“Succederà lentamente, e poi tutto in una volta”. È così che Jim Morrow, fondatore e chief investment officer di Callodine Capital, descrive l’eventuale – e inevitabile – smantellamento di quella che definisce “la trade più affollata della storia”. Ovviamente non sta solo parafrasando Ernest Hemingway: sta parlando della corsa all’AI, e di accordi da trilioni di dollari così tesi da essere descritti meglio come nodi che come operazioni finanziarie. E non è l’unico a lanciare allarmi. Michael Burry (nella foto in evidenza) – l’investitore reso celebre da ‘The Big Short’, che predisse il crollo immobiliare del 2008 – ha interrotto questa settimana un silenzio lungo due anni per dire praticamente la stessa cosa: secondo lui, i profitti dell’era AI delle Big Tech si fondano su “una delle frodi più comuni dell’era moderna”, ovvero l’allungamento delle tempistiche di ammortamento (o, secondo alcuni, compreso Burry, la manipolazione delle tempistiche di ammortamento).
Il suo intervento ha avuto un peso ulteriore: all’inizio della settimana, Burry ha deregistrato in silenzio la sua società d’investimento, la Scion Asset Management, uscendo di fatto dalla gestione di capitali terzi e dagli obblighi di rendicontazione pubblica. Alcuni analisti hanno interpretato la mossa non come un segnale negativo, ma come un modo per, come ha detto Bruno Schneller, managing director di Erlen Capital Management a Cnbc, allontanarsi “da un gioco che ritiene fondamentalmente truccato”. “Verso cose migliori”, ha lasciato intendere Burry su X, dove è atteso un suo nuovo lancio il 25 novembre.
Liberato dagli obblighi di reporting e gestione dei clienti, Burry è tornato su X con un messaggio che taglia attraverso l’attuale euforia sull’AI. Per lui, il boom di Gpu, data center e scommesse da trilioni di dollari sull’intelligenza artificiale non rappresenta una crescita inarrestabile: è un ciclo finanziario sempre più distorto, affollato e fragile. Burry ha fornito anche numeri: in un post su X, ha stimato che le Big Tech sottostimeranno l’ammortamento di 176 miliardi di dollari tra il 2026 e il 2028, gonfiando gli utili del 26,9% in Oracle e del 20,8% in Meta, due delle aziende citate.
“Ha pienamente ragione”, dice Morrow a Fortune. Morrow sostiene questo argomento da mesi, avvertendo che uno “tsunami di ammortamenti” potrebbe schiacciare silenziosamente i profitti AI delle Big Tech. Dietro il boom da trilioni di dollari in chip, data center e addestramento dei modelli, afferma, si nasconde un’illusione semplice ma potente: le aziende hanno silenziosamente allungato la durata con cui contabilizzano l’usura delle loro macchine e dei loro semiconduttori. “Le aziende lo sanno bene”, sostiene Morrow. “Hanno fatto grandi sforzi per cambiare la contabilità e i calendari di ammortamento per anticipare il problema – e di fatto evitare che tutto questo capex finisca nei loro conto economici.”
Il post di Burry è diventato virale. Morrow porta avanti la stessa tesi da più tempo, ma ritiene che questa risonanza improvvisa significhi che gli investitori stanno finalmente comprendendo qualcosa di fondamentale. “Non sono numeri piccoli: sono enormi. E il fatto che qualcuno come Burry li stia evidenziando indica che si sta iniziando a notare cosa avviene tra le righe del bilancio”.
Il grande allungamento dell’ammortamento
Ecco come funziona l’ammortamento o come non funziona. Quando giganti tecnologici come Microsoft, Meta e Oracle costruiscono data center AI, acquistano decine di miliardi di dollari in Gpu, server e sistemi di raffreddamento. Normalmente, questi asset perdono valore rapidamente, riducendo i profitti. Ma recentemente, sostiene Burry, molte aziende hanno silenziosamente esteso la vita utile dichiarata delle macchine da circa tre anni a fino a sei. Questo semplice cambiamento consente loro di spalmare i costi e mostrare utili più robusti nel breve termine. “Se non avessero fatto queste modifiche”, afferma Morrow, “i loro utili sarebbero drasticamente più bassi”.
I documenti di Meta sembrano almeno confermare la direzione delle critiche di Burry e Morrow. Fino al 2024, server e apparecchiature di rete venivano ammortizzati su quattro-cinque anni; dal gennaio 2025, Meta ha dichiarato che “estenderà la vita utile stimata” di “determinati server e asset di rete” a 5,5 anni. “Le spese di ammortamento per proprietà e attrezzature”, ha scritto Meta nel bilancio 2022, erano “8,50 miliardi, 7,56 miliardi e 6,39 miliardi di dollari” rispettivamente per il 2022, 2021 e 2020. In altre parole: l’ammortamento era già un costo significativo, e la dirigenza ha chiaramente scelto di allungarne i tempi di riconoscimento. Il cambiamento non prova i totali calcolati da Burry, ma sposta nettamente gli utili esposti nella direzione da lui indicata, riducendo l’ammortamento a breve e spingendo più costi negli anni successivi.
Morrow ritiene che il tempismo non abbia senso. Con un ritmo tecnologico sempre più rapido – Nvidia ora rilascia nuovi chip ogni 12–18 mesi invece che ogni due anni – l’hardware diventa obsoleto più velocemente, non più lentamente. È lo stesso discorso di qualsiasi vecchia tecnologia. Prendiamo un laptop: provare a far girare l’ultima versione di Adobe Premiere Pro su un MacBook del 2018 è possibile, ma il dispositivo si surriscalderebbe, avrebbe lag, o potrebbe bloccarsi. I chip vecchi sono uguali: non smettono di funzionare, ma perdono rapidamente valore economico man mano che nuovi modelli li rendono obsoleti.
Va detto che Morrow è un value investor e si concentra su aziende ad alto dividendo, non sui titoli tech più di moda: non ha posizioni long nel settore tech in generale. Quindi beneficerebbe se i multipli delle Big Tech si comprimessero o se il mercato rivedesse al ribasso i costi nascosti negli investimenti AI. Tuttavia, la sua critica si allinea a un crescente senso di disagio tra altri analisti.
Richard Jarc, analista di Uncovered Alpha, ha sollevato allarmi simili sulla discrepanza tra i cicli di vita dei chip AI e la contabilità aziendale.
Sostiene che la nuova generazione di GPU si degrada molto più rapidamente di quanto suggeriscano i piani di ammortamento aziendali. Alcuni indicano l’uso continuato delle H100 di Nvidia – rilasciate tre anni fa – come prova di una vita utile più lunga, ma secondo Jarc è fuorviante. La domanda rimane alta soprattutto perché alcune aziende stanno sovvenzionando i costi di calcolo, un dinamismo sostenuto più dal flusso di capitale degli investitori che da fondamentali concreti. Inoltre, Nvidia è passata da un ciclo di rilascio di 18–24 mesi a una cadenza annuale. In questo contesto, trattare le GPU come asset con vita utile di cinque o sei anni è irrealistico: la loro vita economica reale, stima Jarc, è più vicina a uno-due anni.
The Economist, a settembre, ha definito l’ammortamento ritardato “il rompicapo contabile da 4.000 miliardi di dollari al cuore del cloud AI”, osservando che Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Oracle hanno tutte esteso la vita utile dei loro server mentre Nvidia accorcia il ciclo dei chip a un anno. Secondo le stime del settimanale, se tali asset fossero ammortizzati in tre anni anziché nei tempi più lunghi ora adottati, i profitti ante imposte scenderebbero di 26 miliardi l’anno, pari a un impatto dell’8%. Con un ammortamento su due anni, le perdite raddoppierebbero, e se l’ammortamento rispecchiasse veramente il ritmo di Nvidia, il calo implicito di valore di mercato potrebbe arrivare a 4.000 miliardi.
Non tutti credono allo scenario catastrofico. In una nota ai clienti diffusa questa settimana, il team semiconduttori di Bank of America ha sostenuto che lo scetticismo improvviso del mercato sul capex AI dimostra che la trade è molto meno affollata di quanto alcuni affermino.
Il recente selloff nei big del settore, ha scritto il team guidato da Vivek Arya, è stato causato da “fattori macro correggibili”— imori di shutdown, dati deboli sull’occupazione, confusione sui dazi, perfino commenti fraintesi di OpenAI piuttosto che da un reale deterioramento della domanda AI. Anzi, Bank of America ha evidenziato la forte crescita di segmenti come memoria e ottica (in rialzo del 14% la settimana scorsa), e la divulgazione da parte di Nvidia di ordini per data center pari a oltre 500 miliardi per il 2025–26, come indicatori di un ciclo di spesa rimasto “robusto”.
Crescita o solo intensità di capitale?
Ma Morrow è convinto che gli investitori stiano confondendo spesa con crescita reale. Il mercato, sostiene, ha smesso di distinguere tra intensità di capitale e vera produttività. Il boom AI ha portato le valutazioni dai multipli tipici del software a un modello più vicino alle infrastrutture industriali su larga scala. Costruire un singolo data center hyperscale da un gigawatt sufficiente per un modello AI di ultima generazione può costare circa 50 miliardi di dollari, per lo più destinati alle GPU, seguite da edifici, sistemi di raffreddamento e infrastrutture di potenza. La realtà, dice Morrow, è che “nessuna di queste aziende ha mai gestito un progetto da 50 miliardi prima d’ora”. “Ora stanno cercando di farne cinquanta contemporaneamente.”
L’ironia, aggiunge, è che molti di questi impianti non possono nemmeno funzionare. Data center nella zona di Santa Clara e nel Nord della Virginia restano inattivi, in attesa di allacciamenti alla rete elettrica che potrebbero richiedere anni. “Ogni mese in cui 35 miliardi di dollari in Gpu restano senza corrente, è un miliardo di dollari di ammortamento che erode il bilancio”, afferma. “Quindi è naturale che siano in affanno e che ordinino turbine proprie.”
Secondo lui, il risultato sarà un’enorme eccedenza di energia verso la fine degli anni 2020: una rete elettrica sovracostruita, utility sovraindebitate e utenti finali che pagheranno il conto. “L’abbiamo già visto nello shale, nella fibra, nelle ferrovie”, dice. “Ogni boom di spesa in capitale finisce allo stesso modo: sovraccapacità, bassi rendimenti e un bailout.”
Il rischio più grande, sostiene, è che gli investitori abbiano smesso di leggere i bilanci. Indica la concentrazione estrema del mercato attuale: quasi metà del denaro nei 401(k) statunitensi è legato di fatto a sei megacap. “Questa è la trade più affollata della storia”, dice. “Quando girerà, lo farà molto velocemente”.
L’articolo originale è su Fortune.com
