Ho chiamato Steve Hanke nel pomeriggio del 14 luglio, pochi giorni dopo che aveva segnalato la formazione di quella che definiva una “doppia bolla” nei mercati dell’intelligenza artificiale, e un giorno dopo che Ibm aveva subito il peggior crollo giornaliero delle azioni nei suoi 115 anni di storia. Il “money doctor” fornisce consulenza ai governi – tra cui il Dipartimento del Tesoro e la Casa Bianca – da decenni e scrive spesso come editorialista senior per Fortune. Si è mostrato reticente riguardo all’andamento del titolo Ibm, affermando di non seguirlo da vicino, ma ha aggiunto che rientrava in un più ampio contesto macroeconomico.
“Hai visto gli utili delle banche?”, mi ha chiesto con stupore. Sì, li avevo visti. JpMorgan aveva appena registrato un utile netto di 21,2 miliardi di dollari: il più alto profitto trimestrale mai realizzato da una banca nella storia degli Stati Uniti. Goldman Sachs ha registrato un balzo dell’84% degli utili attribuibili agli azionisti ordinari, saliti a 6,4 miliardi di dollari, con ricavi totali che hanno toccato i 20,34 miliardi di dollari, in crescita del 39%. Questi dati sono stati pubblicati lo stesso giorno in cui Ibm ha crollato del 25%, perdendo circa 40 miliardi di dollari di valore di mercato a causa di un mancato raggiungimento degli obiettivi di fatturato che, in qualsiasi altro contesto, sarebbe passato inosservato.
Quel contrasto – le banche che fanno soldi a palate mentre Ibm ha subito un crollo senza precedenti in 115 anni a causa di un mancato raggiungimento del fatturato del 3,7% – è l’enigma al centro di ciò che, secondo Hanke, professore di economia applicata alla Johns Hopkins, i mercati stanno interpretando in modo pericolosamente errato riguardo al boom dell’AI. Da due anni gli investitori discutono se i titoli legati all’AI siano troppo costosi. Hanke ha affermato che è vero, ma che si tratta della domanda sbagliata. “In realtà abbiamo due bolle nei mercati”, mi ha detto. Una è la classica bolla di valutazione del rapporto prezzo/utili, come esemplificato dal famoso indice Cape di Shiller. Ma l’errore di valutazione più pericoloso, ha sostenuto, non riguarda affatto le valutazioni. Riguarda gli utili stessi.
I dati preliminari di Ibm relativi al secondo trimestre non sono stati eccezionali: il fatturato di 17,2 miliardi di dollari è risultato inferiore di circa il 3,7% rispetto alle stime di mercato, pari a circa 17,9 miliardi, mentre l’utile per azione rettificato di 2,93 dollari è stato inferiore ai 3,02 dollari previsti. Ciononostante, Ibm era in crescita e questa comunicazione preliminare ha fatto sapere agli investitori che il fatturato era cresciuto dell’1%, anziché del 5% previsto dal mercato. La reazione è stata una correzione al ribasso del mercato più brusca del crollo di Enron il giorno in cui la Sec avviò la sua indagine contabile.
Il Ceo di IBM, Arvind Krishna, sapeva che le cose sarebbero andate male e ha scritto una lettera insolitamente schietta, ammettendo apertamente la performance deludente. Le condizioni di mercato richiedevano che “i nostri team operassero alla perfezione”, ha scritto, “e in questo trimestre abbiamo vacillato”. Il suo mea culpa non offriva “scuse, ma… realtà”.
Il DealBook del New York Times si è chiesto se il risultato deludente di Ibm fosse un “canarino nella miniera di carbone della tecnologia” e Richard Waters, redattore della costa occidentale del Financial Times, ha sostenuto che si trattasse di un “monito al settore It”, qualcosa di simile alla manifestazione concreta della “SaaSpocalypse” che aveva spaventato i mercati all’inizio di quest’anno. Ciò era stato alimentato dal potenziale teorico dell’intelligenza artificiale di soppiantare il software tradizionale, ma l’allarme sugli utili di Ibm sembrava confermare che è ormai in atto un cambiamento strutturale.
Peter Berezin di BCA Research sostiene da mesi che l’attuale trend dell’AI sia “principalmente una bolla degli utili piuttosto che una bolla delle valutazioni” e che tali bolle si siano storicamente concentrate in settori caratterizzati da cicli di espansione e contrazione: le banche prima del 2008, i titoli legati al lavoro da casa durante la pandemia e i settori ciclici come le risorse naturali, le compagnie aeree e i semiconduttori – questi ultimi ora al centro della dinamica degli investimenti in AI.
Questa particolarità è importante perché le bolle degli utili presentano un problema di individuazione che le bolle delle valutazioni non hanno. In genere gli analisti riducono le stime sugli utili solo dopo che i titoli hanno già subito un calo, il che significa che vi sono pochi segnali di allarme precoci. E quando scoppiano, tendono a lasciare dietro di sé una reale capacità in eccesso – data center, fabbriche di chip, server farm – piuttosto che limitarsi a cancellare i guadagni contabili. Berezin ha osservato a fine maggio che gli analisti di Wall Street “non sono particolarmente bravi a prevedere quando scoppieranno le bolle degli utili”, poiché i titoli iniziano a scendere prima che lo facciano le stime sugli utili.
Peter Berezin di BCA Research sostiene da mesi che l’attuale boom dell’IA sia “principalmente una bolla degli utili piuttosto che una bolla di valutazione”, e che storicamente tali bolle si siano concentrate in settori caratterizzati da cicli di boom e crollo: banche pre-2008, titoli azionari legati al lavoro da casa durante la pandemia e settori ciclici come le risorse naturali, le compagnie aeree e i semiconduttori, quest’ultimo ora al centro della narrativa sugli investimenti in IA.
Questa rarità è importante perché le bolle degli utili presentano un problema di rilevamento che le bolle di valutazione non hanno. Gli analisti in genere tagliano le stime di profitto solo dopo che i titoli sono già crollati, il che significa che c’è poco preavviso. E quando scoppiano, tendono a lasciare dietro di sé una reale capacità in eccesso – data center, fabbriche di chip, server farm – piuttosto che cancellare semplicemente i guadagni contabili. Berezin ha osservato a fine maggio che gli analisti di Wall Street “non sono particolarmente bravi a prevedere quando scoppieranno le bolle degli utili” perché i titoli iniziano a scendere prima che lo facciano le stime di profitto.
La reazione di Ibm ai risultati trimestrali ha confermato esattamente questo ritardo nel rilevamento. Bank of America e UBS hanno entrambe rivisto al ribasso le stime, ma solo dopo che il titolo era già crollato del 25%, con Bank of America che ha abbassato il suo target price da 330 a 280 dollari e UBS che ha mantenuto il target a 236 dollari, pur riducendo le previsioni sugli utili per azione del 2026: mosse reattive, non predittive. Eppure, anche dopo il crollo, il mercato si è diviso nettamente sul significato dei risultati: Bank of America ha mantenuto il rating “Buy” (Acquisto), sostenendo che Ibm rimaneva “ben posizionata” una volta risolti i problemi di esecuzione, mentre HSBC ha declassato il rating a “Reduce” (Ridurre) e Goldman Sachs ha avvertito che i risultati avrebbero “convalidato pienamente lo scenario ribassista del settore software”.
Il che riporta Hanke agli utili delle banche. Il suo punto non era che i profitti di JPMorgan fossero sospetti, ma che la loro insolita natura rivelasse il meccanismo monetario che la maggior parte degli investitori fraintende. Non è la Federal Reserve a creare il denaro che alimenta quelle che lui definisce due bolle speculative, bensì le banche private.
Ho risposto che mi ricordava una famosa citazione del grande economista della metà del XX secolo John Kenneth Galbraith: “Il processo con cui le banche creano denaro è così semplice che la mente ne è respinta”. Hanke ha riso, ricordando di aver incontrato Galbraith solo una volta e concordando sul fatto che intendesse proprio quello. “Sebbene il mio orientamento non sia lo stesso di quello di Galbraith, lo consideravo un grande uomo con molte qualità ammirevoli”, ha aggiunto.
Gli ho chiesto: i profitti record delle banche sono la prova che il credito continua a fluire liberamente nel sistema, gonfiando contemporaneamente i prezzi degli asset e gli utili dichiarati che giustificano tali prezzi, fino a quando qualcosa non si spezza? “Quello che stai dicendo”, ha risposto, ripetendo una frase che usa spesso ultimamente, “è che i mercati vengono presi di mira dalla realtà”.
Persino l’amministratore delegato di JPMorgan, Jamie Dimon, sembra essere d’accordo, esultando martedì durante una conference call con gli analisti che gli utili erano “quasi il massimo che si potesse ottenere”, prima di esprimere preoccupazione per l’eccessiva “esuberanza” dei mercati. Come Hanke, anche Dimon sostiene da mesi che i mercati potrebbero essere un po’ troppo euforici.
La diagnosi errata
Se Hanke e Berezin hanno ragione, il mercato ha passato due anni a osservare l’indicatore sbagliato. La tesi rialzista si è basata sull’osservazione che i leader odierni dell’AI – Nvidia, Alphabet – generano flussi di cassa reali, a differenza delle società dot-com senza profitti del 2000, con valutazioni dell’S&P 500 vicine a 22 volte gli utili previsti, al di sotto della soglia di oltre 25 volte solitamente associata alle vere bolle speculative. Questa argomentazione si concentra sul lato delle valutazioni. Non dice nulla sulla sostenibilità degli utili stessi – gonfiati dai cicli di investimenti, dagli investimenti circolari nell’AI e dai finanziamenti facili delle banche private.
Il crollo di Ibm potrebbe essere la prima crepa visibile non nelle valutazioni, ma nella narrazione degli utili sottostante: un’azienda i cui risultati non erano poi così negativi è stata comunque penalizzata come se il mercato avesse improvvisamente smesso di credere alla narrativa della crescita degli utili. Se si tratti di un’anomalia di un singolo titolo o di un segnale che il mercato ha silenziosamente ricalcolato la sua tolleranza alla delusione degli utili nell’intero settore, è la domanda a cui il resto della stagione degli utili inizierà a dare risposta.
Per ora, la domanda più pericolosa potrebbe essere stata sotto gli occhi di tutti fin dall’inizio: non se le azioni delle società di intelligenza artificiale siano troppo care, ma se gli utili che si celano dietro di esse siano mai stati reali come sembravano.
Al momento della pubblicazione, le azioni IBM erano in calo del 2% durante la giornata di contrattazione.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su Fortune.com
