Quando si fermerà la discesa del trading AI? Il mercato osserva il "dilemma del prigioniero" dietro la massiccia emissione di debito da parte di Meta

Nell'ultima settimana, il trading sull'AI ha affrontato una nuova ondata di pressioni di vendita, mentre i mercati azionari e obbligazionari statunitensi sono stati sottoposti a tensioni contemporanee. Il Nasdaq ha registrato la peggiore performance giornaliera degli ultimi mesi, il premio per il rischio delle obbligazioni high yield statunitensi è salito ai massimi da 17 mesi, mentre il rendimento dei junk bond di categoria CCC è aumentato fino al livello più alto dal 2020. La volatilità superficiale degli indici azionari è rimasta limitata, ma la rivalutazione del rischio degli asset sottostanti sta accelerando.

Uno dei principali motivi di preoccupazione del mercato è rappresentato dal massiccio piano di finanziamento annunciato da Meta dopo la pubblicazione dei risultati del terzo trimestre. Secondo un rapporto di Barclays del 23 ottobre, Meta ha scelto di anticipare il finanziamento anche perché altre aziende dell’ecosistema AI hanno già avviato o pianificato raccolte di capitale, mentre la capacità di assorbimento del mercato finanziario sta diventando sempre più limitata.

Questo evidenzia il "dilemma del prigioniero" che devono affrontare i giganti dell’AI: ogni azienda è motivata a fissare il proprio finanziamento in anticipo, ma se tutti i grandi player accelerano l’emissione obbligazionaria, l’aumento della nuova offerta può far salire i costi di finanziamento, restringendo lo spazio di raccolta per tutti i partecipanti. Allo stesso tempo, gli hedge fund continuano a ridurre la leva, mentre la dispersione degli spread sulle attività creditizie legate all'AI sta aumentando.

Il momento in cui il trading sull'AI potrà interrompere la fase ribassista non dipende solo dalla redditività dei big tech, ma anche dalla capacità del mercato di assorbire un’offerta obbligazionaria intensa e dal rischio che l’aumento dei costi di finanziamento possa colpire ulteriormente la filiera dell’AI.

Indici apparentemente stabili, ma posizioni AI liquidate in massa

Nell'ultima settimana, la performance degli indici ha mascherato forti divergenze tra singoli titoli. Dati di Goldman Sachs mostrano che la combinazione long/short su titoli AI e titoli rischiosi è scesa di circa il 55% rispetto ai massimi di giugno, azzerando i guadagni da inizio anno; anche le strategie momentum hanno subito importanti ritrazioni, fino ai livelli estremi dalla crisi finanziaria del 2008.

Giovedì, l’indice S&P 500 è sceso dell’1,2%, ma 335 sue componenti hanno comunque chiuso in rialzo; l’S&P 500 equal-weighted è salito dello 0,7%, ma lo SPY ponderato per capitalizzazione ha chiuso in ribasso. Goldman Sachs fa notare che negli ultimi otto giorni di negoziazione, gli hedge fund hanno ridotto la leva in sette sessioni, mentre le vendite di giovedì sono state dettate esclusivamente da chiusure di posizioni long.

Questo indica che la recente correzione non rappresenta solo una revisione delle valutazioni sull'AI, ma anche una liquidazione concentrata di posizioni congestionate. Se questa rotazione di posizioni porterà a un rimbalzo sostenuto dipenderà comunque dai segnali di alleggerimento delle pressioni sul mercato del credito.

Il rischio di credito si concentra sui debitori a rating basso

Secondo Bloomberg, il premio medio per il rischio delle obbligazioni high yield statunitensi è salito ai massimi da 17 mesi, con il primario che ha registrato il maggior numero di cancellazioni di emissioni dall’inizio dell’anno; i rendimenti dei junk bond di categoria CCC hanno raggiunto il 15,85%, massimo dal 2020, e lo spread rispetto alle obbligazioni di categoria BB si è avvicinato ai picchi del 2016 e del 2020.

Il mercato dei leveraged loan è sotto pressione anch'esso: il valore delle loan distressed scambiate sotto i 60 centesimi sul dollaro ha raggiunto il massimo da marzo 2020. Secondo J.P. Morgan, negli ultimi 12 mesi il volume dei prestiti con prezzo pari o inferiore agli 80 centesimi è aumentato di quasi il 90%.

È importante sottolineare che, mentre lo spread sulle obbligazioni di categoria CCC si è allargato considerevolmente, il mercato del credito nel suo complesso non mostra un peggioramento sincrono, il che indica che i rischi si stanno concentrando su emittenti con capacità di ripagare il debito più debole. Secondo Robert Cohen, direttore del credito corporate di DoubleLine Capital, alcuni debitori di categoria CCC potrebbero andare incontro a ristrutturazioni, ma questo non significa che il ciclo creditizio generale abbia già subito una svolta negativa.

Secondo Goldman Sachs, dallo spread di derivati creditizi investment grade e high yield alle obbligazioni cash a rating inferiore, diversi indicatori di spread hanno raggiunto i massimi di questo ciclo. R. Lakshmanan, direttore del credito corporate Asia-Pacifico di CreditSights a Singapore, afferma che dopo diversi shock globali il repricing del rischio di credito sta evolvendo in una tendenza strutturale.

L’emissione Meta evidenzia il dilemma sul finanziamento dell’AI

Il piano di finanziamento Meta ha portato alla luce il conflitto tra la spesa in conto capitale per l'AI e la capacità di assorbimento dei mercati del credito. L’azienda ha ridotto le previsioni di capex per il 2026 a 135-145 miliardi di dollari, con spese attese nel quarto trimestre tra 49 e 59 miliardi di dollari; il free cash flow post-dividendi è diventato negativo e il management intende raccogliere centinaia di miliardi di dollari già a partire da questo autunno.

Barclays sottolinea nel suo report che la crescita dei ricavi dei big tech si sta concretizzando, ma la spesa in conto capitale continua a crescere: il problema non è più “se i finanziamenti saranno disponibili”, ma “quando, quanto e con quali strumenti raccogliere fondi”.

Meta ha dichiarato nei documenti che, poiché molte aziende dell’ecosistema AI hanno già avviato o programmato collocamenti, la capacità di assorbimento del mercato sta diminuendo, rendendo necessario anticipare il finanziamento.

Ma se tutte le aziende optano per chiudere il finanziamento prima degli altri, la decisione razionale dei singoli si trasforma in pressione sul mercato: i nuovi bond arrivano in massa, facendo salire i costi di emissione e impedendo la riduzione degli spread di credito. Per evitare che l’indebitamento eccessivo minacci i rating, le aziende valutano anche strumenti di equity, obbligazioni convertibili, ABS (asset-backed securities) e forme di finanziamento off-bilancio.

Secondo Barclays, l’offerta di debito AI continuerà a limitare in tempi brevi il restringimento degli spread di credito.

Aumenta la divergenza di credito AI, pricing sempre più specifico

Barclays stima che il mercato delle attività creditizie AI valga circa 680 miliardi di dollari, includendo big tech, semiconduttori, data center e hardware, coprendo il 7,5% della capitalizzazione dell’indice investment grade ma pesando per circa il 13% sull’esposizione al rischio di duration (DTS).

Globalmente, le attività creditizie AI offrono uno spread di circa 35 punti base rispetto all’indice investment grade; le obbligazioni di durata superiore a 10 anni arrivano a circa 55 punti base di premio. Inoltre, la dispersione degli spread tra emittenti AI è salita negli ultimi 12 mesi da 24 a 65 punti base; escludendo Oracle e il segmento data center, questo valore cresce ancora del 60%, toccando i 37 punti base.

Dalla metà di settembre, gli spread di credito di Oracle, Meta, SpaceX e diversi operatori di data center si sono ampliati più dell’indice; quelli a breve scadenza di Microsoft, Google e Amazon si sono mantenuti più resilienti. Il mercato sta iniziando a distinguere i singoli emittenti in base alle necessità di finanziamento, ai bilanci e ai rischi di lungo termine, invece di considerare l’AI un tema di credito omogeneo.

Anche la curva dei rendimenti riflette la pressione sulla parte lunga: i dati Barclays indicano che nell’ultimo anno le pendenze medie dei tratti 2-5, 5-10 e 10-30 anni per i big tech sono aumentate rispettivamente del 137%, 140% e 68%. Tra questi, la curva 10-30 anni di Meta raggiunge i 68 punti base di differenza, la più pronunciata tra i peer.

L’irrobustirsi della parte lunga della curva segnala che gli investitori richiedono compensi per il rischio crescenti sul debito a lunga scadenza. Via via che le aziende AI incrementano la capex, il mercato è chiamato ad analizzare non solo se questi investimenti genereranno ricavi, ma anche la dimensione del fabbisogno finanziario, i tempi di generazione di flusso di cassa e l’impatto dei nuovi bond sui costi complessivi.

Di conseguenza, la possibilità che il trading sull’AI interrompa il trend ribassista dipende dalla capacità del mercato di assorbire nuovi finanziamenti, dalla stabilità degli spread di credito e dalla persistenza della crescente divergenza di rischio tra le aziende AI. Finché queste pressioni non si allenteranno, eventuali rimbalzi saranno comunque limitati dall’incremento dei costi di finanziamento.