C’è qualcosa di familiare nel modo in cui i mercati di oggi archiviano certi segnali. Nel 2006 pochi volevano credere che le grandi banche fossero diventate troppo grandi e troppo opache perché qualcuno potesse dire con precisione dove fosse finito il rischio, eppure l’architettura nascosta di quel sistema portava già i germi di ciò che sarebbe esploso due anni dopo.
Oggi il numero che riassume l’epoca è un altro. Secondo Goldman Sachs, nello scenario più favorevole gli hyperscaler americani potrebbero spendere 1.400 miliardi di dollari in CapEx legato all’intelligenza artificiale nel solo 2027. La domanda che vale la pena porsi è se stiamo guardando la stessa fotografia con un filtro diverso.
Il 2006 e la grammatica dell’errore collettivo
Nel 2006 il mercato immobiliare americano sembrava godere di una salute strutturale che decenni di apprezzamento continuo avevano reso quasi assiomatica. Attorno a quella premessa le grandi banche avevano edificato un’architettura finanziaria di rara complessità: i MBS (Mortgage-Backed Securities) impacchettavano migliaia di mutui di qualità decrescente, mentre i CDO (Collateralized Debt Obligations) ne stratificavano ulteriormente il rischio, cedendolo lungo una catena distributiva sempre più lunga fino a renderlo invisibile all’occhio nudo.
Le agenzie di rating, strutturalmente in conflitto di interessi con i propri clienti emittenti, apponevano su quei prodotti valutazioni che non riflettevano il rischio reale ma la convenienza reciproca di mantenerlo celato.
Il 2026 e la nuova certezza sistemica
La certezza, oggi, non risiede più nel mattone ma nell’intelligenza artificiale, e i suoi custodi non sono più le grandi banche d’investimento bensì i cinque hyperscaler americani: Alphabet, Microsoft, Meta, Oracle e Amazon.
Quanto pesino sull’economia reale lo dice una stima di J.P. Morgan Asset Management pubblicata il 2 settembre 2026: un proxy degli investimenti legati all’AI ha contribuito per 0,47 punti percentuali alla crescita del PIL reale statunitense dell’ultimo anno, che si è attestata al 2,1%. Al netto dell’hardware importato, è circa un quinto della crescita complessiva.
Sul fronte della spesa, Goldman Sachs lavora su tre scenari per il 2027: il consenso di mercato si colloca a 920 miliardi di dollari, lo scenario base della banca a circa 1.100 miliardi e quello più ottimistico a 1.400 miliardi, che corrisponderebbe a una crescita annua dell’89%. A quella scala, un rallentamento anche parziale della spesa rischierebbe di riverberarsi sull’intera struttura macroeconomica, con effetti difficilmente isolabili.
Emerge qui il primo parallelismo profondo con il 2006. I vertici degli hyperscaler hanno accesso diretto alle stanze della politica americana e l’amministrazione Trump ha fatto degli investimenti in AI una priorità dichiarata: le stime su una possibile recessione in caso di frenata della spesa arrivano però dagli analisti e dalle agenzie di rating, non dalla Casa Bianca. Resta il fatto che chi è protetto dalla propria stessa dimensione tende a comportarsi di conseguenza: il moral hazard non è scomparso, si è semplicemente trasferito di settore.
Il finanziamento circolare e la logica dei CDO rivisitata
La struttura di finanziamento che sorregge l’ecosistema AI odierno presenta alcune caratteristiche che potrebbero ricordare, almeno nella logica, quella dei CDO pre-crisi. Gli hyperscaler investono miliardi in società come OpenAI e Anthropic, le quali riversano quei capitali in acquisti di servizi cloud dagli stessi hyperscaler, generando ricavi che a loro volta giustificano nuovi round di investimento. Il ciclo si auto-alimenta e produce numeri che sembrano robusti finché la domanda esterna regge.
C’è poi un episodio che merita attenzione. Il 2 luglio 2026 il Financial Times ha riferito che OpenAI, ancora strutturalmente in perdita, avrebbe proposto di cedere il 5% del proprio capitale al governo americano: un gesto presentato come condivisione dei benefici dell’AI con la collettività, ma che potrebbe essere letto come una forma di assicurazione preventiva contro il fallimento, un bail-out implicito concordato prima che il problema si manifesti.
I segnali ignorati e il rischio AI sistemico
Prima del collasso del 2008 i segnali di cedimento erano stati numerosi e relativamente visibili: il fallimento di New Century Financial il 2 aprile 2007, la sospensione dei rimborsi da parte di BNP Paribas su tre fondi esposti ai mutui subprime il 9 agosto dello stesso anno, la maxi-svalutazione di Merrill Lynch a fine ottobre. Ognuno di quei momenti fu metabolizzato come un episodio circoscritto, un’eccezione che confermava la tenuta del sistema.
Oggi si potrebbe compilare un elenco analogo, con una differenza che conta. Il 2 aprile 2026 Blue Owl Capital ha applicato ai suoi due BDC non quotati il tetto trimestrale del 5% previsto dal regolamento, di fronte a richieste di uscita pari al 40,7% e al 21,9% delle quote. Nelle settimane precedenti erano arrivate alla stessa soglia anche Apollo, con richieste per l’11,2% sul suo Debt Solutions BDC il 23 marzo, BlackRock sul fondo HPS Corporate Lending con il 9,3%, Ares e Morgan Stanley; Blackstone ha invece alzato il limite al 7% per far fronte a domande pari al 7,9%.
La differenza rispetto all’agosto 2007 sta proprio qui: BNP Paribas sospese i rimborsi perché non riusciva più a valutare gli attivi, mentre i fondi di private credit del 2026 hanno applicato una clausola contrattuale già scritta. È un segnale di tensione sulla liquidità, non un blocco improvvisato. Quanto valga come avvisaglia dipenderà da che cosa succederà nei trimestri successivi.
Nel frattempo lo S&P 500 continua a prezzare un futuro in cui la spesa in AI si traduce in produttività misurabile. Quella traduzione, per ora, resta largamente teorica.
Che cosa dice il parallelismo, e che cosa non dice
Chi ha vissuto gli anni che precedettero il 2008 ricorda bene la sensazione: tutto sembrava solido, i numeri continuavano a crescere e chi esprimeva dubbi veniva considerato eccessivamente pessimista o semplicemente incapace di capire la nuova realtà. Il problema dei parallelismi storici è che non si riconoscono mentre li si attraversa, ma solo con il senno del poi, quando il danno è fatto.
Il confronto tra il 2026 e il 2006 non pretende di prevedere nulla: i mercati potrebbero continuare a salire per anni, gli hyperscaler potrebbero trovare il modo di rendere sostenibili i loro modelli di business e l’AI potrebbe davvero mantenere le promesse che le sono state attribuite. Quello che vale la pena fare, però, è chiedersi quanta parte della propria serenità finanziaria dipenda da una certezza che nessuno sta davvero mettendo alla prova, e se ci sia spazio, nei propri ragionamenti, per la possibilità che anche questa volta qualcosa che sembrava troppo solido per cedere possa farlo nel momento meno atteso.
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