Le notizie che vengono dal mercato data center riportano costantemente l'avvio - spesso, solo la promessa dell'avvio - di nuovi progetti infrastrutturali che richiedono centinaia di miliardi di dollari di investimenti. Investimenti che dovrebbero essere poi ampiamente remunerati dal successo dell'intelligenza artificiale, ma che comunque richiedono un forte esborso di capitale nell'immediato. Il resto, ritorni compresi, si vedrà anni dopo.

A finanziare le nuove infrastrutture digitali, in particolare proprio i data center destinati a sostenere la crescita dell’intelligenza artificiale, è sempre più spesso il credito privato: il credito concesso da tutto ciò che non è banche, una classificazione che comprende soprattutto venture capital, privati e private equity. Tanto che una parte del rapporto “Report on Vulnerabilities in Private Credit” del Financial Stability Board è stata dedicata in modo specifico ai rischi degli investimenti nei futuri data center.

Secondo il Financial Stability Board, il mercato del "private credit" ha ormai raggiunto una dimensione compresa tra 1.500 e 2.000 miliardi di dollari (i dati sono di fine 2024), in una crescita costante che negli ultimi anni si è anche accelerata perché ha portato fondi anche a imprese e progetti che spesso presentano profili di rischio elevati o garanzie limitate. E che il credito bancario probabilmente non avrebbe accettato.

Per questa crescita, spiega il FSB, il credito privato non è più una nicchia riservata principalmente a investitori che accettano rischi elevati a fronte di ritorni ipotetici (i classici venture capital) o ad imprese magari in difficoltà ma promettenti (prede spesso delle private equity). Oggi il private credit è un componente strutturale del sistema finanziario globale, finanzia anche grandi aziende e sta attirando progressivamente anche gli investitori retail.

Il mercato dei data center è uno dei principali destinatari di capitali privati grazie all’esplosione della domanda di computing per l'AI. Realizzare un data center ha costi iniziali molto elevati e tempi di ritorno pluriennali, da qui la necessità di coinvolgere investitori esterni, che oggi sono peraltro ben disposti a cavalcare l'hype associato all'AI. Secondo le stime del FSB, tra il 2025 e il 2028 gli investimenti in infrastrutture AI potrebbero raggiungere i 2.900 miliardi di dollari. Di questi, circa 1.500 miliardi dovrebbero provenire da capitale esterno, inclusi circa 800 miliardi di dollari derivanti dal credito privato. Per il FSB, questi numeri spiegano perché i fondi di private credit abbiano incrementato rapidamente la loro esposizione verso il settore AI: la quota di operazioni di private credit riconducibili all’ecosistema AI è salita al 34% nel 2025, rispetto a una media del 17% registrata nei cinque anni precedenti.

Le dinamiche dei finanziamenti

Il meccanismo finanziario che sta sostenendo questa crescita è il cosiddetto asset-based finance, una struttura di finanziamento basata principalmente sulla valorizzazione dei flussi di cassa futuri di una nuova attività. Nel caso dei data center, i progetti possono essere finanziati utilizzando come leva contratti di locazione di lungo periodo stipulati con hyperscaler e grandi operatori cloud. Tutte realtà che sono considerate solvibili a lungo termine, quindi affidabili. Questo approccio consente a chi crea data center di raccogliere capitale senza appesantire i bilanci, mentre gli investitori puntano su rendimenti relativamente stabili in un mercato percepito come strategico e ad alta crescita. La flessibilità del credito privato permette inoltre di finanziare le diverse fasi dei progetti, dall’acquisizione dei terreni fino alla costruzione e alla successiva gestione operativa dei data center.

Tutto bene, quindi? Non proprio. Il FSB osserva che di per sé l’espansione del credito privato nel mondo dei data center non è un problema, perché le dinamiche di fondo sono le stesse di altri settori in cui il private credit opera da tempo. Ci sono però fattori di rischio che in altri ambiti non si sono visti, quantomeno non allo stesso livello e tutti insieme: le elevate somme in gioco per ciascun finanziamento, la crescente interconnessione tra finanziatori (fondi di private credit, banche, assicurazioni, private equity), poca trasparenza degli indicatori chiave dei finanziamenti, la progressiva apertura a investitori poco esperti.

Secondo il FSB, monitorare il settore data center è difficile: mancano definizioni armonizzate e dati dettagliati condivisi. A questo si aggiungono pratiche di valutazione opache e strutture di finanziamento articolate e molto differenti tra loro. La conseguenza? Poca visibilità sui livelli effettivi di rischio presenti nel sistema. Anche perché le valutazioni degli asset tecnologici sono cresciute rapidamente sulla spinta dell’hype per l’AI. Un eventuale ridimensionamento delle aspettative sulla crescita effettiva dell'AI potrebbe generare perdite significative per gli investitori esposti, sottolinea il report.

Il report del FSB sottolinea poi l'importanza di due fattori di rischio: la dipendenza energetica e la sovracapacità. Ai data center di nuova generazione serve molta energia, non averla disponibile (per qualsiasi motivo, tecnico o burocratico) potrebbe rallentare o bloccare progetti già finanziati, aumentando il rischio di insolvenza. Il rischio di sovracapacità deriva dal fatto che non sappiamo davvero quale sarà la domanda effettiva di servizi legati all’AI. Se i ricavi dei data center saranno molto inferiori alle previsioni iniziali, gli effetti sulle valutazioni delle infrastrutture e sulla capacità di rimborso dei prestiti saranno significativi. E ci sono comunque dubbi sulla sostenibilità di lungo periodo dei modelli finanziari che stanno alimentando la corsa globale alle infrastrutture AI.

Più che una critica, quella del Financial Stability Board è una allerta ai possibili investitori privati. È un dato di fatto che la rapida crescita del mercato data center richiede volumi di capitale difficilmente reperibili attraverso i canali bancari tradizionali, quindi il private credit resta un elemento strategico. Ma resta anche il rischio: la corsa all'oro dell'AI non ha garanzie di successo. O perlomeno, non le ha per tutti.