. I centri dati AI non possono semplicemente iniziare a funzionare acquistando server; hanno bisogno di stazioni di trasformazione, accesso alla rete elettrica, fonti di alimentazione di riserva, sistemi di raffreddamento e contratti di energia a lungo termine. Negli Stati Uniti, la percentuale di energia generata da gas naturale è alta e il carico aggiuntivo dei centri dati si riflette anche sugli investimenti in gas naturale, attrezzature di rete e pubblica utilità.

Questo è anche il motivo per cui la catena di benefici della spesa in capitale per l'AI si sta espandendo continuamente. Le GPU e gli ASIC ricevono per primi gli ordini, i fornitori di centri dati e i locatori ne beneficiano successivamente, e le attrezzature elettriche, il gas naturale, l'espansione della rete e i sistemi di raffreddamento vengono anch'essi coinvolti. Ma più si va avanti, più i progetti dipendono dall'approvazione locale, dai progressi nella connessione alla rete, dalla forza lavoro e dalla consegna della catena di approvvigionamento.

I soldi sono in arrivo, ma la velocità di realizzazione dei ricavi deve ancora raggiungere

Il punto più facile da esagerare riguardo a questa ondata di spesa in capitale per l'AI è considerare l'aumento del budget come un segno che la commercializzazione dell'AI sia già completata.

La realtà è più frammentata. I giganti del cloud stanno effettivamente aumentando gli investimenti, i centri dati sono effettivamente tesi e gli ordini di chip di alta gamma rimangono forti. Ma la crescita della spesa in capitale include una parte derivante dall'aumento dei prezzi dei componenti, e l'energia e le consegne potrebbero rallentare l'effettiva disponibilità di potenza di calcolo. Un aumento maggiore della spesa prevista per il 2026 non implica che la potenza di calcolo disponibile aumenterà in proporzione.

Gli investitori sono più interessati a sapere non se i fornitori di cloud continueranno a spendere, ma quanto velocemente questi soldi si trasformeranno in entrate. La domanda di addestramento dell'AI ha sostenuto il primo round di investimenti, mentre l'inferenza, le applicazioni aziendali e la capacità di determinare i prezzi dei servizi cloud decideranno i ritorni futuri.

Se i ricavi provenienti dall'AI, dai servizi cloud e dall'aumento della produttività non riescono a coprire i costi di ammortamento, energia e finanziamento, la pazienza del mercato nei confronti di enormi spese in capitale diminuirà. I soldi sono già in arrivo, i chip e i data center sono in attesa, ma ciò che potrebbe bloccare realmente questa espansione non sono i budget, ma l'accesso all'energia, la consegna dei progetti e la velocità di crescita dei ricavi.