Quanto costa il noleggio della potenza di calcolo AI negli Stati Uniti? Il "prezzo spot" è il doppio dei contratti a lungo termine e quattro volte la soglia di rendimento dei fornitori cloud.
Il prezzo di noleggio spot a breve termine della potenza di calcolo AI raggiunge i 40-50 miliardi di dollari per gigawatt all'anno, mentre il prezzo dei contratti a lungo termine è solo di 20 miliardi di dollari all'anno. La soglia di pareggio per gli operatori di supercomputer cloud è di circa 12 miliardi di dollari all'anno. Tuttavia, secondo l'analisi di Goldman Sachs, i grandi fornitori di cloud come Google noleggiano la potenza di calcolo a prezzi molto elevati principalmente perché le capacità di produzione proprie non riescono a tenere il passo; una volta che la produzione interna raggiungerà il fabbisogno, il premio sul mercato spot scomparirà.
Il mercato statunitense del noleggio di potenza di calcolo AI sta mostrando una chiara caratteristica di "prezzo elevato per il breve termine e basso per il lungo termine".
Il 10 ottobre, secondo un grafico contenuto nel rapporto trimestrale di SpaceX dell'analista internet di Goldman Sachs, Eric Sheridan, il reddito annuo per gigawatt di potenza di calcolo, per i noleggi spot a breve termine, è di circa 40-50 miliardi di dollari, mentre i contratti a lungo termine si aggirano sui 20-30 miliardi di dollari; il punto di pareggio per la capacità auto-costruita dai hyperscaler del cloud è solo circa 12 miliardi di dollari.
Tuttavia, secondo Goldman Sachs, il motivo per cui hyperscaler come Google accettano di pagare un prezzo elevato per il noleggio della potenza di calcolo è dovuto all'incapacità di costruire rapidamente la propria capacità; una volta raggiunta, il premio sugli spot svanirà. Si prevede che la potenza di calcolo di SpaceX passerà da 1,4 GW nel secondo trimestre 2026 a circa 7 GW alla fine del 2027, fino a circa 10,6 GW alla fine del 2028—un'espansione di oltre sette volte in quattro anni. L'offerta di potenza di calcolo nell'intero settore sta aumentando rapidamente.
Prezzo spot: 50 miliardi di dollari per gigawatt
Il rapporto di Goldman Sachs mostra che SpaceX ha annunciato due nuovi contratti di hosting di potenza di calcolo nell'ultimo trimestre, informando gli investitori che tali contratti sono stati conclusi "al livello superiore del range storico di 30-50 miliardi di dollari/GW".
SpaceX non è un caso isolato.
-
Nebius (NBIS) ha rivelato ad agosto che i prezzi dei contratti di potenza a breve termine per il terzo trimestre si aggirano intorno ai 40-50 miliardi di dollari/GW.
-
CoreWeave (CRWV) ha rivelato di recente che il prezzo dei contratti a breve termine è di circa 40 miliardi di dollari/GW.
-
IREN ha rivelato che il prezzo dei contratti triennali più recenti supera i 20 miliardi di dollari/GW, mentre i contratti in discussione sono intorno ai 25 miliardi/GW.
-
Nebius offre contratti a lungo termine anch'essi nella fascia 20-25 miliardi di dollari/GW.
L'analista di Deutsche Bank Edison Yu, nel suo rapporto "Got compute?", ha scomposto ulteriormente il prezzo orario delle GPU nei vari contratti SpaceX, rilevando che i contratti con Google e Reflection AI equivalgono a 50-51 milioni di dollari per megawatt, mentre altri due clienti non rivelati pagano circa 60-61 milioni di dollari/MW—che equivale a 61 miliardi di dollari per gigawatt, con l'affitto orario dei chip GB300 che si avvicina a 14 dollari.
Il "prezzo spot" è il doppio del "prezzo dei contratti a lungo termine"
Il prezzo spot a breve termine è circa il doppio di quello dei contratti a lungo termine. Il prezzo minimo attuale per gli accordi di lungo termine si mantiene intorno ai 20 miliardi di dollari/GW.
Questa inversione della curva temporale è conosciuta nei mercati delle materie prime con il termine tecnico di backwardation. Indica solitamente che il mercato considera la carenza attuale solo un fenomeno temporaneo.
In altre parole, il fatto che gli acquirenti siano disposti a pagare un premio per “non impegnarsi” evidenzia sì una domanda reale, ma anche il dubbio degli stessi acquirenti sulla sua sostenibilità nel tempo.
Per gli operatori cloud ad alte prestazioni, Goldman Sachs stima che la spesa capitale totale per un cloud HPC sia di circa 42 miliardi di dollari per gigawatt. Con un reddito spot annuo da 40 a 50 miliardi di dollari, il recupero dei costi avviene in circa un anno; anche al prezzo base di 20 miliardi di dollari per i contratti a lungo termine, bastano due anni per rientrare.
Tuttavia, c’è un dettaglio chiave da non trascurare. Goldman Sachs avverte nel report:
La maggior parte di questi contratti di hosting può essere annullata da entrambe le parti con 90 giorni di preavviso; pertanto, ipotizzare che i ricavi siano confermati ai prezzi attuali fino alla scadenza dei contratti (nella maggior parte dei casi il 2029) comporta un rischio di ottimismo eccessivo.
Un contratto di reddito annuo da 50 miliardi di dollari, legalmente è solo un noleggio trimestrale.
Calcolo dei ritorni Goldman Sachs: i cloud provider necessitano di circa 11,6 miliardi di dollari per GW
Il team di analisti tecnologici di Goldman Sachs il mese scorso ha provato a calcolare la scala del reddito AI necessario per coprire gli investimenti in capitale degli hyperscaler USA; la conclusione: i sei principali cloud provider americani (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, SpaceX) dovrebbero realizzare tra il 2028 e il 2030 un reddito AI cumulativo di circa 1.420 miliardi di dollari, equivalente a circa 11,6 miliardi di dollari per GW ogni anno per ottenere un ritorno sul capitale investito (ROIC) del 15% tra il 2026 e il 2027.
Anche aumentando l'obiettivo ROIC al 30% e assumendo la più alta spesa in capitale possibile, la cifra non supera i 18,6 miliardi di dollari per gigawatt.
Al momento, il prezzo del noleggio cloud HPC a breve termine è 2-4 volte superiore.
Cosa significa?
Google noleggia potenza di calcolo da SpaceX a circa 45 miliardi di dollari per gigawatt (secondo Deutsche Bank fino a 50 miliardi), mentre secondo il framework ROIC di Goldman, per il proprio data center Google avrebbe bisogno di un ritorno di solo circa 12 miliardi per GW.
Nessuno pagherebbe un premio del 400% se avesse alternative. Gli analisti sottolineano che Google noleggia potenza solo perché non riesce a costruirsela abbastanza rapidamente. Una volta colmata questa capacità, il premio scomparirà e i ricavi dei cloud HPC ne risentiranno fortemente.
Nemmeno la tokenomics più ottimista supporta il prezzo spot
L’analista di JP Morgan Gokul Hariharan propone un quadro relativamente ottimista: i margini lordi delle attività di inferenza dei produttori di modelli di frontiera sono tra il 60% e l’80%, e un GW di potenza può generare tra 20 e 40 miliardi di dollari annui di token revenue (contro i 10 miliardi previsti per il 2025).
Ma con una semplice verifica matematica:
Se il costo della potenza rappresenta il 20-40% dei ricavi da token (cioè un margine lordo del 60-80%), allora un laboratorio che noleggia a 45 miliardi di dollari all’anno un GW di potenza deve vendere tra 110 e 225 miliardi di dollari di token su quel GW per coprire i costi e generare utili.
Questi sono 3-11 volte le stime più ottimiste di JP Morgan.
La conclusione è una sola: Nessuno noleggia potenza spot a 45 miliardi di dollari per GW per servire clienti paganti e fare profitti. Il vero scopo è addestrare il prossimo modello, e il finanziamento arriva dal prossimo round di equity o debito—principalmente debito.
Questo è esattamente il punto centrale sottolineato dall'analista Rothschild Redburn, Alexander Haissl, quando il mese scorso ha dato giudizio di vendita su CoreWeave e Nebius. Ha dichiarato esplicitamente:
La continua domanda di training è possibile solo se il capitale esterno resta abbondante.
Entrate AI: gli stessi soldi contati più volte
I ricavi del cloud HPC, quelli degli hyperscaler cloud e i ricavi "del settore AI" in generale sono in larga misura gli stessi soldi, conteggiati più volte.
Analizzando il flusso di un dollaro di spesa dell’utente finale:
-
L’azienda paga Anthropic, che contabilizza il ricavo lordo (inclusa la quota dei partner cloud);
-
Il partner cloud (AWS, Google) registra la sua quota come ricavo cloud;
-
Se il partner non ha capacità sufficiente, prende in affitto 1GW da SpaceX o CoreWeave, che lo registra come ricavo di hosting;
-
SpaceX e CoreWeave pagano Nvidia, che registra entrate da data center.
Sommando il “reddito AI” dell’intera catena, il totale è molte volte superiore all’effettivo pagamento dell’utente finale.
E questa settimana il crollo delle azioni AI è stato innescato dalla notizia del Financial Times secondo cui, a fine settembre, i ricavi annualizzati di OpenAI erano circa 5 miliardi di dollari, meno dei 7 miliardi MRR riportati in precedenza.
Sean Johnstone, esperto TMT di Goldman Sachs, ha spiegato la differenza:
Anthropic si avvicina più a un ricavo lordo (che include tutta la spesa cliente tramite i partner cloud, considerandoli come costo), OpenAI invece si basa su un ricavo netto (principalmente la propria quota). Quando alcuni investitori hanno tentato di uniformare le grandezze e ricostruire un ricavo lordo per OpenAI, si sono ricavati numeri più alti, come 40 miliardi in agosto, poi 70 miliardi a seguire… Questo evento mette in evidenza quanto il mercato sia sensibile alla traiettoria dei ricavi di due private company che usano standard di reporting diversi.
Secondo Bloomberg, anche i 5 miliardi sono una “proiezione basata su un periodo di riferimento più breve”, comunque una stima rialzata rispetto ai ricavi reali.
Il prezzo spot non può sostenere l'intera scala di costruzione
Alla fine, i numeri stessi chiariscono la situazione.
Dividendo il fabbisogno di ricavi di 1.420 miliardi stimato da Goldman Sachs per 11,6 miliardi di dollari/GW annui, si deduce che i sei principali hyperscaler USA, tra il 2026 e il 2027, avranno bisogno di circa 41 GW di potenza AI.
Prezziamo questi 41 GW con diverse ipotesi:
-
Secondo la soglia ROIC 15% di Goldman (11,6 miliardi/GW): circa 470 miliardi di dollari annui di entrate AI
-
Secondo il prezzo base dei contratti a lungo termine (20 miliardi/GW): circa 810 miliardi di dollari all’anno
-
Secondo il prezzo spot corrente del cloud HPC (circa 45 miliardi/GW): circa 1.800 miliardi l’anno
Confrontando con la realtà: i tre principali laboratori AI avevano a luglio un ricavo annualizzato cumulato di circa 100 miliardi; l’investitore Brad Gerstner ritiene che servano 180-200 miliardi a fine anno per “mantenere la logica dei deal AI”; secondo l’équipe di portafoglio Goldman, il mercato “ha bisogno ora di prove” di circa 300 miliardi di ricavi AI annualizzati.
L’attuale prezzo spot del cloud HPC è il prezzo marginale per la potenza scarsa, non il prezzo medio che può sostenere la scala generale.
Conclusione del team TMT di Goldman Sachs:
In futuro i ritorni deriveranno sempre più da selezionati vincitori... e non da qualunque asset legato alla spesa AI.
L’espansione della capacità ridurrà il premio di scarsità
Goldman Sachs prevede che la capacità computazionale di SpaceX passerà da 1,4 GW nel secondo trimestre 2026 a circa 7 GW a fine 2027 e circa 10,6 GW a fine 2028—un'espansione di oltre sette volte in quattro anni.
L’offerta di potenza di calcolo nell’intero settore sta aumentando rapidamente.
Secondo l’analisi, nei mercati delle spedizioni e delle materie prime, nulla è tanto efficace per "curare" prezzi record quanto prezzi record stessi. La curva a termine indica già la direzione della potenza AI: i prezzi dei contratti a lungo termine sono solo la metà di quelli spot.
L’unica domanda è: i ricavi dei clienti finali arriveranno prima del mercato del credito—or, strumenti di debito garantiti da chip prezzati come se il prezzo spot fosse lo standard, scopriranno per primi la risposta?
Da notare che il team TMT di Goldman ora monitora gli spread di credito di Oracle e Broadcom come indicatori chiave del rischio che il capitale AI sia guidato dal debito. Giovedì il CDS a 5 anni di Oracle ha chiuso a 261 punti base, nuovo massimo storico.
Esclusione di responsabilità: il contenuto di questo articolo riflette esclusivamente l’opinione dell’autore e non rappresenta in alcun modo la piattaforma. Questo articolo non deve essere utilizzato come riferimento per prendere decisioni di investimento.
Ti potrebbe interessare anche
Ora Micron guadagna più di Apple! Apple ha urgentemente bisogno di chip, Micron detiene il potere di fissare i prezzi.
Nel quarto trimestre, il profitto netto di Micron Technology ha raggiunto 37,7 miliardi di dollari, superando i 29,8 miliardi di Apple e diventando così l’azienda più redditizia del periodo. La carenza di memoria ha conferito a Micron un forte potere di prezzo, con il CEO che ha dichiarato apertamente di “non riuscire a soddisfare la domanda dei clienti”; le previsioni di fatturato per il prossimo trimestre sono di 61,5 miliardi di dollari. Il margine lordo di Apple continua a essere sotto pressione a causa dei costi della memoria, scendendo dal 49,3% al range previsto del 46,5%.
L'"occhio del ciclone" dell'economia globale: la "crisi del debito" nei paesi sviluppati
Il FMI avverte che le economie avanzate stanno diventando il "centro della tempesta" per i rischi legati al debito globale. Paesi come Stati Uniti e Francia hanno accumulato alti livelli di debito durante il periodo di tassi d'interesse bassi, e ora l'aumento dei tassi ha elevato i costi di rimborso, mentre la ristrutturazione fiscale è ostacolata dalle resistenze politiche. BofA Securities segnala che gli Stati Uniti affrontano una diminuzione delle entrate fiscali, mentre la Francia ha un problema di riduzione strutturale dei ricavi; anche Regno Unito e Giappone sono sotto pressione. La sostenibilità del debito nelle nazioni sviluppate sta peggiorando e potrebbe influenzare negativamente i mercati finanziari globali attraverso impatti sui tassi d'interesse e sui flussi di capitale.
Il racconto del mercato statunitense subisce una "drastica inversione": da "la teoria della deflazione causata dall'AI e la gestibilità del debito pubblico americano" a "l'AI che fa esplodere il mercato obbligazionario e la Federal Reserve che non riesce a controllare i tassi d'interesse a lungo termine".
Deutsche Bank ha sottolineato che la narrazione del mercato sull’economia statunitense è passata da “l’AI riduce l’inflazione” a “l’AI alimenta l’emissione di titoli, facendo salire i rendimenti dei Treasury USA”, ma ritiene che il pessimismo sia probabilmente eccessivo. L’istituto ritiene che il vero rischio sottovalutato dal mercato sia rappresentato dalla possibilità che nell’ecosistema dell’AI si verifichino incidenti di sicurezza, fallimenti di IPO o ricavi inferiori alle attese, eventi che potrebbero colpire il dollaro e sostenere il mercato obbligazionario; inoltre, le difficoltà fiscali della Francia stanno esercitando una nuova pressione sull’euro.
Prezzi delle criptovalute
Altro
