Nvidia mette sul tavolo 500 miliardi di dollari di capitale di terze parti per finanziare la prossima ondata di infrastrutture per l’intelligenza artificiale, e per farlo garantisce di tasca propria parte del valore dei suoi stessi chip. Il piano di finanziamento Nvidia per l’AI segna un cambio di passo nel modo in cui vengono pagati data center, fabbriche di semiconduttori e centrali elettriche legate al settore, trasformando le GPU in qualcosa che Wall Street può trattare come un asset da cartolarizzare. L’annuncio, però, non ha convinto subito gli investitori: il titolo Nvidia ha perso circa l’1,4% in Borsa, bruciando oltre 70 miliardi di dollari di capitalizzazione.
Summary
Punti chiave
- Nvidia punta a mobilitare oltre 500 miliardi di dollari di capitale terzo per data center, fabbriche di chip e centrali elettriche.
- I partner finanziari sono Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR.
- Nvidia garantisce fino al 25% del valore residuo dei propri chip per coprire il rischio di svalutazione degli investitori.
- Il CEO Jensen Huang sostiene che la vita economica delle GPU si estenda verso i dieci anni, in risposta alle critiche dell’investitore Michael Burry.
- Morgan Stanley stima una spesa degli hyperscaler di 3.500 miliardi di dollari tra il 2026 e il 2028, mentre Apollo parla di un fabbisogno complessivo superiore agli 8.000 miliardi.
L’iniziativa Nvidia da 500 miliardi per finanziare infrastrutture AI
Il cuore dell’operazione è semplice: usare capitale istituzionale, fondi assicurativi e credito privato per sottoscrivere GPU e data center, così che i clienti di Nvidia possano costruire capacità di calcolo senza gravare sui propri bilanci. Nvidia ha definito accordi quadro con sei tra i più grandi gestori patrimoniali del mondo per creare piattaforme di finanziamento infrastrutturale ripetibili, non più progetti isolati negoziati caso per caso.
Collaborazioni con grandi partner finanziari
I partner coinvolti in questo finanziamento per l’AI sono Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR. Il CEO di Goldman Sachs, David Solomon, ha parlato di un “momento decisivo di un ciclo di investimento storico”, sottolineando la volontà di creare un mercato del credito garantito dalla capacità di calcolo Nvidia. Jon Gray, presidente di Blackstone, ha spiegato che la domanda di AI nelle società del portafoglio Blackstone è aumentata di sette volte nell’ultimo anno, mentre Larry Fink di BlackRock ha paragonato l’operazione alla nascita dei mutui cartolarizzati negli anni Settanta, definendola l’inizio di una nuova fase di “ingegneria finanziaria”. Joe Bae e Scott Nuttall, co-CEO di KKR, hanno invece ricordato che “non è l’ambizione a essere difficile, ma la realizzazione”.
Obiettivi e ambito della piattaforma di finanziamento
Huang ha chiarito che i 500 miliardi di dollari sono un obiettivo aggregato spalmato su più anni, non un fatturato di Nvidia, non un fondo unico e non un impegno verso un singolo cliente. L’azienda non ha comunicato termini contrattuali, importi per singolo accordo o una tempistica precisa. Il capitale servirà a costruire nuovi data center e a finanziare l’acquisto di hardware Nvidia da parte di hyperscaler, laboratori AI e imprese, oltre a nuove fabbriche per aumentare la disponibilità dei chip. Nvidia sta inoltre negoziando una garanzia per un data center da 10 gigawatt in Ohio dato in leasing a OpenAI.
Garanzia sul valore residuo dei chip e impatto sul mercato
Per rendere appetibile agli occhi degli investitori questo finanziamento per l’hardware AI, Nvidia si assume direttamente parte del rischio di svalutazione dei propri prodotti.
Dettagli sulla garanzia del 25% del valore residuo di Nvidia
Se al termine di un accordo di finanziamento il valore di rivendita o riutilizzo dell’hardware installato risulta inferiore alle aspettative, Nvidia copre parte della differenza, fino al 25% del valore della singola transazione, valutato progetto per progetto. Huang ha definito questa quota “significativamente più bassa” rispetto ad altri schemi di finanziamento del calcolo, precisando che la valutazione del credito, cioè l’analisi del cliente, della domanda, dell’utilizzo, dei flussi di cassa e del valore residuo, resta comunque in mano ai fornitori di capitale.
Risposta alle critiche sulla svalutazione delle GPU
Il ragionamento di Huang sembra rispondere direttamente all’allarme lanciato dall’investitore Michael Burry, secondo cui gli hyperscaler pratichino “una delle frodi più comuni dell’epoca moderna” nel modo in cui contabilizzano il deprezzamento delle GPU. Burry sostiene che i chip diventino obsoleti troppo in fretta per giustificare una vita utile di cinque-sette anni, dato il ciclo di aggiornamento Nvidia di due-tre anni, e stima che tra il 2026 e il 2028 il deprezzamento verrebbe sottostimato di circa 176 miliardi di dollari.
Le argomentazioni del CEO Jensen Huang sull’aspettativa economica
Huang ribalta la lettura: la A100, lanciata nel 2020, è ancora in uso commerciale sei anni dopo, e la sua vita economica si estenderebbe verso i dieci anni grazie ai continui miglioramenti software portati da CUDA. Come prova di mercato, cita l’aumento dei prezzi di noleggio: i contratti annuali per H100 sono passati da 1,70 dollari per GPU-ora nell’ottobre 2025 a 2,35 dollari nel marzo 2026, mentre la capacità B200 viaggia tra 5,30 e 7,05 dollari. “Nell’AI il calcolo è ricavo”, ha detto Huang, definendo i chip Nvidia asset “produttivi, di lunga durata, fungibili e flessibili” — la prima volta, a suo dire, che dei semiconduttori diventano una classe di investimento a sé.
Contesto di mercato e considerazioni sulla stabilità finanziaria
Dietro l’operazione c’è una domanda di calcolo che, secondo gli stessi partner coinvolti, supera già l’offerta disponibile.
Previsioni di investimento e domanda del settore
Morgan Stanley prevede una spesa complessiva degli hyperscaler pari a 3.500 miliardi di dollari tra il 2026 e il 2028. Jim Zelter, presidente di Apollo, che gestisce oltre mille miliardi di dollari in asset, stima invece un fabbisogno totale di investimenti in infrastrutture AI superiore agli 8.000 miliardi di dollari, definendo il calcolo moderno “un asset scarso e mission-critical” destinato a guidare crescita economica e produttività nel lungo periodo. Non è un caso isolato: BlackRock ha già siglato un accordo diretto con Meta per finanziare e detenere una quota di maggioranza in un data center in Texas, mentre Anthropic ha stretto un’intesa con Macquarie Asset Management e il fondo sovrano di Singapore GIC per sostenere la crescita della domanda di calcolo legata al chatbot Claude.
Rischi finanziari evidenziati da esperti e istituzioni
Non tutti guardano all’operazione con lo stesso ottimismo. La Bank of England, nel suo rapporto sulla stabilità finanziaria di luglio, ha avvertito che il ritmo della crescita degli investimenti AI è “storicamente senza precedenti” e che uno shock su società AI fortemente indebitate potrebbe propagarsi alle condizioni di finanziamento globali fino a innescare una stretta del credito. Banche e società di credito privato, secondo l’istituto, hanno una visibilità limitata sulla propria esposizione indiretta al settore. Anche Moody’s ha segnalato che le spese in conto capitale senza precedenti stanno iniziando a comprimere la liquidità di alcuni colossi tecnologici, spingendoli verso un maggiore indebitamento. Jane Sydenham, senior investment manager di Rathbones, ha riassunto il dubbio di fondo: Nvidia resta un fornitore indispensabile per la crescita dell’AI, ma “la preoccupazione è che sempre più denaro entri in questi progetti: guadagneranno tutti il rendimento giusto in futuro?”
FAQ
Qual è l’obiettivo del piano Nvidia da 500 miliardi di dollari per il finanziamento delle infrastrutture AI?
Nvidia punta a sbloccare oltre 500 miliardi di dollari di capitale di terze parti per data center, fabbriche di chip e centrali elettriche destinate all’intelligenza artificiale, grazie a partnership con importanti gruppi finanziari.
Come riduce Nvidia il rischio di investimento sui propri chip AI per i finanziatori?
Nvidia garantisce fino al 25% del valore residuo dei propri chip al termine dei contratti di finanziamento, coprendo parte del rischio di deprezzamento per rendere l’operazione più attraente agli occhi degli investitori.
Quali argomenti usa Nvidia per contrastare le accuse sulla rapida svalutazione delle GPU?
Il CEO Jensen Huang sostiene che GPU come la A100 abbiano una vita economica che si avvicina ai dieci anni, grazie ai miglioramenti software garantiti da CUDA e all’aumento dei prezzi di noleggio osservato sul mercato.
Chi sono i principali partner coinvolti nell’iniziativa di finanziamento delle infrastrutture AI di Nvidia?
L’iniziativa coinvolge Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR come partner finanziari.
Contenuto realizzato con l’assistenza dell’intelligenza artificiale e con revisione editoriale umana.
