L'IA brucia troppi soldi? Le più ricche aziende tecnologiche cinesi si affrettano a raccogliere fondi

Diverse tra le più ricche aziende internet cinesi hanno recentemente iniziato a cercare finanziamenti esterni.

Alibaba ha effettuato un aumento di capitale, Tencent ha emesso obbligazioni e ByteDance ha ottenuto un prestito sindacato da 29,6 miliardi di dollari da quasi 30 banche.

Ma la domanda è: ne hanno davvero bisogno? Almeno sulla carta, non sembra affatto.

Alla fine di giugno di quest’anno, Alibaba deteneva ancora 474,5 miliardi di yuan in contanti e altri investimenti liquidi. Il «contante totale» ufficialmente riportato da Tencent era invece di 511,2 miliardi di yuan. ByteDance, che non pubblica report finanziari, è comunque una delle aziende internet più redditizie della Cina.

Se sono già così ricche, perché continuano a cercare finanziamenti ovunque?

La risposta è semplice: IA.

L’ultima ad aggiungersi a questa ondata di finanziamenti è ByteDance.

Il 3 settembre, secondo quanto riferito dai media, ByteDance aveva inizialmente previsto di prendere in prestito solo 20 miliardi di dollari. Dopo la diffusione della notizia, quasi 30 banche provenienti da Cina, Stati Uniti, Europa e Singapore hanno partecipato, con sottoscrizioni superiori ai 30 miliardi di dollari. ByteDance ha quindi ampliato l’importo del prestito a 29,6 miliardi di dollari (circa 200 miliardi di yuan), rendendolo la seconda operazione di prestito in dollari più grande in Asia quest’anno.

Ciò che la rende particolarmente eccezionale è che una somma così ingente è stata ottenuta senza garanzie.

Una persona direttamente coinvolta nell’operazione ha dichiarato che un prestito non garantito di tale entità è molto raro. In sostanza, le banche hanno osato prestare i fondi esclusivamente sulla base del merito creditizio di ByteDance.

Nel 2024, ByteDance ha inoltre ottenuto 10,8 miliardi di dollari da circa 20 istituti bancari e finanziari nazionali ed esteri. Ora, il volume dei prestiti è quasi triplicato rispetto a due anni fa, pur con condizioni di finanziamento ancora migliori.

A cosa servirà il denaro? ByteDance lo definisce «per finalità societarie generali», ma secondo i media sarà principalmente impiegato per sostenere l’espansione dell’azienda nell’ambito dell’IA.

Alibaba ha scelto una strada diversa.

A fine agosto di quest’anno, Alibaba ha collocato nuove azioni a Hong Kong, raccogliendo in un’unica operazione 80 miliardi di dollari di Hong Kong, specificando chiaramente l’utilizzo: l’intero importo sarà investito in IA, soprattutto per espandere la potenza di calcolo, costruire data center su larga scala dedicati all’IA e aggiornare l’infrastruttura cloud.

Tencent si è rivolta al mercato obbligazionario. A giugno di quest’anno, Tencent ha emesso obbligazioni per 2,45 miliardi di dollari e 15 miliardi di yuan, alcune delle quali in valuta yuan scadono direttamente nel 2056, con una durata di 30 anni. Tencent non ha dichiarato esplicitamente che questi fondi saranno destinati agli investimenti in IA, ma nello stesso tempo ha accelerato significativamente gli investimenti nelle infrastrutture IA.

Questo fenomeno di grandi aziende che cercano finanziamenti ovunque non è esclusivo della Cina.

Al 7 luglio di quest'anno, Amazon, Alphabet, Meta e Oracle avevano emesso circa 194 miliardi di dollari in obbligazioni nell'anno corrente, quasi l'80% in più rispetto ai 108 miliardi di dollari emessi nell'intero 2025.

Tra queste, Meta ha emesso 25 miliardi di dollari in obbligazioni in un'unica operazione alla fine di aprile. Oracle prevede di raccogliere da 45 a 50 miliardi di dollari quest'anno tramite obbligazioni e azioni per finanziare la propria espansione nell'infrastruttura cloud e per l'IA.

Dalla Cina agli Stati Uniti, sempre più colossi tecnologici ricorrono proattivamente a finanziamenti esterni. Non perché siano privi di liquidità, ma perché l'IA richiede ingenti capitali.

Recandosi nella contea di Guangling, a Datong (Shanxi), e osservando l'infrastruttura informatica di ByteDance, si può comprendere meglio l'espressione «l'IA brucia denaro».

Lì, Volcano Engine, controllata da ByteDance, ha realizzato il vasto centro di calcolo Taihang. Solo per la seconda fase, l'investimento totale ammonta a 4,5 miliardi di yuan, con oltre 15.000 armadi server previsti; la fase include anche opere di supporto per un progetto di trasmissione e trasformazione elettrica da 220 kV.

▲ Fonte: Sito web del governo popolare della contea di Guangling

Di solito l'IA che vediamo è un chatbot o un video generato in pochi secondi. Ma quando diventa realtà, si traduce in edifici per sale server, file di server e un'enorme infrastruttura di supporto.

Anche se i chip attirano maggiore attenzione, ottenerli è solo il primo passo. La vera sfida è trasformare singoli chip in potenza di calcolo stabile e operativa.

Dall'inizio di quest'anno, le vendite dei chip H200 di NVIDIA alla Cina hanno richiesto ripetuti processi di approvazione e consegna. Anche con una licenza ottenuta, i chip non sono immediatamente disponibili. Nel contempo, i data center necessitano tempo per costruzione, installazione degli impianti e avvio finale.

Ciò significa che gli investimenti nell'infrastruttura IA non solo sono ingenti, ma richiedono pianificazione anticipata e finanziamenti continui.

Con la crescita costante della domanda di potenza di calcolo, anche le spese in conto capitale delle grandi aziende sono aumentate rapidamente.

All'inizio del 2025, Alibaba ha annunciato un investimento di almeno 380 miliardi di yuan nei prossimi tre anni per costruire infrastrutture per l'IA e il cloud computing, spendendo circa 67,7 miliardi di yuan già nel secondo trimestre.

ByteDance è ancora più aggressiva. Secondo fonti giornalistiche, l'azienda ha discusso internamente l'aumento della spesa in conto capitale per il 2026 fino a un massimo di 70 miliardi di dollari (circa 470 miliardi di yuan), concentrata su data center e altre infrastrutture IA. Questa cifra potrebbe essere rivista, ma illustra chiaramente la portata di questa corsa.

Questo senso di urgenza è evidente anche in Zhang Yiming.

Annunciando le proprie dimissioni da CEO di ByteDance nel 2021, Zhang Yiming scrisse in una lettera interna di voler adottare «una prospettiva decennale», dedicando più tempo all'apprendimento, al pensiero sistematico e alla ricerca di nuove tematiche.

A luglio di quest'anno, ha raramente parlato in una riunione interna del team Seed, affermando esplicitamente di non basarsi sulla distillazione di modelli concorrenti per ottenere posizioni di breve termine e dichiarando la propria disponibilità a sacrificare alcuni guadagni immediati per obiettivi a lungo termine.

Nella ricerca e sviluppo di modelli, Zhang Yiming continua a privilegiare la prospettiva a lungo termine, ma negli investimenti in potenza di calcolo e infrastruttura ByteDance sta accelerando decisamente.

Il motivo è semplice: se un modello è in ritardo oggi, può essere aggiornato entro sei mesi. Ma se altri hanno già installato numerosi GPU nei propri server e li hanno messi in funzione, mentre il vostro data center è ancora in costruzione e in attesa dell'allaccio elettrico, questo divario temporale è difficilmente recuperabile.

Inoltre, nell'era dell'IA, l'infrastruttura non è più solo un supporto dietro l'attività commerciale: è essa stessa parte integrante del business.

Ciò che un modello può realizzare, quanti utenti può servire e se i costi possono essere ridotti dipendono direttamente dalla potenza di calcolo. In una certa misura, dove viene costruita l'infrastruttura determina il tetto massimo del business.

La competizione nell’IA potrebbe durare molti anni, ma la corsa all’infrastruttura è concentrata in questi pochi anni. Ciò per cui le grandi aziende competono davvero non sono solo i chip, ma anche il tempo.

Ciò solleva però un’altra domanda: se hanno centinaia di miliardi di yuan di liquidità, perché non investono semplicemente i propri fondi?

Perché i fondi di un’azienda non vengono mai impiegati per un solo scopo: riacquisti di azioni, acquisizioni e sviluppo di nuove attività richiedono tutti risorse, e va lasciato spazio per rischi e opportunità future.

Server, data center e altre infrastrutture generano valore per molti anni. Usare fondi a lungo termine per sostenere investimenti a lungo termine è una scelta del tutto naturale.

Tencent è un esempio molto intuitivo: sebbene non abbia esplicitamente destinato i proventi dell’emissione obbligazionaria agli investimenti in IA, i fondi a lungo termine offrono chiaramente maggiore flessibilità per futuri investimenti su larga scala.

Naturalmente, esiste un altro presupposto fondamentale che permette alle grandi aziende di osare questo tipo di spesa: i conti cominciano a tornare.

Durante la conference call sui risultati del secondo trimestre di quest’anno, un analista ha posto una domanda diretta: se la spesa in conto capitale del secondo trimestre (circa 53 miliardi di yuan) fosse annualizzata, supererebbe i 200 miliardi di yuan. Come influenzerebbero gli ammortamenti futuri i profitti? Quanto tempo occorrerà affinché i nuovi ricavi derivanti dall’IA coprano questi costi?

James Mitchell, Chief Strategy Officer di Tencent, ha rivelato un ulteriore livello di logica alla base delle spese in conto capitale dell’azienda.

Secondo lui, data l’attuale domanda di potenza di calcolo e i prezzi di locazione, se Tencent, come alcune emergenti aziende di cloud computing, noleggiasse direttamente la nuova potenza di calcolo a terzi, riuscirebbe quasi immediatamente a coprire l’ammortamento degli equipaggiamenti e ottenere rapidamente margini interessanti.

Il presidente di Tencent, Martin Lau, ha poi aggiunto un ulteriore calcolo: parte della potenza di calcolo per la quale erano stati già effettuati pagamenti e ordini alcuni mesi fa potrebbe ora essere rivenduta, con un potenziale guadagno superiore al 30%.

Ciò fornisce di fatto un “cuscinetto di sicurezza” per le spese in conto capitale di Tencent in ambito IA: se il proprio business IA cresce rapidamente, ne usa direttamente la potenza di calcolo; se la domanda esterna è più forte, può monetizzarla tramite servizi cloud.

La potenza di calcolo si sta trasformando da un mero costo in un asset produttivo in grado di generare ricavi.

Anche Alibaba ha avviato calcoli simili. Ad agosto di quest’anno, Eddie Wu, CEO di Alibaba Group, ha dichiarato durante la conference call sui risultati che, sulla base del margine lordo medio attuale dei prodotti IA, le spese in conto capitale correlate all’IA potrebbero essere recuperate in circa tre anni. Con miglioramenti del margine lordo e dell’efficienza operativa, tale periodo potrebbe ridursi a 2,5 anni, o addirittura a circa 2 anni in futuro.

Ha inoltre precisato che i chip A100 acquistati da Alibaba nel 2020, e persino i chip V100 acquistati nel 2018, sono ancora in funzione a capacità quasi piena, con una vita utile reale ben superiore al periodo teorico di ammortamento.

Nel frattempo, i ricavi stanno cominciando a crescere: i ricavi di Alibaba da prodotti IA hanno registrato una crescita a tre cifre per il dodicesimo trimestre consecutivo, con ricavi annualizzati superiori ai 49,5 miliardi di yuan. Nel secondo trimestre di quest’anno, i ricavi da Kling AI di Kuaishou hanno superato gli 850 milioni di yuan.

Queste cifre non dimostrano ancora che gli investimenti centinaia di miliardi di yuan in IA siano stati interamente recuperati. Ma almeno le grandi aziende non basano più i calcoli sul futuro dell’IA esclusivamente sull’immaginazione: quanto investire, in quanto tempo recuperare e quali ricavi generare — questi calcoli diventano sempre più chiari.

Si forma così un nuovo ciclo: più potenza di calcolo consente di addestrare più modelli e servire più clienti; con la crescita dei ricavi, l’azienda acquisisce maggiore fiducia per proseguire gli investimenti e ottiene più facilmente il finanziamento successivo.

I soldi diventano potenza di calcolo, la potenza di calcolo alimenta il business e il business sostiene il prossimo round di investimenti.

Ma anche la direzione del mercato dei capitali sta cambiando.

Nel primo semestre di quest’anno, il capitale era entusiasta dell’IA sia in Cina che negli Stati Uniti. Tuttavia, nella seconda metà dell’anno il mercato è diventato più cauto, con crescente attenzione verso la realizzabilità delle elevate valutazioni e i tempi necessari per rendere profittevoli gli ingenti investimenti.

Questo spiega anche perché l’emissione di diritti azionari da 80 miliardi di HKD di Alibaba è degna di nota. Alibaba non manca di liquidità, eppure ha scelto comunque di raccogliere fondi ora. ByteDance ha ampliato la propria linea di prestito sindacato, mentre Tencent ha emesso obbligazioni a lungo termine: anche queste mosse rispondono a considerazioni analoghe.

Per le grandi aziende tecnologiche, accumulare liquidità per i prossimi anni finché il denaro è ancora facilmente accessibile è chiaramente una scelta più sicura che attendere di raccogliere capitali solo quando diventeranno effettivamente necessari.

Queste non sono certo le uniche aziende che avranno bisogno di capitale in futuro. Le società di piattaforme, quelle produttrici di chip, i fornitori di servizi cloud e quelle specializzate in modelli linguistici di grandi dimensioni dovranno continuare ad aumentare i propri investimenti. Quando tutti richiederanno contemporaneamente decine o centinaia di miliardi di yuan, il capitale stesso potrebbe diventare una risorsa scarsa.

Queste grandi aziende tecnologiche stanno sempre più comprendendo che la battaglia sull’IA è diversa da quella dell’era di Internet: la tecnologia determina se si ottiene un posto al tavolo, ma la profondità del proprio portafoglio potrebbe decidere per quanto tempo vi si potrà rimanere.