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La mania dell’IA ripeterà la bolla degli investimenti ferroviari? Il presidente di Blackstone: Questa volta è diverso

La mania dell’IA ripeterà la bolla degli investimenti ferroviari? Il presidente di Blackstone: Questa volta è diverso

deeptech深科技deeptech深科技2026/09/24 03:32
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Il boom degli investimenti nell'intelligenza artificiale (AI) continua a crescere, con migliaia di miliardi di dollari indirizzati verso chip, data center e progetti energetici. Tuttavia, una domanda sempre più urgente assilla gli investitori: dove si trovano i reali ritorni degli investimenti in AI?


Recentemente, Jon Gray, presidente e COO di Blackstone Group, ha paragonato in una presentazione per gli investitori l'attuale fase di sviluppo dell'AI all'"alba del 1870" e, attraverso i dati su ricavi aziendali, case study e le cifre degli investimenti Blackstone, ha risposto ai dubbi sul ritorno dei grandi capitali investiti.


Gray cita lo slogan di una vecchia pubblicità, "Dov'è la carne?", per chiedersi quale sia il vero ritorno dietro massicci investimenti. Secondo lui,l’AI ha già iniziato a portare guadagni e miglioramenti di efficienza ad alcune aziende, e il campo di applicazione continuerà ad ampliarsi; quando la tecnologia penetrerà in settori fisici come la robotica e la guida autonoma, la domanda di capacità di calcolo potrebbe quindi crescere ulteriormente.


Seguendo questo ragionamento, Gray considera chip, data center e energia come pilastri chiave per l'espansione dell'AI. Ha anche menzionato che la realizzazione dei progetti è limitata dalla fornitura di attrezzature, dagli investimenti di capitale e dalle autorizzazioni necessarie. Blackstone sta pianificando investimenti in questi settori fisici, prestando attenzione anche ai rischi legati alle valutazioni elevate, ai cambiamenti tecnologici e alla difficoltà dei progetti di generare ritorni.


Dov’è la “carne” degli investimenti in AI


La “carne” di cui parla Gray fa riferimento alla domanda principale degli investitori. Enormi capitali sono impiegati nell'acquisto di chip, nella costruzione di server farm e in infrastrutture energetiche: alla fine, esistono veramente abbastanza clienti disposti a pagare per prodotti AI? Se i ricavi si concentrano solo su poche società e l’adozione aziendale non genera guadagni, la domanda di infrastrutture non può essere sostenuta a lungo soltanto dalle aspettative degli investimenti.


Durante il suo intervento, Gray ha prima mostrato la crescita delle società di modelli. Secondo i dati forniti, i ricavi annui combinati di OpenAI e Anthropic hanno raggiunto circa 105 miliardi di dollari a luglio 2026. Inoltre, le 14 società AI osservate da Blackstone sono passate da un ricavo annuo precedente di 25 milioni di dollari a circa 525 milioni di dollari, con una crescita di 21 volte.


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Immagine | Gray confronta la crescita dei ricavi tra Anthropic e OpenAI (fonte: Youtube)


Queste cifre mostrano la rapidità della crescita dei ricavi, ma è necessario considerare con attenzione i criteri statistici.Il ricavo annualizzato è un calcolo sui ricavi recenti proiettati in un anno, non corrisponde né ai ricavi effettivamente realizzati sull’intero anno, né agli utili.Gray usa questo dato per rispondere ai dubbi sulla reale domanda a pagamento, ma occorrerà più tempo per verificare se l’intero settore riuscirà a recuperare gli investimenti.


Oltre ai ricavi, Gray ha discusso come le aziende usano l’AI. Una delle imprese di torri di telecomunicazione in cui Blackstone ha investito ha speso circa 4 milioni di dollari per migliorare i processi di gestione degli affitti, ottenendo, secondo Gray, circa 4,5 milioni di dollari di beneficio annuo dal progetto. Un’altra compagnia di affitti immobiliari usa l’AI per velocizzare l'elaborazione delle richieste, riducendo i tempi di attesa per i clienti.


Questi casi dimostrano che il valore dell’AI sta entrando in processi aziendali in cui è possibile calcolare costi e benefici. Per esempio, una gestione più rapida dei processi consente di risparmiare tempo e costi; nuove funzionalità apprezzate dai clienti possono generare ricavi aggiuntivi.


L’azienda Chamberlain, un produttore di porte da garage citato da Gray, offre un’ulteriore possibilità. L’impresa ha integrato capacità di riconoscimento visivo e altre funzioni in nuovi prodotti domestici, generando ricavi annualizzati per decine di milioni di dollari. Rispetto al solo miglioramento di processi esistenti, questi prodotti usano l’AI per espandere il business, creando così nuove fonti di reddito.


Parlando dei cambiamenti in atto, Gray ha riportato la scena al 1870. All’epoca, gli Stati Uniti erano ancora largamente rurali, e ferrovie, elettricità e acciaio non avevano ancora rivoluzionato la vita quotidiana. Nei tre decenni successivi, con la diffusione delle nuove tecnologie, sono cambiati radicalmente sia l’economia che i modelli produttivi. Secondo lui, oggi l’AI potrebbe essere in una fase iniziale simile.


Tuttavia, questo parallelismo contiene anche un avvertimento. Ad esempio, le ferrovie hanno stimolato la crescita economica, ma durante il boom costruttivo circa 200 aziende ferroviarie sono fallite o sono andate in insolvenza. Egli sottolinea che, in passato, alcune imprese hanno costruito in anticipo tramite leva elevata, facendo sì che l’offerta eccedesse largamente la domanda.


Secondo Gray, però, esistono delle differenze rispetto agli investimenti odierni nelle infrastrutture AI, sulla base delle lezioni apprese dai fallimenti delle ferrovie. Oggi la domanda di data center e di progetti energetici supera l’offerta, e molti progetti sono già stati siglati con clienti a bassa leva finanziaria e ottima solidità economica.


In pratica, dopo essersi assicurate ritorni dal business, le aziende potrebbero espandere ulteriormente l’adozione dell’AI, facendo crescere il carico dei modelli e il numero delle applicazioni, il che spingerà la domanda di calcolo verso l’alto. Con l'arrivo dell’AI in settori come la robotica e la guida autonoma, questa domanda si sposterà dagli uffici al mondo reale.


Pertanto, la valutazione attuale di Gray si basa sulla crescita dei ricavi dei modelli e sui casi concreti di applicazione aziendale, mentre per il futuro si aspetta un utilizzo tecnologico ancora più ampio. Tuttavia, c’è ancora una distanza tra i due scenari: l’ampiezza delle applicazioni, la propensione dei clienti a investire e la realizzazione concreta dei progetti determineranno la portata definitiva della domanda.


Come investe Blackstone nell’AI


Con una domanda di calcolo in costante crescita, chi costruirà le strutture di supporto e dove saranno reperiti i fondi? Analizzando questo tema, Gray ha condiviso le strategie di Blackstone negli investimenti nei data center, nell’elaborazione e nel settore energetico. Secondo lui,chip, data center ed energia sono i nodi chiave, e la disponibilità di forniture, i tempi di costruzione e le autorizzazioni locali influenzano ogni progetto.


In primo luogo, l’affitto dei data center rappresenta una finestra sulle variazioni della domanda secondo Blackstone. Gray afferma che la piattaforma di data center ha siglato contratti per circa 1 gigawatt di capacità d’affitto nel 2024, 2 gigawatt nel 2025 e si prevede almeno 6 gigawatt nel 2026. Quest’anno la costruzione correlata ai data center ammonta a circa 100 miliardi di dollari di spesa in conto capitale, mentre gli affittuari investiranno ulteriormente per acquistare chip.


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Immagine | Il data center AirTrunk investito da Blackstone (fonte: sito ufficiale Blackstone)


Secondo il sito ufficiale di Blackstone, la sua piattaforma di data center comprende QTS in Nord America e AirTrunk nell’Asia-Pacifico. In precedenti interviste pubbliche, Gray ha raccontato che dopo l’acquisizione di QTS, Blackstone ha iniziato a ricevere crescenti richieste di potenza di calcolo dai big tech, ampliando progressivamente gli investimenti nell’energia, negli equipaggiamenti elettrici e in nuove cloud company specializzate nel GPU computing.


Queste strategie sono strettamente legate alle esigenze di costruzione e gestione dei data center. Le server farm richiedono terreni, edifici, sistemi di raffreddamento e connessione alla rete elettrica; una volta operative, è indispensabile una fornitura stabile di energia, mentre i clienti vi installeranno i chip. Secondo Gray, più si diffonde l’AI, più questi aspetti fisici contribuiscono a determinare la velocità di espansione.


Blackstone ha investito anche nel settore elettrico e negli equipaggiamenti correlati. Tuttavia, la produzione di generatori ha tempi di consegna molto lunghi: le turbine ordinate da GE Vernova, ad esempio, potrebbero essere consegnate solo nel 2031. Anche la capacità produttiva degli equipaggiamenti, la costruzione delle reti e le autorizzazioni influenzano la rapidità della fornitura di energia.


Oltre agli investimenti in data center e strutture energetiche, Blackstone partecipa attivamente anche al finanziamento della potenza di calcolo. Nell’agosto di quest’anno, Nvidia ha annunciato una collaborazione con Blackstone e altri per la creazione di piattaforme di finanziamento per infrastrutture di calcolo AI, così da consentire ai clienti di ottenere i capitali necessari alla costruzione degli impianti.


Gray aggiunge che, all’atto pratico, Blackstone presta attenzione anche alla presenza di contratti a lungo termine e alla loro sostenibilità finanziaria da parte dei clienti sottoscrittori.


Tuttavia, i contratti a lungo termine coprono solo parte dell’incertezza sulla domanda; la realizzazione e la gestione dei progetti restano soggette ad altri rischi, ad esempio le riserve delle comunità sulle costruzioni dei data center, problematiche di cybersecurity e questioni geopolitiche. Inoltre, alcune startup ad oggi senza ricavi hanno già molto valore, ma la sostenibilità di tali valutazioni andrà verificata com attenzione in futuro.


Nella ricerca di opportunità di crescita dell’AI, Blackstone riflette anche sul valore insostituibile di alcuni asset. Alla fine dell'intervento, Gray cita investimenti in squadre di cricket, catene di caffè, immobili sul mare e aeroporti, sostenendo che le persone avranno sempre bisogno di queste esperienze o strutture. Sono investimenti diversi da quelli in infrastrutture di calcolo, ma confermano l’attenzione di Blackstone verso la domanda di lungo periodo.


Tornando alla domanda “dov’è la carne”, alcune applicazioni dell’AI hanno già portato ricavi e migliorato l’efficienza, il che motiva gli investimenti di Blackstone in potenza di calcolo, data center ed energia. Ma il passaggio dai guadagni immediati al valore nel lungo periodo dipenderà dalla capacità delle applicazioni di generare continuamente valore e dalla realizzazione puntuale delle infrastrutture e della domanda d’uso sufficiente.



Operatività/Impaginazione: He Chenlong


Nota: copertina/immagine principale generata con supporto AI

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