#GS2027AISpendOver1.2T
About GS2027AISpendOver1.2T
Goldman Sachs prevede che la spesa per infrastrutture per l'IA da parte di cinque grandi colossi tecnologici supererà 1,2 trilioni di dollari nel 2027. Le opinioni della comunità restano divise: i sostenitori sostengono che ciò rifletta una corsa agli armamenti inevitabile nella capacità di calcolo, mentre i critici avvertono che i massicci capitali mancano di sufficiente supporto alle entrate e potrebbero innescare depennazioni di asset simili alla bolla dot-com del 2000. Questo dibattito ha attirato l'attenzione sulle aspettative di flusso di capitale per le azioni tecnologiche e gli asset crypto correlati.
Popolari
Più recenti
GS2027AISpendOver1.2T Post popolari
L'aumento del riacquisto di azioni da 150 miliardi di dollari di NVIDIA è un segnale di fiducia della direzione.
La nuova autorizzazione al riacquisto di azioni porta la capacità residua autorizzata a 235 miliardi di dollari, prevista fino all'esercizio fiscale 2028. NVIDIA la definisce l'aumento più grande di autorizzazione al riacquisto di azioni nella sua storia.
Dati chiave
· Ricavi Q2 FY2027: 96,2 miliardi di dollari, in aumento del 106% su base annua
· Ricavi Data Center: 89,0 miliardi di dollari, in aumento del 117% su base annua
· Previsioni Q3: circa 108 miliardi di dollari, più o meno il 2%
· Ritorni Q1: circa 20 miliardi di dollari, inclusi riacquisti e dividendi
· Capitale restituito agli azionisti nel Q2: circa 26 miliardi di dollari, inclusi riacquisti e dividendi in contanti
Ma un'autorizzazione al riacquisto è una capacità, non un programma di acquisto fisso.
L'impatto dipende dall'esecuzione, dal prezzo delle azioni, dalla futura generazione di cassa, dai margini e da quanto capitale NVIDIA necessita per mantenere la leadership tecnologica nell'intero stack AI.
Questa è la questione di mercato più importante.
La spesa per l'AI non riguarda più solo l'acquisto di più GPU. Riguarda data center, networking, alimentazione, fabbriche AI e se i clienti possono tradurre l'investimento in calcolo in ritorni economici duraturi.
Se la domanda rimane forte, l'autorizzazione residua di 235 miliardi potrebbe supportare la visione che NVIDIA vede un'opportunità di flusso di cassa pluriennale. Se la monetizzazione rallenta o i margini si restringono, il compromesso tra reinvestimento e ritorni per gli azionisti potrebbe diventare più evidente.
All'inizio di maggio, NVIDIA ha aggiunto 80 miliardi alla sua autorizzazione e ha aumentato il dividendo trimestrale da 0,01 a 0,25 dollari per azione. La mossa di settembre è un incremento in una politica di restituzione del capitale più ampia, non un evento isolato.
Due dettagli rafforzano la tesi. Le previsioni per il Q3 assumono nessun ricavo da calcolo Data Center dalla Cina, rendendo l'obiettivo di 108 miliardi un test più chiaro della domanda altrove, mantenendo il rischio politico sotto controllo. Il margine lordo del Q2 è stato del 75,0%; le previsioni per il Q3 sono del 74,0%, più o meno 50 punti base. La durabilità del margine aiuterà a determinare quanto ricavo AI può essere reinvestito in R&D e restituito agli azionisti.
Per i partecipanti al mercato, cosa conta di più qui: la dimensione del riacquisto di NVIDIA, la domanda di AI o se i clienti AI possono tradurre la spesa in calcolo in ritorni duraturi?
#NVIDIA150BBuyback
La parte difficile del mercato dei chip alternativi non sono mai stati i chip. Era il bilancio.
General Compute ha appena annunciato un accordo pluriennale con Cerebras per implementare l'inferenza su scala wafer. È la prima implementazione finanziata dalla linea di credito da 400 milioni di dollari di Upper90, e quella linea potrebbe essere il primo accordo a mettere i chip per inferenza come garanzia invece delle GPU.
Tutte le altre neocloud acquistano NVIDIA, perché NVIDIA garantisce gli acquisti. Gli acceleratori alternativi non avevano un canale equivalente per essere finanziati, implementati e presentati ai clienti su larga scala. Il debito per i chip alternativi è appena passato da una tesi a un contratto firmato.
La codifica agentica è il primo carico di lavoro sulla nuova capacità, dove centinaia di chiamate sequenziali per attività trasformano la velocità di decodifica in tempo reale. La capacità si apre nel primo trimestre del 2027.
Quindi, quale chip sarà finanziato dopo? 🤔
General Compute
🚨 ULTIM'ORA: Siamo super entusiasti di annunciare che stiamo implementando l'inferenza più veloce al mondo con @Cerebras.
Parla con qualsiasi sviluppatore e sarà entusiasta di costruire con un'AI 20 volte più veloce... il problema è che quasi nessuna potenza di calcolo è disponibile.
Siamo qui per risolvere questo problema.
Usando GPU per il prefill - ora è anche più conveniente che mai.
Grazie a tutto il team di Cerebras e siamo entusiasti di far crescere questa partnership.
I primi token saranno disponibili nel Q127 🚀
Il boom dell'AI sta diventando una storia di spesa in conto capitale.
Costruire l'AI su larga scala richiede molto più di modelli potenti.
Serve chip, data center, networking, elettricità, storage e investimenti enormi.
Ecco perché il commercio dell'AI si sta diffondendo ben oltre le aziende che sviluppano software AI.
L'infrastruttura dietro l'AI potrebbe diventare una delle più grandi storie di investimento di questo ciclo.
#AI #ArtificialIntelligence #Tech #NVIDIA
L'autorizzazione ampliata di NVIDIA è meno una previsione che un segnale di allocazione: la direzione vede sufficiente flessibilità di bilancio per finanziare gli investimenti in AI restituendo al contempo capitale. Con il programma che si estende fino all'anno fiscale 2028, la vera prova sarà se l'aumento del capex per AI continuerà a convertirsi in flusso di cassa libero piuttosto che semplicemente aumentare le necessità di spesa.
#NVIDIA150BBuyback
🔥 CARENZA DI CHIP AI… O CARENZA DI MEMORIA?
Gli ultimi risultati di Micron potrebbero rivelare un collo di bottiglia nascosto nel boom dell'AI. HBM, la memoria ad alta larghezza di banda che alimenta le GPU AI avanzate, consuma molta più capacità di wafer rispetto alla DRAM tradizionale. I dati del settore citati da S&P Global indicano che il rapporto di capacità tra HBM3E e DDR convenzionale è circa 3:1.
Con l'aumento della domanda di AI, una maggiore produzione si sta spostando verso HBM—potenzialmente comprimendo l'offerta di memoria regolare.
🤖 L'AI ha bisogno di GPU.
🧠 Le GPU hanno bisogno di HBM.
🏭 HBM ha bisogno di capacità.
.
Prezzi della memoria al massimo storico.
Esportazioni di chip al massimo storico. La Corea è cresciuta del 25% solo negli ultimi 3 mesi.
Mi aspetto che gli utili di Micron vengano rivalutati al rialzo in modo significativo domani. Così come l'intera catena di approvvigionamento dell'AI a breve.
Tutta la domanda è in crescita e a tassi superiori a quanto chiunque si aspettasse. Serve un colpo grosso per invertire la rotta (ad esempio tagli al CAPEX AI dei hyperscaler) che attualmente non sono all'orizzonte.
Perché Burry è ancora short?
🚨 QUESTO È QUALCOSA DI MOLTO SERIO!!!
Ho appena letto i calcoli dietro il boom dell'AI e non tornano.
L'AI ha un deficit di 4,2 trilioni di dollari per ripagarsi da sola. E le Big Tech tengono questo debito fuori dai loro bilanci.
Bain dice che l'AI deve generare 6 trilioni di dollari all'anno entro il 2031 per coprire ciò che si sta costruendo ora.
Ogni abbonamento a ChatGPT e ogni strumento AI per cui le aziende pagano ammontano a 1,8 trilioni di dollari. Al massimo.
Il nuovo data center di Meta in Louisiana è un progetto da 30 miliardi di dollari. Meta e Blue Owl hanno messo 27 miliardi di debito per questo in una società separata, così non compare mai nel bilancio di Meta.
Microsoft e Google ora dicono che i loro server durano 6 anni. Nvidia lancia un nuovo chip di punta ogni anno.
Una vita più lunga sulla carta significa costi annuali più bassi, il che significa profitti maggiori.
Michael Burry stima che questo nasconda 176 miliardi di dollari di costi delle Big Tech entro il 2028.
Sono ottimista sull'AI. La uso ogni giorno.
Ma ero nel crypto nel 2022. So come appare quando il debito si manifesta prima che arrivino i soldi.
Appare così.
L'AI ha bisogno di 6 TRILIONI di dollari di ricavi annuali entro il 2031 per giustificare i data center in costruzione, secondo Bain & Company.
Anthropic ha guadagnato solo 4,6 miliardi di dollari nel 2025.
L'intero settore dell'AI deve generare circa 1.300 volte tanto ogni singolo anno solo per giustificare l'infrastruttura in costruzione.
Bull Theory
🚨 L'IPO DI ANTHROPIC DA 2 TRILIONI DI DOLLARI POTREBBE SVELARE IL PIÙ GRANDE PROBLEMA DELL'INTERO BOOM DELL'AI.
Gli stessi soldi continuano a muoversi tra le stesse aziende.
Anthropic potrebbe presto chiedere agli investitori pubblici di valutarla oltre i 2 trilioni di dollari.
Ma dietro quella valutazione c'è un circuito finanziario di cui quasi nessuno parla.
Sembra qualcosa del genere:
Amazon/Google → investono miliardi in Anthropic → Anthropic spende miliardi per l'infrastruttura cloud di Amazon/Google → Amazon/Google guadagnano ricavi dal cloud → Anthropic raccoglie più fondi a una valutazione più alta → gli investimenti di Amazon/Google diventano più preziosi
Questo è fondamentalmente come funziona il circuito:
Amazon e Google investono miliardi in Anthropic. Anthropic ha bisogno di enormi quantità di potenza di calcolo per costruire e gestire Claude, quindi firma contratti cloud enormi con Amazon e Google.
Il denaro entra in Anthropic come capitale di investimento, poi miliardi tornano verso le attività infrastrutturali delle aziende che la finanziano.
Guardiamo Amazon.
Ha investito 33 miliardi di dollari in Anthropic, mentre Anthropic si è impegnata a spendere più di 100 miliardi su AWS nel prossimo decennio.
Amazon non sta solo scommettendo sul fatto che Anthropic diventerà preziosa. Si sta anche posizionando per raccogliere enormi ricavi dal cloud man mano che Anthropic cresce.
Google ha una relazione ancora più grande.
Si è impegnata fino a 40 miliardi di dollari in Anthropic in un accordo che coinvolge sia denaro che potenza di calcolo, oltre a un precedente investimento di 3 miliardi, per un totale di 43 miliardi. Anthropic si è impegnata a spendere 200 miliardi su Google Cloud nei prossimi 5 anni.
Google può partecipare alla crescita della valutazione di Anthropic fornendo anche l'infrastruttura costosa di cui Anthropic ha bisogno per operare.
Questo diventa molto più importante quando si guardano i dati finanziari reali di Anthropic.
Secondo i dettagli del prospetto IPO di Anthropic esaminati da Reuters, l'azienda ha generato solo 4,6 miliardi di dollari di ricavi nel 2025, ma ha speso 7,33 miliardi solo per calcolo e infrastruttura.
Le spese operative totali hanno raggiunto 12,65 miliardi e la perdita operativa si è ampliata a 8,06 miliardi.
E ora arriva il numero che fa sembrare tutto il resto piccolo.
Anthropic ha 518 miliardi di dollari in obblighi futuri per cloud, calcolo e infrastruttura, mentre ha chiuso il 2025 con solo 20,28 miliardi in contanti, equivalenti di cassa e investimenti a breve termine.
I suoi impegni infrastrutturali futuri sono più di 100 volte i ricavi del 2025 e circa 25 volte la liquidità di fine anno.
Eppure l'azienda potrebbe fare l'IPO a oltre 2 trilioni di dollari.
A quella valutazione, Anthropic varrebbe circa 435 volte i ricavi del 2025.
Ancora più incredibile, l'azienda era valutata circa 965 miliardi solo quattro mesi fa, il che significa che la sua valutazione proposta è aumentata di oltre 1 trilione in quel periodo.
Anthropic sta crescendo a una velocità pazzesca, e questo è l'argomento che gli investitori useranno per giustificarlo. I ricavi sono cresciuti di circa 12 volte nel 2025.
Ma è proprio qui che la scommessa diventa enorme.
Anthropic non ha solo bisogno che i ricavi continuino a crescere. Ha bisogno che crescano abbastanza velocemente da supportare alla fine centinaia di miliardi in impegni infrastrutturali, trasformando un'attività che attualmente spende molto più di quanto guadagna in una estremamente redditizia.
E anche i suoi ricavi attuali non sono così sicuri come potrebbe suggerire una valutazione da 2 trilioni.
Quasi un quarto dei ricavi di Anthropic nel 2025 proviene da solo due clienti, e molti dei suoi clienti più grandi non sono vincolati da contratti a lungo termine. Possono ridurre la spesa quando vogliono.
C'è un altro livello in questo circuito.
Quando le aziende private di AI raccolgono fondi a valutazioni drasticamente più alte, le Big Tech che già detengono quote in esse possono registrare guadagni teorici su quelle partecipazioni.
Così le stesse aziende possono guadagnare ricavi dal cloud dalla spesa AI beneficiando anche finanziariamente quando le aziende AI che fanno quella spesa vengono rivalutate al rialzo.
Questo non significa che i ricavi del cloud siano falsi, o che stia succedendo qualcosa di illegale. Il calcolo è reale e viene effettivamente utilizzato.
Ma solleva una domanda scomoda: quanto di questa domanda è indipendente e quanto è lo stesso capitale che si muove in un circolo?
Le Big Tech finanziano i laboratori AI. Quei laboratori spendono enormi somme con le Big Tech. Quella spesa guida l'espansione dei data center e la crescita del cloud. Valutazioni AI più alte aumentano il valore degli investimenti originali delle Big Tech, liberando ancora più capitale per espandere ulteriormente il sistema.
Alla fine, qualcuno fuori da quel circuito deve generare abbastanza flusso di cassa reale per giustificare tutto ciò che viene costruito.
Ecco perché questa IPO conta oltre Anthropic stessa.
Gli investitori pubblici potrebbero presto essere chiamati a mettere un prezzo di 2 trilioni di dollari su un'azienda che si trova esattamente in mezzo a questo sistema, con centinaia di miliardi in obblighi futuri, miliardi in perdite operative e una quantità enorme di crescita futura già prezzata.
Se la domanda degli utenti finali crescerà abbastanza, questa potrebbe essere una delle più grandi scommesse infrastrutturali mai fatte.
Se non lo farà, il boom dell'AI potrebbe scoprire che investire miliardi nei propri clienti affinché possano spendere miliardi di nuovo con te ha creato molta più crescita riportata che profitto reale.
