Quarto thread dedicato al tentativo di capire se e come l’AI stia creando valore reale per gli investitori — non solo per chi la costruisce, ma per chi ci investe sopra. Dai semiconduttori alle reti ottiche, dai data center ai nuovi abilitatori infrastrutturali: seguiamo il filo del denaro nell’economia dell’intelligenza artificiale.
I thread precedenti:
→ Ma ci si può guadagnare sopra? (3)
→ Ma ci si può guadagnare sopra? (2)
→ Ma ci si può guadagnare sopra? (1)
Elenco degli articoli di questo thread
- 17/06/26 – Microsoft: vendere al prossimo rally? Un analista grafico dice sì. Noi non ci crediamo — ma il problema reale esiste.
- 13/06/26 – Modelli, algoritmi e talento: quanto è vicino il sorpasso cinese?
- 05/06/26 – Datacenter nello spazio: quando l’orbita diventerà più economica della Terra
- 04/06/26 – C3.ai: la leggenda è tornata
- 31/05/26 – Bloomberg: le IPO di SpaceX, OpenAI e Anthropic alimentano la caccia ai vincitori asiatici dell’AI
- Boost Run (BRUN): cosa è successo dopo il debutto su Nasdaq
- 26/05/26 – Nokia: +140% di rally, e ora il mercato si chiede se vale davvero
- 11/05/26 – Boost Run (BRUN): il neo-cloud AI che debutta oggi su Nasdaq
- 06/05/26 – Anthropic affitta i chip di Musk: SpaceX fornisce 300 MW di computing a Claude
- 01/05/26 – Oracle: Wall Street è rialzista, gli investitori vendono. Chi ha ragione?
- 01/05/26 – Nebius acquisisce Eigen AI per $615 milioni: più token per chip, meno costi per cliente
- 30/04/26 – Amazon Q1 2026: AWS al massimo da 15 trimestri, chip a $20 miliardi, agenti ovunque
- 29/04/26 – Bolla OpenAI o bolla AI? Non è la stessa cosa (e il mercato non lo sa)
- 28/04/26 – OpenAI “firing on all cylinders”: la smentita che non smentisce nulla
- 28/04/26 – Quanto costa scegliere il cavallo sbagliato: OpenAI manca i target e i proxy crollano
17/06/26 – Microsoft: vendere al prossimo rally? Un analista grafico dice sì. Noi non ci crediamo — ma il problema reale esiste.
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Kevin Dempter di Renaissance Macro Research è un analista tecnico. Il suo mestiere è leggere i grafici, individuare pattern, prevedere i movimenti di prezzo. È una disciplina rispettabile, con una sua logica interna e una lunga tradizione. Noi però apparteniamo alla scuola che considera l’analisi tecnica applicata ai mercati finanziari moderni — dominati da algoritmi, opzioni zero-day e flussi istituzionali di dimensioni siderali — uno strumento di interpretazione dal valore predittivo piuttosto incerto. Detto questo: il problema che Dempter solleva sotto il grafico esiste, è reale, e merita di essere preso sul serio.
La tesi dell’analista: uscire al prossimo rally
In una nota ai clienti, Dempter sostiene che Microsoft (MSFT) e Palantir (PLTR) abbiano recentemente “respinto alla resistenza” — gergo tecnico per dire che i prezzi hanno toccato un tetto e sono scesi — e che si stia formando un “massiccio pattern di inversione a ribasso” nel settore software. Il suo consiglio agli azionisti attuali: aspettare il prossimo rimbalzo e vendere.
Il contesto settoriale è più ampio: Dempter vede “grandi top in formazione” anche in Netflix, Disney, AT&T e Meta, e raccomanda di ruotare il capitale fuori da questi trend “sempre più vulnerabili”.
Per completezza: su 62 analisti monitorati da FactSet, 59 valutano MSFT come Buy o Overweight. Tre come Hold. Nessuno come Sell. Dempter è una voce decisamente fuori dal coro — e lo sa.
Perché la preoccupazione reale non è il grafico
Microsoft non è sotto pressione perché un grafico mostra una figura a doppio massimo. È sotto pressione perché gli investitori — istituzionali, analisti fondamentali, e persino qualche azionista di lungo corso — stanno iniziando a fare una domanda semplice e scomoda: tutto questo denaro speso in AI, quando tornerà?
Microsoft, come Meta e Alphabet, è un hyperscaler: spende decine di miliardi in data center, chip e infrastruttura AI. Il CapEx è esploso. I ricavi legati all’AI crescono, ma non ancora abbastanza da giustificare — agli occhi di chi non vuole aspettare — una valutazione che per anni è stata sostenuta dalla narrativa della crescita composta infinita.
Non è un problema isolato di MSFT. È il problema strutturale dell’intera fase in cui ci troviamo: l’AI ha convinto il mercato a finanziare una trasformazione di lungo periodo con aspettative di breve. Il conto — in termini di pazienza degli investitori — si sta presentando.
E allora cosa facciamo?
E allora cosa facciamo?
Non abbiamo posizioni in Microsoft, quindi la domanda non ci riguarda direttamente. Ma ragionando da investitori: il consiglio di Dempter di vendere al prossimo rally ci convince poco — non perché il grafico dica il contrario, ma perché uscire oggi da un titolo di questa qualità significa rischiare di rientrare più in alto domani pagando il biglietto due volte.
Quello che Dempter cattura — pur con strumenti che non reputiamo affidabili — è un sentiment genuino: la stanchezza degli investitori di fronte a promesse AI che tardano a diventare numeri. Questo può pesare sui prezzi nel breve. Non cambia la direzione del viaggio. Per chi è già dentro con orizzonte lungo: difficile giustificare un’uscita basata su un pattern grafico. Per chi volesse entrare: il mercato potrebbe offrire prezzi migliori nelle prossime settimane — ma per ragioni fondamentali, non per via dei pattern a doppio massimo.
Questo articolo ha finalità informative ed educative e non costituisce in alcun modo una consulenza finanziaria né un invito all’acquisto o alla vendita di strumenti finanziari. Gli investimenti comportano rischi significativi, inclusa la perdita del capitale investito. Prima di prendere qualsiasi decisione di investimento, si raccomanda di consultare un professionista abilitato. Per ulteriori dettagli, si rimanda al disclaimer completo del sito. — Gianni & Claude (Anthropic) / filosofaresuimercati.eu
13/06/26 – Modelli, algoritmi e talento: quanto è vicino il sorpasso cinese?
La supremazia nell’intelligenza artificiale non coincide necessariamente con il possesso del modello più potente in assoluto. È una delle illusioni più diffuse nel dibattito pubblico. Chi costruisce i sistemi più avanzati può aprire nuovi mercati, influenzare standard, attrarre talenti e accumulare potere — ma la storia tecnologica mostra che non sempre vince chi arriva primo. A volte vince chi rende una tecnologia più economica, più accessibile, più integrabile.
Oggi la frontiera dell’IA è ancora americana. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta e xAI guidano con un vantaggio stimato in sette mesi da Epoc AI per investimenti, modelli di punta, infrastrutture cloud e capacità di attrazione del talento. Sette mesi, però, non equivalgono a un abisso. La Cina ha mostrato una capacità notevole di inseguimento, compressione dei costi e ingegnerizzazione. I laboratori cinesi non devono per forza superare il miglior modello americano per diventare decisivi: possono produrre modelli leggermente meno capaci ma più economici; meno generali ma più specializzati; meno prestigiosi ma più diffusi. In molte applicazioni economiche non serve la massima intelligenza possibile — serve un sistema affidabile, conveniente, integrabile nei processi produttivi e disponibile nella lingua e nelle infrastrutture locali.
La variabile più importante è l’efficienza algoritmica. Se nuovi metodi permettono di ottenere la stessa prestazione con meno dati, meno chip e meno energia, il vantaggio computazionale americano si riduce. La Cina punta su questo: modelli open-weight, distillazione, ottimizzazione, architetture più leggere, integrazione con applicazioni industriali.
C’è poi la questione della distillazione da modelli occidentali. L’ipotesi — ormai considerata quasi una certezza — è che i laboratori cinesi usino i modelli più avanzati d’Occidente per addestrare o migliorare i propri. La distillazione consiste nel trasferire comportamenti e capacità da un modello più potente a uno più piccolo. È difficile stabilire quanto questo fenomeno incida davvero sulla competizione globale, ma strategicamente è centrale: se una fabbrica di semiconduttori è quasi impossibile da copiare rapidamente, parte delle capacità di un modello può essere imitata molto più in fretta.
Poi c’è il talento. Gli Stati Uniti restano il principale polo di attrazione mondiale grazie a università, laboratori, capitale di rischio, stipendi e libertà imprenditoriale. La Cina forma però un numero enorme di ingegneri e ricercatori, pubblica molto, brevetta molto. La guerra dei talenti non si combatte soltanto con i salari, ma anche con visti, reti scientifiche e fiducia politica. Se l’America di Trump chiudesse troppo le porte, potrebbe indebolire uno dei suoi vantaggi storici.
Quanto è vicino il sorpasso? Se parliamo di modelli di frontiera assoluta, gli Stati Uniti sono ancora avanti. Se parliamo di capacità diffuse, costi, applicazioni e modelli aperti, la Cina è molto più vicina. Il sorpasso potrebbe non arrivare come un annuncio spettacolare. Potrebbe arrivare in modo silenzioso, attraverso milioni di applicazioni abbastanza buone, economiche e integrate nei processi produttivi globali.
La frontiera decide il prestigio. La diffusione decide il potere.
Fonte: Guido Saracco, Tecnosofia — Zafferano News
Questo articolo è redatto a scopo informativo ed educativo e non costituisce consulenza finanziaria né raccomandazione di investimento. I mercati finanziari comportano rischi significativi, inclusa la possibile perdita del capitale investito. Prima di prendere decisioni finanziarie, si raccomanda di consultare un professionista qualificato. Per ulteriori informazioni leggere il disclaimer.
Gianni & Claude (Anthropic) / filosofaresuimercati.eu
05/06/26 – Datacenter nello spazio: quando l’orbita diventerà più economica della Terra
L’autore detiene posizioni nei seguenti titoli citati nell’articolo: RKLB, ASTS, KRMN, PL, NVDA.
SemiAnalysis ha pubblicato un’analisi approfondita — To Boldly Go: The Case for Space Datacenters — che smonta i luoghi comuni sui datacenter orbitali e costruisce un modello TCO (Total Cost of Ownership) dal 2026 al 2050. Vale la pena leggerla per intero: link all’articolo originale.
Il punto di partenza è la dichiarazione di Elon Musk di febbraio 2026: entro cinque anni prevede di lanciare ogni anno nello spazio più capacità di calcolo AI di quanta ne esista cumulativamente oggi sulla Terra, con un obiettivo di «alcune centinaia di gigawatt l’anno». SpaceX ha ribadito il concetto nel suo S-1 depositato a maggio, citando 100 GW di compute orbitale come obiettivo di lungo periodo.
La realtà dei costi oggi. Un cluster di 16 GPU B300 costa oggi 4,1 milioni di dollari nello spazio contro 1,4 milioni sulla Terra. In termini di costo per GPU-ora, siamo a 8,64 $/hr nello spazio contro 2,37 $/hr a terra — un rapporto superiore a 4x. Il differenziale si allarga ulteriormente considerando l’affidabilità: i guasti irrecuperabili in orbita (radiazioni, impossibilità di intervento umano) portano il Levelized Cost of Compute spaziale a 10,91 $/hr contro 2,49 $/hr terrestre.
Quando arriva la parità? Nello scenario base — che assume una riduzione del costo di lancio da ~1.500 $/kg (Falcon 9) a ~250 $/kg (Starship), oltre a progressi su radiatori, pannelli solari e affidabilità dei chip — la parità di costo arriva attorno al 2040. Già nei primi anni 2030, però, il differenziale potrebbe scendere al 30%, aprendo la porta ai primi datacenter spaziali in scala.
Il vero vincolo è la Terra, non lo spazio. L’analisi individua quattro strati di capacità terrestre ancora da sfruttare (rete elettrica, minatori di bitcoin riconvertiti, generazione dietro il contatore, nuove infrastrutture), più un quinto vincolo universale: la capacità di produzione di chip. Oggi e per i prossimi anni, è TSMC — non la mancanza di spazio fisico per i datacenter — il collo di bottiglia globale.
Lo scenario Elon Musk. Se i vincoli regolatori e di capacità bloccassero la crescita dei datacenter terrestri dopo il 2028, lo spazio diventerebbe l’unica alternativa scalabile. In questo scenario, il TAM orbitale potrebbe raggiungere centinaia di GW di capacità incrementale annua — e la parità di costo arriverebbe già nei primi anni 2030.
Per il basket spaziale FSM (RKLB, ASTS, KRMN, PL, GSAT, IRDM, ARKX), l’analisi di SemiAnalysis è la mappa più rigorosa oggi disponibile sulle condizioni che renderebbero l’infrastruttura orbitale economicamente inevitabile — e non solo una scommessa visionaria.
Questo articolo è pubblicato a scopo informativo ed educativo e non costituisce consulenza finanziaria. Gli investimenti nei mercati finanziari comportano rischi significativi, inclusa la possibile perdita del capitale investito. Prima di prendere qualsiasi decisione di investimento, si raccomanda di consultare un professionista finanziario qualificato. Per ulteriori informazioni, leggere il disclaimer. — Gianni & Claude (Anthropic) / filosofaresuimercati.eu
04/06/26 – C3.ai: la leggenda è tornata
Fonte: Barron’s, Kit Norton, 3-4 giugno 2026
Avevo comprato C3.ai. L’avevo venduta in perdita quando Tom Siebel si era dimesso per curarsi. Non è stata una decisione facile — Siebel è una leggenda del software enterprise, l’uomo che ha costruito Siebel Systems dal nulla e l’ha venduta a Oracle per $5,8 miliardi nel 2006. Ma un CEO malato che lascia la guida di un’azienda in difficoltà è un segnale che il mercato penalizza duramente, e io ho preferito recuperare le minusvalenze fiscali e uscire.
Ieri sera Tom Siebel è tornato. E i numeri del Q4 FY2026 meritano una rilettura.
I numeri del trimestre
C3.ai ha chiuso il quarto trimestre fiscale (anno terminato il 30 aprile 2026) con ricavi di $51,6 milioni, sopra le attese di $50,3 milioni. La perdita per azione è stata di $0,33, meglio del consensus di $0,37. Il titolo è salito del 2,3% nel premarket di giovedì dopo aver chiuso in calo del 4,2% nella sessione regolare di mercoledì — il mercato aveva già scontato il peggio.
I ricavi sono scesi del 53% rispetto all’anno precedente — un numero brutto, che Siebel stesso ha definito “staggeringly disappointing.” Ma il punto non è dove si è arrivati: è dove si può andare.
La guidance e la tesi
Per il Q1 FY2027 la società guida a $50-54 milioni di ricavi, con il midpoint sopra il consensus di $51,7 milioni. Per l’intero FY2027: $210-240 milioni, ancora sopra le attese di $224,7 milioni. Non è una crescita esplosiva, ma è una guidance che batte le aspettative — e in un titolo che il mercato aveva abbandonato, basta poco per spostare il sentiment.
La liquidità a fine call era $673 milioni — aggiornata per un dettaglio che vale più di qualsiasi guidance: Siebel ha comprato personalmente 6,17 milioni di azioni a $11,16 per azione, mettendo $69 milioni di tasca propria. Non è un gesto simbolico. È un uomo che dice al mercato: so qualcosa che voi non sapete ancora, e ci sto scommettendo i miei soldi.
A $11 compro la cassa e Siebel mi viene gratis
Con una capitalizzazione intorno a $1,6 miliardi e $673 milioni di cassa in bilancio, il mercato sta valutando il business operativo di C3.ai poco meno di $1 miliardo. Una società con $210-240 milioni di ricavi attesi, un prodotto che i clienti apprezzano, e Tom Siebel alla guida con un piano di turnaround dichiarato e i propri soldi sul tavolo.
L’ironia della storia è evidente: Siebel aveva costruito il CRM dominante degli anni Novanta, poi Salesforce lo aveva distrutto cavalcando il SaaS cloud. Ora si trova di nuovo a combattere Salesforce — questa volta sul terreno dell’AI enterprise. Il competitor più pericoloso non è però Salesforce ma Palantir, che ha già vinto la narrativa dell’AI governativa e quota a multipli che C3.ai può solo sognare.
Il rischio principale non è il fallimento — con $673 milioni di cassa la società ha diversi anni di runway. Il rischio è la lentezza: i turnaround nell’enterprise software sono processi lunghi e il mercato potrebbe ignorare C3.ai per mesi mentre aspetta prove concrete. Il prossimo trimestre — risultati verso settembre — sarà il primo vero test del ritorno di Siebel.
Sto valutando se rientrare. Non è una certezza. Ma a questi prezzi, la logica è semplice: compro la cassa, e la leggenda mi viene gratis.
Disclaimer: I contenuti di questo blog hanno finalità esclusivamente informative e non costituiscono consulenza finanziaria, legale o fiscale. Le opinioni espresse sono personali e non impegnano soggetti terzi. Investire comporta rischi, inclusa la possibile perdita del capitale. Prima di prendere decisioni di investimento, consulta un professionista abilitato. Leggi il disclaimer completo.
31/05/26 – Bloomberg: le IPO di SpaceX, OpenAI e Anthropic alimentano la caccia ai vincitori asiatici dell’AI
I punti chiave dell’articolo (Bloomberg AI Takeaways — traduzione)
Gli investitori guardano alla catena di fornitura asiatica come potenziale beneficiaria dell’ondata di IPO americane, in particolare le aziende produttrici di componenti server e materiali specializzati. Le imminenti quotazioni di SpaceX, OpenAI e Anthropic potrebbero stimolare una nuova tornata di spesa tecnologica, con una parte significativa diretta verso le aziende hardware asiatiche che producono componenti come sistemi di raffreddamento e apparecchiature elettriche. I gestori guardano oltre i grandi produttori di chip verso aziende che beneficiano direttamente della spesa per infrastrutture AI, ma trattano ancora a multipli di valutazione contenuti — incluse aziende che assemblano server e progettano chip.
Bloomberg dedica un lungo articolo a una tesi che chi segue questo thread conosce bene: il rally AI si sta allargando, e i prossimi vincitori potrebbero non essere i soliti noti.
La premessa è semplice: SpaceX, OpenAI e Anthropic si apprestano a raccogliere decine di miliardi in Borsa. Quel denaro non resterà fermo — verrà reinvestito in infrastrutture AI, datacenter, computing. E una parte consistente di quella spesa troverà la via verso l’Asia, dove si produce tutto ciò che serve per far girare fisicamente l’intelligenza artificiale: componenti per server, materiali per semiconduttori, sistemi di raffreddamento, alimentatori.
Ken Wong di Eastspring Investments lo dice esplicitamente: le IPO AI potrebbero alimentare ulteriormente il boom capex in un momento in cui i titoli chip asiatici appaiono già tirati. Il suo team sta sottopesando i semiconduttori nella strategia tecnologica Asia e spostando il focus sui produttori di componenti elettronici.
Il commercio si sta allargando. Tra i titoli più caldi della regione figurano Samsung Electro-Mechanics (Corea del Sud) e Ibiden (Giappone), produttori di componenti per server tra i migliori performer dell’indice MSCI Asia quest’anno. E tra le idee più originali dell’articolo c’è Toto Ltd., il produttore giapponese di sanitari — che fornisce materiali ceramici per le apparecchiature di produzione di chip.
Sam Konrad di Jupiter Asset Management vede opportunità in Hon Hai Precision (assemblaggio server) e Quanta Computer, oltre che nel chip designer MediaTek. La sua tesi: il ciclo capex AI durerà anni, e gli investitori cercheranno aziende beneficiarie dirette che trattino ancora a multipli bassi.
BNP Paribas AM guarda a packaging avanzato, substrati, testing, connettività ottica, alimentazione, raffreddamento e aziende legate ai server in Taiwan e Cina — dove gli upgrade agli utili possono ancora giustificare le valutazioni. Jian Shi Cortesi di Gam Investment Management indica l’energia come “il bottleneck più sottoposseduto” — con un avvertimento: se la domanda AI non giustificasse la scala degli investimenti, le aziende taglierebbero il capex e il mercato si troverebbe con infrastrutture in eccesso e valutazioni in caduta libera.
La prospettiva FSM
La logica dell’articolo è quella del gorilla applicata alla supply chain: quando il vincitore finale non è ancora chiaro, punta sui fornitori che vendono picconi durante la corsa all’oro. È una tesi solida — e che abbiamo seguito in questo thread con titoli come AAOI, LITE, Huber+Suhner e AMS-Osram. Il rischio, come sempre, è di arrivare quando la tesi è già diventata consenso. “Asian supply chain AI” non è più un’idea contrarian — è sulla prima pagina di Bloomberg.
Gianni & Claude (Anthropic) / filosofaresuimercati.eu
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Boost Run (BRUN): 5.000 GPU Nvidia B300 e $471 milioni di contratto. Il neo-cloud inizia a fare sul serio.
L’11 maggio 2026 avevamo seguito in diretta il debutto di Boost Run (BRUN) su Nasdaq — un neo-cloud specializzato in infrastruttura GPU per carichi di lavoro AI enterprise, quotatosi tramite de-SPAC con Willow Lane Acquisition Corp. con valutazione post-money di 614 milioni di dollari e zero redemptions. Avevamo concluso: nel radar, ma aspettare almeno un trimestre di dati reali prima di entrare. Nel frattempo siamo entrati lo stesso — e oggi arriva la prima notizia sostanziale che giustifica quella scelta.
Il contratto con Thinking Machines Lab
Il 21 maggio 2026 Boost Run ha firmato un accordo di servizio con Thinking Machines Lab — un Master Service Agreement che regola l’accesso alla piattaforma, accompagnato da due Order Forms per il noleggio di server GPU. Il valore totale del contratto è di circa 471,7 milioni di dollari su un periodo iniziale di 36 mesi. Oggetto del contratto: il deployment di 5.000 GPU Nvidia B300 (architettura Blackwell di ultima generazione) nei data center di Boost Run, con storage condiviso e servizi CPU node.
La struttura contrattuale merita attenzione quanto il numero. Gli Order Forms sono non cancellabili per tutta la durata del termine, e le fee sono non rimborsabili indipendentemente dall’utilizzo effettivo. In altri termini: Boost Run ha appena bloccato quasi mezzo miliardo di ricavi garantiti nei prossimi tre anni. Non è pipeline commerciale, non è lettera di intenti — è fatturato contrattualizzato.
Perché è importante
Al momento dell’IPO, Boost Run dichiarava un run-rate di ricavi prospettici a 275 milioni di dollari. Un singolo contratto da 471,7 milioni su 36 mesi — ovvero circa 157 milioni l’anno — copre da solo più della metà di quel target. Con un cliente, su una singola firma.
Il cliente è Thinking Machines Lab, un nome che non è ancora sulla bocca di tutti ma che opera nel segmento AI enterprise ad alta intensità computazionale — esattamente il profilo target di Boost Run. La scelta delle B300 (Blackwell di terza generazione) conferma che Boost Run sta effettivamente erogando hardware all’avanguardia, coerentemente con la certificazione NVIDIA Exemplar Cloud dichiarata al debutto.
Il paragone più vicino è Nebius: anche lì la tesi era neo-cloud specializzato con contratti pluriennali da clienti enterprise, margini strutturalmente alti grazie alla non cancellabilità degli ordini, crescita per acquisizioni e accordi strategici. La logica del gorilla si applica: in un mercato nascente e in rapida crescita, meglio tenere un piede su più operatori che puntare tutto su uno solo.
I rischi restano
Un contratto da 471 milioni non elimina i rischi strutturali che avevamo identificato al debutto. La dipendenza da Dell come fornitore hardware principale rimane. La capacità di eseguire simultaneamente su scale-up operativo, rendicontazione pubblica e delivery dei 5.000 server B300 nei tempi contrattuali è ancora tutta da dimostrare. E la clausola di inadempimento — l’unica via per il cliente di uscire dal contratto senza pagare il dovuto — è un incentivo forte a non fare errori operativi.
Ma oggi Boost Run non è più solo una storia da raccontare: è una società con quasi mezzo miliardo di ricavi garantiti nei prossimi tre anni. Per un neo-cloud quotato a 614 milioni di valutazione, non è un dettaglio.
L’analisi al debutto: 11/05/26 – Boost Run (BRUN): il neo-cloud AI che debutta oggi su Nasdaq
Disclaimer: I contenuti di questo blog hanno finalità esclusivamente informative e non costituiscono consulenza finanziaria, legale o fiscale. Le opinioni espresse sono personali e non impegnano soggetti terzi. Investire comporta rischi, inclusa la possibile perdita del capitale. Prima di prendere decisioni di investimento, consulta un professionista abilitato. Leggi il disclaimer completo.
26/05/26 – Nokia: +140% di rally, e ora il mercato si chiede se vale davvero
L’autore detiene azioni Nokia. Claude (Anthropic) dipende da infrastrutture Nvidia/Broadcom citate indirettamente nel contesto AI. Questo articolo è redatto a fini informativi ed educativi.
Nokia è salita del 140% da inizio anno. È il quarto miglior titolo dello Stoxx Europe 600. Quota ai massimi dal 2008. E il mercato si sta chiedendo — con una certa urgenza — se abbia senso.
Il driver è semplice da raccontare: l’acquisizione di Infinera nel 2025 ha trasformato Nokia in un fornitore di reti ottiche proprio nel momento in cui i data center AI hanno bisogno di spostare quantità enormi di dati tra cluster computazionali. Le vendite legate all’AI sono cresciute del 49% nel primo trimestre. Nvidia ha investito un miliardo di dollari nell’azienda. Morgan Stanley ha alzato il rating a Buy con target EUR 14. La narrazione funziona.
Il problema, come sempre in questi casi, è la valutazione. Il P/E forward a 12 mesi è raddoppiato a circa 36 volte dall’inizio dell’anno. Eppure il segmento AI e cloud rappresenta ancora solo l’8% delle vendite consolidate del gruppo. Il resto — mobile networks, servizi legacy — continua a crescere poco o nulla, con margini inferiori e contratti persi negli USA. Il mercato sta pagando oggi una Nokia che non esiste ancora nei numeri, scommettendo su quella che potrebbe esistere fra qualche anno.
I broker sono divisi su come valutarla. Morgan Stanley propone un approccio DCF pesato sul futuro — se l’AI sostiene la crescita per un ciclo lungo, il P/E di oggi rischia di sottostimare il valore. UBS preferisce lo sum-of-the-parts: il segmento ottico AI non può essere valutato con lo stesso multiplo del business telecom in declino strutturale. Deutsche Bank, più cauta, ha alzato il target a EUR 8,50 — ben al di sotto di dove quota il titolo. La media dei target degli analisti è ancora il 25% sotto il prezzo corrente, e meno della metà del panel la raccomanda come acquisto.
BNP Paribas prova a inquadrare il caso con una metafora utile: dentro Nokia potrebbe nascondersi una “mini-Arista” e una “mini-Ciena”. Il problema è che sono ancora dentro un contenitore molto più grande e molto meno brillante. Nokia tratta con uno sconto del 50% rispetto a Ciena sul P/E forward — ma Ciena è solo networking ottico, senza il peso di un business mobile che vale oltre metà dei ricavi consolidati.
Il vero rischio, ben articolato da Skagen Vekst, è quello del ciclo del capitale: l’AI sta attirando investimenti massicci nelle infrastrutture ottiche, e i cicli di overinvestment finiscono quasi sempre con un eccesso di offerta. Non è una certezza, ma è un precedente storico che chi compra Nokia a questi livelli farebbe bene a tenere a mente. Skagen ha già ridotto la posizione.
La domanda giusta non è “Nokia è un titolo AI o un titolo telecom?” — è evidente che è entrambe le cose, in proporzioni ancora sbilanciate. La domanda è se il mercato stia già scontando lo scenario migliore, lasciando poco margine per le sorprese negative. Con un titolo che vale oggi circa $13,95 (dopo il -3,5% di questa seduta, dal massimo di 52 settimane a $15,78 toccato giovedì scorso), quella domanda è più aperta che mai.
Il precedente articolo su Nokia in questo thread: Nokia – L’autostrada dell’AI che il mercato ha dimenticato di rivalutare (24/04/26)
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11/05/26 – Boost Run (BRUN): il neo-cloud AI che debutta oggi su Nasdaq
Chi è Boost Run
Boost Run è un provider di infrastruttura cloud GPU e HPC (High Performance Compute) pensato specificamente per le aziende che devono girare carichi di lavoro AI intensivi senza passare per i grandi hyperscaler — AWS, Azure, Google Cloud. Il modello è quello del neo-cloud specializzato: GPU su richiesta, orchestrazione Kubernetes gestita, storage condiviso, tutto accessibile via console o API, con certificazioni enterprise di livello istituzionale (SOC 2 Type II, HIPAA, ISO 27001, ISO 27701).
Il segmento è lo stesso di CoreWeave — quotata di recente — e di Nebius. La differenziazione di Boost Run punta sul mercato enterprise regolamentato: sanità, finanza, settore governativo. Clienti che non possono permettersi compromessi su compliance e sicurezza, e che spesso non trovano risposta adeguata nei cloud generalisti.
I numeri della quotazione
La business combination con Willow Lane si è chiusa con 134,5 milioni di dollari lordi di proventi — l’intero trust account dello SPAC, con zero redemptions. Nel linguaggio dei de-SPAC, zero redemptions è il segnale più positivo possibile: significa che nessuno degli azionisti originali di Willow Lane ha voluto uscire prima della fusione. Non è affatto scontato — negli ultimi anni la maggior parte dei de-SPAC ha visto redemption rate superiori al 90%.
La valutazione post-money al momento dell’annuncio era di 614 milioni di dollari, con proiezioni di run-rate ricavi a 275 milioni entro fine 2026 e margini EBITDA attesi al 75%. Numeri aggressivi, come è normale per una società in fase di scale-up che deve giustificare la valutazione davanti ai mercati pubblici.
I punti di forza
Tre elementi meritano attenzione al di là del comunicato stampa.
Il primo è la certificazione NVIDIA Exemplar Cloud su architettura Blackwell — la più recente e potente generazione di GPU Nvidia. Questo riconoscimento colloca Boost Run in un gruppo ristretto di provider globali che include CoreWeave, Nebius, Oracle Cloud Infrastructure e Microsoft Azure. Non è un bollino marketing: richiede benchmark riproducibili di performance AI su larga scala, verificati da Nvidia direttamente.
Il secondo è l’accordo da 1,44 miliardi di dollari con Dell Technologies per hardware, software e finanziamento. Un impegno di questa dimensione da parte di Dell — che include anche il braccio finanziario Dell Financial Services — fornisce visibilità sulla supply chain e abbassa il rischio di strozzature nell’approvvigionamento GPU, che è il collo di bottiglia principale per qualsiasi neo-cloud oggi.
Il terzo è la domanda già contrattualizzata: la società dichiara di avere impegni da clienti già acquisiti, non semplici pipeline commerciali. È una distinzione importante per valutare la qualità dei ricavi prospettici.
I rischi da non ignorare
Il settore neo-cloud AI è competitivo e costoso. CoreWeave — il benchmark di riferimento — ha una massa critica di GPU installate e relazioni con i principali hyperscaler che Boost Run non ha ancora. La concentrazione su Dell come unico fornitore principale di hardware crea una dipendenza che, in caso di tensioni sulla supply chain globale dei chip, potrebbe diventare un vincolo operativo.
I margini EBITDA al 75% proiettati sono plausibili per un modello di infrastruttura-as-a-service con contratti pluriennali, ma richiedono un’esecuzione senza intoppi in una fase in cui l’azienda sta contemporaneamente scalando la capacità, integrando i processi post-SPAC e iniziando a rendicontare come società pubblica. La storia dei de-SPAC degli ultimi anni insegna che questa combinazione produce sorprese negative con una frequenza superiore a quella che i prospetti suggeriscono.
Il contesto: perché il momento conta
Boost Run debutta in un momento di forte sentiment positivo sull’AI infrastructure. Samsung ha superato 1.000 miliardi di capitalizzazione, Micron ha superato i 700 miliardi, SK Hynix corre del 194% da inizio anno. Il mercato ha fame di titoli con esposizione diretta alla domanda di compute AI. Un neo-cloud con certificazione Nvidia Blackwell, zero redemptions e un accordo Dell da 1,44 miliardi arriva sul mercato in condizioni di contesto favorevoli.
Questo non significa che il prezzo di apertura sarà razionale. I de-SPAC al primo giorno di trading incorporano spesso euforia che si corregge nei giorni successivi. Monitorare il prezzo di apertura e i volumi delle prime sedute è più informativo di qualsiasi analisi fondamentale a breve termine.
La mia posizione: nessuna. Da tenere nel radar per il paniere del gorilla AI infrastruttura, ma aspetterei almeno un trimestre di dati reali come società pubblica prima di valutare un ingresso.
Questo articolo ha finalità esclusivamente informative. Non costituisce consulenza finanziaria né sollecitazione all’investimento. L’autore non detiene posizioni in BRUN. Leggi il disclaimer completo.
06/05/26 — Anthropic affitta i chip di Musk: SpaceX fornisce 300 MW di computing a Claude. I concorrenti diventano infrastruttura
Claude (Anthropic) è co-autore di questo blog. Anthropic è protagonista di questo articolo. Conflitto di interesse strutturale dichiarato — il lettore valuti di conseguenza.
Anthropic — la società che sviluppa Claude, con cui scriviamo questo blog — ha firmato un accordo con SpaceX per accedere a oltre 300 megawatt di capacità computazionale dal data center Colossus 1 di Memphis, Tennessee. L’accordo “aumenterà sostanzialmente” le risorse di calcolo di Anthropic e permetterà di alzare i limiti di utilizzo dei prodotti Claude.
A tariffe di mercato — tra 1,5 e 2 milioni di dollari per megawatt all’anno — l’accordo rappresenta facilmente centinaia di milioni di dollari di fatturato annuo per xAI/SpaceX. I termini esatti non sono stati divulgati.
Il paradosso: concorrenti che si finanziano a vicenda
La notizia ha un elemento narrativo che nessun romanziere avrebbe osato inventare. Elon Musk è il fondatore di xAI — il concorrente diretto di Anthropic nel mercato dei modelli linguistici. Musk è anche il critico più feroce di OpenAI, l’altro grande rivale di Anthropic. Eppure ha deciso di affittare la sua infrastruttura computazionale ad Anthropic.
La spiegazione di Musk, pubblicata su X, è disarmante nella sua semplicità: ha trascorso del tempo con i senior staff di Anthropic la settimana scorsa e ha deciso di affittare Colossus 1 dopo essersi assicurato che “Claude è buono per l’umanità.” “Nessuno ha fatto scattare il mio rilevatore del male,” ha scritto. “Finché si impegnano in un esame critico di se stessi, Claude sarà probabilmente buono.”
È una logica che avrebbe senso in pochi altri settori. Nel calcio, la Juventus non affitta lo stadio all’Inter. Nel tech dell’AI, il fondatore di xAI affitta i suoi chip al concorrente perché la sua infrastruttura gira al solo 11% di utilizzo — come rivelava un memo interno di aprile — e meglio guadagnare qualcosa che lasciare i chip fermi.
xAI come infrastructure provider: la mossa pre-IPO
La chiave strategica di questa operazione non è Anthropic — è SpaceX. La società si prepara all’IPO più atteso dell’anno a una valutazione di oltre 2 trilioni di dollari. Avere contratti di fornitura di computing con i principali player dell’AI — oltre ad Anthropic, xAI ha già accordi con Cursor — trasforma SpaceX/xAI da puro concorrente nell’AI a infrastruttura dell’ecosistema AI.
È la stessa logica di AWS per Amazon: il cloud nato per uso interno è diventato il business più profittevole dell’azienda. xAI ha costruito data center in Tennessee e Mississippi, ha raccolto capitale per pagare i chip Nvidia, e ora li monetizza come provider. Se il modello funziona, SpaceX arriva all’IPO con ricavi da computing ricorrenti e prevedibili — molto più apprezzati dai mercati dei ricavi una tantum dei lanci.
Il dettaglio più interessante: compute nello spazio
In fondo al comunicato c’è una frase che in un’altra giornata avrebbe fatto titolo da sola: Anthropic ha “espresso interesse a collaborare con SpaceX per sviluppare molteplici gigawatt di capacità di calcolo AI orbitale.” Data center nello spazio, alimentati dal solare.
È esattamente la visione di Panthalassa nell’oceano, di Starcloud nell’orbita bassa — l’idea che la prossima frontiera del computing non sia a terra ma fuori dall’atmosfera, dove l’energia solare è continua e gratuita e il raffreddamento non è un problema. Anthropic e SpaceX starebbero quindi esplorando insieme non solo un accordo di fornitura corrente, ma un’architettura computazionale che non esiste ancora.
Per ora è una “espressione di interesse” — non un contratto. Ma il solo fatto che sia nel comunicato ufficiale dice qualcosa sulla direzione in cui si muovono entrambe le società.
Una nota personale
Scriviamo questo articolo con il conflitto di interesse più diretto che abbiamo mai dichiarato: Claude — il prodotto protagonista di questa storia — è lo strumento con cui produciamo ogni articolo di questo blog. Anthropic è la nostra casa editrice di fatto. Non abbiamo la distanza emotiva di un analista esterno.
Detto questo: l’accordo è reale, i numeri sono quelli che sono, e la logica industriale regge indipendentemente da chi la analizza. Il lettore valuti con la consueta diffidenza che merita qualsiasi analisi con questo livello di vicinanza al soggetto.
Disclaimer. Questo articolo ha finalità esclusivamente informative e non costituisce consulenza finanziaria ai sensi del D.Lgs. 58/1998 (TUF). Claude (Anthropic) è co-autore di questo blog — conflitto di interesse strutturale dichiarato. L’autore non detiene posizioni in SpaceX né in Anthropic. I rendimenti passati non garantiscono risultati futuri.
01/05/26 — Oracle: Wall Street è rialzista, gli investitori vendono. Chi ha ragione?
Detengo una posizione lunga in ORCL (Oracle), società direttamente oggetto di questo articolo. Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
Fonte: Carmen Reinicke, Bloomberg, 1 maggio 2026. Traduzione e commento editoriale: Gianni & Claude (Anthropic).
Il titolo Oracle è in una delle peggiori serie negative degli ultimi mesi: sei sedute consecutive di calo, -14% nell’arco di pochi giorni, -50% dal massimo di settembre 2025. Eppure 41 analisti su 51 coperti da Bloomberg hanno un rating buy sul titolo, con un target medio di $240 — il che implica un upside del 49% rispetto al prezzo attuale di circa $161. Il divario tra la view di Wall Street e il comportamento degli investitori è raramente così ampio.
La pressione più recente viene dalla notizia che OpenAI ha mancato i target di vendita e utenti — e Oracle, che ha un accordo con OpenAI stimato in $300 miliardi su cinque anni, è stata travolta nella scia. Tra marzo e aprile si era già discusso dell’abbandono del piano di espansione del data center di Abilene, Texas — quello stesso data center che Meta si è poi offerta di prendere in affitto, con Nvidia che facilitava le trattative.
I bulls replicano su tre fronti. Primo, il debito: Nancy Tengler di Laffer Tengler Investments ricorda che Oracle ha sempre avuto un debt load significativo — e che il rapporto debt/equity è in realtà sceso anno su anno. L’aumento dei CDS Oracle a livelli record a marzo era una reazione al sentiment, non ai fondamentali del credito. Secondo, la fungibilità dell’infrastruttura: se OpenAI dovesse ridurre la spesa, quella capacità di data center troverebbe altri clienti. Il caso Abilene/Meta è già la prova empirica. Terzo, la leadership: Larry Ellison viene citato da più gestori come il fattore differenziante — un fondatore che “vede la visione e la esegue da 40 anni.”
Un dato tecnico vale la pena notare: il titolo tratta a circa 20x gli utili forward, sopra la media decennale di 18x. Non è economico in assoluto — ma rispetto al consensus target e alla traiettoria di crescita del cloud, il premio appare giustificato ai bulls. La prossima pubblicazione degli utili sarà il test più importante: sarà lì che Oracle potrà o confutare o confermare le preoccupazioni sul suo rapporto con OpenAI.
▶ AI3 — SaaSpocalypse: Oracle dice di essere al sicuro. Il mercato non ci crede
▶ Interviste gestori — “Abbiamo venduto Oracle dopo il debito da $18 miliardi per OpenAI”
▶ Asset Allocation 2 — Il free cash flow di Oracle è già negativo
▶ Semiconduttori — Oracle e OpenAI: doppia delusione, -11% in una seduta
▶ 2026 Le previsioni — I CDS Oracle ai livelli record: il segnale del mercato del credito
Fonte: Carmen Reinicke, Bloomberg, 1 maggio 2026. Redatto da Gianni & Claude (Anthropic). Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
01/05/26 — Nebius acquisisce Eigen AI per $615 milioni: più token per chip, meno costi per cliente
Detengo una posizione lunga in NBIS (Nebius Group), società direttamente oggetto di questo articolo. Claude è prodotto da Anthropic, investita da Amazon che è cliente di Nebius — conflitto strutturale dichiarato. Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
▶ 16/03/26 — Meta versa $27 miliardi a Nebius: ma chi è davvero Nebius?
▶ 11/03/26 — Nvidia e Nebius Group: partnership strategica per l’hyperscale cloud AI
Fonte: Dina Bass, Bloomberg, 1 maggio 2026. Traduzione e commento editoriale: Gianni & Claude (Anthropic).
Nebius Group (NBIS) ha annunciato l’acquisizione di Eigen AI, una startup californiana di 20 persone fondata da due alumni del MIT AI Lab, per circa $615 milioni in azioni e cash. Eigen ottimizza le prestazioni dei chip usati per l’inferenza AI — massimizzando il numero di token generati per ogni chip Nvidia che Nebius impiega nella sua infrastruttura cloud. È la seconda acquisizione di Nebius negli ultimi tre mesi, dopo Tavily a febbraio.
Nebius è nata nel 2024 dalla separazione delle attività non-russe di Yandex. Opera come “neocloud” — affitta capacità di calcolo AI a società che non vogliono o non possono costruire la propria infrastruttura. Ad Amsterdam, con data center in Europa e accordi con i principali hyperscaler. A novembre ha lanciato Token Factory, il prodotto di inferenza che compete con Fireworks, Baseten e i cloud giants. Con Eigen, Nebius acquisisce il team che può rendere Token Factory strutturalmente più efficiente dei concorrenti.
Eigen ottimizza i modelli open-source di punta — OpenAI, Alibaba, Meta, Nvidia — per massimizzare l’output per chip. Non è un’operazione di ricerca pura: è ingegneria applicata ad alto valore economico immediato. Il team di 20 persone vale $615 milioni — circa $30 milioni a testa — il che dice molto sulla scarsità di competenze specifiche nell’ottimizzazione dell’inferenza.
Fonte: Dina Bass, Bloomberg, 1 maggio 2026. Redatto da Gianni & Claude (Anthropic). Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
30/04/26 — Amazon Q1 2026: AWS al massimo da 15 trimestri, chip a $20 miliardi, agenti ovunque
Detengo una posizione lunga in AMZN (Amazon), oggetto diretto di questo articolo. Claude è prodotto da Anthropic — Amazon ha investito fino a $33 miliardi in Anthropic e distribuisce Claude su AWS Bedrock come modello frontier: conflitto strutturale dichiarato. Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
Fonti: earnings release Amazon Q1 2026, earnings call Andy Jassy, Bloomberg, CNBC, 29-30 aprile 2026. Elaborazione: Gianni & Claude (Anthropic).
Amazon ha riportato il trimestre più forte della sua storia recente su quasi ogni metrica rilevante. Ricavi totali a $181,5 miliardi (+17% a/a, consensus $177,3 miliardi). EPS diluito a $2,78 contro $1,64 atteso. Operating income a $23,9 miliardi — operating margin al 13,1%, il più alto di sempre. Il titolo ha aperto in calo di oltre il 3% nell’after-hours, penalizzato dal capex record e da una guidance Q2 sull’operating income leggermente sotto le attese. Il mercato, come di consueto, guarda avanti.
Il dato che conta di più per il posizionamento AI di Amazon è AWS: ricavi a $37,6 miliardi (+28% a/a), il tasso di crescita più alto in 15 trimestri, contro stime di $36,6 miliardi. Run rate annualizzato a $150 miliardi. Operating income AWS a $14,2 miliardi (margine 37,7%). Per contestualizzare: tre anni dopo il lancio di AWS, il run rate era $58 milioni. Tre anni dopo l’inizio di questa ondata AI, il solo AI revenue run rate di AWS supera $15 miliardi — 260 volte più grande.
Il cuore della storia AI di Amazon si articola su tre strati distinti: i chip proprietari, la piattaforma Bedrock, e gli agenti.
I chip. Il business dei chip Amazon — Graviton (CPU), Trainium (AI training/inference), Nitro — ha superato un run rate annualizzato di $20 miliardi, con crescita tripla cifra anno su anno e +40% trimestre su trimestre. Trainium2 ha circa il 30% di price-performance migliore rispetto alle GPU comparabili ed è largamente sold out. Trainium3, iniziato a spedire a inizio 2026, è quasi completamente prenotato con un miglioramento del 30-40% rispetto a Trainium2. Trainium4 — ancora 18 mesi dalla disponibilità ampia — è già in larga parte riservato. Gli impegni totali dei clienti per Trainium superano $225 miliardi.
Bedrock e i modelli. AWS Bedrock — la piattaforma che permette ai clienti di accedere ai modelli AI frontier senza costruire infrastruttura propria — ha visto la spesa dei clienti crescere del 170% trimestre su trimestre, e ha processato più token nel Q1 2026 che in tutti gli anni precedenti combinati. Amazon ha aggiunto GPT-5.4 di OpenAI su Bedrock questa settimana, con GPT-5.5 in arrivo. Il backlog AWS è a $364 miliardi, escludendo il recente accordo da $100 miliardi con Anthropic.
Gli agenti. Strands — il framework per costruire agenti AI con dati proprietari — ha superato 25 milioni di download, con 3x più download trimestre su trimestre. AgentCore, per il deployment degli agenti in ambienti enterprise, viene usato per lanciare un agente ogni 10 secondi. Amazon Leo, il servizio satellitare, ha già impegni di ricavi significativi da Delta Airlines, JetBlue, AT&T e NASA, con lancio commerciale previsto nei prossimi mesi.
Il resto del business non è secondario. Advertising: $17,2 miliardi (+22% a/a), run rate trailing 12 mesi oltre $70 miliardi — uno dei business più profittevoli di Amazon e in accelerazione. Stores: crescita delle unità al 15% anno su anno, il livello più alto dalla fine dei lockdown COVID. Amazon è ora il secondo più grande venditore di generi alimentari negli USA con oltre $150 miliardi di vendite lorde nel 2025. La guidance Q2 indica ricavi tra $194 e $199 miliardi (+16-19% a/a).
Fonti: Amazon earnings release Q1 2026, earnings call Andy Jassy, Bloomberg, CNBC, 29-30 aprile 2026. Redatto da Gianni & Claude (Anthropic). Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
29/04/26 — Bolla OpenAI o bolla AI? Non è la stessa cosa (e il mercato non lo sa)
Detengo posizioni lunghe in NVDA, ORCL e AVGO (Broadcom), tutti citati in questo articolo come titoli colpiti dal crollo dei proxy OpenAI. Claude è prodotto da Anthropic, citata come concorrente che ha guadagnato terreno su OpenAI — conflitto strutturale dichiarato. Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
Fonte: Dave Lee, Bloomberg Opinion, 29 aprile 2026. Traduzione e commento editoriale: Gianni & Claude (Anthropic).
La tesi di Dave Lee è semplice e vale la pena prenderla sul serio: una bolla OpenAI non è una bolla AI. Il panico di martedì — miliardi bruciati sui proxy OpenAI per un singolo articolo del WSJ — dimostra quanto il mercato abbia confuso i problemi di esecuzione di una singola azienda con la salute dell’intero settore. È un errore categoriale.
Il problema nasce dalla storia. ChatGPT è stato il prodotto consumer tech in più rapida crescita della storia — 100 milioni di utenti in due mesi. Quel momento ha trasformato OpenAI nell’emblema dell’intera rivoluzione AI, il termometro con cui il mercato misura la salute del settore. Ma il termometro è ormai tarato male.
OpenAI ha cambiato natura. Ha perso talenti chiave, si è scontrata con problemi nell’approvvigionamento di computing, e ha visto erodere il vantaggio competitivo di ChatGPT. La quota di mercato dei chatbot AI negli Stati Uniti è scesa dal 55,4% di un anno fa al 38,3% oggi — con Gemini di Google e Claude di Anthropic come principali beneficiari.
Nel frattempo i grandi competitor — Google con la sua infrastruttura cloud e i chip proprietari, Amazon con AWS, Meta con i suoi business legacy che finanziano la sperimentazione AI — hanno recuperato terreno sfruttando vantaggi costruiti in decenni. OpenAI li aveva sorpresi arrivando prima. Ora loro stanno stringendo la vite.
Lee chiude con una distinzione che vale la pena incorniciare: se l’AI revolution è reale e i guadagni di produttività promessi si materializzeranno, altri attori assorbiranno qualsiasi riduzione di spesa di OpenAI. CoreWeave lo ha detto esplicitamente: “OpenAI è un ottimo partner, ma non il nostro unico.” Se invece l’AI revolution non è reale — beh, quello è un problema diverso, e non siamo più vicini a rispondergli di quanto lo fossimo all’inizio della settimana.
È la domanda onesta. Il mercato ieri ha risposto come se la risposta fosse “non è reale” — salvo poi riprendersi nel pomeriggio quando Altman ha detto “firing on all cylinders.” Nessuna delle due reazioni era particolarmente razionale.
Fonte: Dave Lee, Bloomberg Opinion, 29 aprile 2026. Redatto da Gianni & Claude (Anthropic). Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
28/04/26 — OpenAI “firing on all cylinders”: la smentita che non smentisce nulla
Detengo posizioni lunghe in NVDA (Nvidia) e ORCL (Oracle), entrambi citati come proxy OpenAI. Claude è prodotto da Anthropic, citata in questo articolo come concorrente di OpenAI — conflitto strutturale dichiarato. Detengo inoltre ORBS (Eightco), la cui tesoreria include $90 milioni di equity OpenAI. Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
Stamattina avevamo scritto di OpenAI che mancava i target di vendita e del crollo dei titoli proxy. Nel pomeriggio è arrivata la risposta ufficiale: i business consumer ed enterprise sono “firing on all cylinders”, il report del WSJ è “prime clickbait”, l’umore interno è “incredibly positive”.
Bloomberg pubblica oggi un grafico che vale la pena leggere con attenzione.
Il grafo mostra la rete di relazioni — servizi, investimenti, hardware — tra i principali player dell’ecosistema AI, con i cerchi dimensionati per valutazione. Al centro: OpenAI e Nvidia, i due nodi con più connessioni. Intorno: Microsoft, Google, Amazon, SoftBank, CoreWeave, AMD, xAI, Anthropic, Mistral, Figure AI e altri.
La cosa che colpisce non è la complessità — è la circolarità. Nvidia vende chip a OpenAI, ma è anche investita in CoreWeave che affitta compute a OpenAI. Microsoft è il principale partner cloud di OpenAI ma sta affittando ad altri data center progettati per OpenAI. Amazon investe in Anthropic e le fornisce cloud, mentre Anthropic compete con OpenAI che usa Azure di Microsoft. Google investe in Anthropic e compete con entrambe.
Al di là del comunicato, emergono fatti operativi che parlano da soli: il progetto UK di OpenAI è stato messo in pausa; Microsoft ha affittato a terzi capacità data center in Norvegia inizialmente destinata a OpenAI; i piani per espandere un data center flagship in Texas con Oracle sono stati abbandonati dopo che i negoziati sul finanziamento si sono arenati.
CoreWeave ha tenuto a precisare che OpenAI non è il suo unico cliente — Google, Meta, Anthropic e Microsoft sono tutti nella lista. Vero. Ma è anche il tipo di dichiarazione che si fa quando si vuole rassicurare il mercato che la dipendenza da un singolo cliente non è eccessiva. Il fatto che sia necessario dirlo è già un segnale.
Fonte: Seth Fiegerman, Bloomberg, 28 aprile 2026. Redatto da Gianni & Claude (Anthropic). Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
28/04/26 — Quanto costa scegliere il cavallo sbagliato: OpenAI manca i target e i proxy crollano
Conflitti multipli in questo articolo. (1) Claude è prodotto da Anthropic, citata come concorrente che ha sottratto quote di mercato a OpenAI — conflitto strutturale diretto dell’autore di queste righe. (2) Detengo una posizione lunga in NVDA (Nvidia) e ORCL (Oracle), entrambi citati come proxy OpenAI in calo. (3) Detengo ORBS (Eightco Holdings), la cui tesoreria include $90 milioni di equity OpenAI. Il lettore valuti di conseguenza. Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.
Il Wall Street Journal ha riportato lunedì che OpenAI ha mancato diversi target mensili di vendita nel 2026, perdendo terreno nei segmenti coding ed enterprise a favore di Anthropic. La reazione dei mercati è stata immediata: SoftBank ha ceduto fino all’11% a Tokyo, CoreWeave, Oracle e AMD hanno perso circa il 3% nel pretrading americano.
La notizia in sé è parziale — fonti anonime, nessuna conferma ufficiale — ma il mercato l’ha presa sul serio. E la ragione è semplice: da mesi gli investitori sono in stato di allerta su qualsiasi segnale che le megaspese in infrastruttura AI potrebbero non essere sostenute da una domanda altrettanto robusta.
Il dato più brutale dell’articolo Bloomberg non riguarda OpenAI direttamente — riguarda chi ha scommesso su di essa. Un basket di titoli legati a OpenAI ha guadagnato circa il 75% dalla fine del 2024. Un basket equivalente di titoli legati ad Alphabet nello stesso periodo: oltre il 300%. La divergenza è drastica e racconta una storia precisa: i mercati hanno cominciato a spostare le aspettative su chi guiderà la prossima fase dell’AI.
I proxy di OpenAI più seguiti dal mercato sono Nvidia, Microsoft, Oracle, SoftBank, CoreWeave e AMD. Nessuno di questi è investito solo in OpenAI — ma il mercato li tratta come tali nei momenti di panico, il che significa che la volatilità di OpenAI si trasmette su bilanci aziendali che con OpenAI hanno molto meno a che fare di quanto i titoli dei giornali suggeriscano.
Sullo sfondo di questa storia c’è una battaglia legale e narrativa che Elon Musk porta avanti da mesi contro Sam Altman e OpenAI. La tesi di Musk è semplice e dirompente: OpenAI è nata come organizzazione senza scopo di lucro, con la missione esplicita di sviluppare l’intelligenza artificiale nell’interesse dell’umanità. Musk era tra i fondatori e tra i principali finanziatori iniziali. Poi Altman ha guidato la trasformazione in una struttura commerciale — prima “capped profit”, ora in transizione verso una società for-profit a tutti gli effetti — che vale decine di miliardi di dollari e ha come principale partner Microsoft.
Musk sostiene che questa trasformazione costituisce un tradimento della missione originale e, nei termini legali della causa che ha intentato, una appropriazione indebita di asset che erano stati donati a una causa pubblica per fini privati. OpenAI risponde che la struttura è necessaria per competere e che la missione originale è invariata.
Fonte: Subrat Patnaik, Bloomberg, 28 aprile 2026. Redatto da Gianni & Claude (Anthropic). Per il disclaimer completo: leggere il disclaimer.