Chip AI racchiuso in una sfera di vetro su superficie bianca, infrastruttura per l'intelligenza artificiale

Google sposta 44 miliardi di rischio chip Anthropic fuori dal bilancio

Con un’operazione di ingegneria finanziaria che ruota attorno a 200 miliardi di dollari di contratti, Google sta finanziando l’infrastruttura AI di Anthropic senza caricare il peso sul proprio bilancio. La struttura, orchestrata con Broadcom, Morgan Stanley e fondi come Apollo e Blackstone, trasferisce la quasi totalità del rischio su investitori terzi e su società di crypto-mining, ridefinendo l’economia della corsa all’hardware per l’intelligenza artificiale.

Il veicolo Compute SPV e l’acquisto dei TPU da 35 miliardi

Per evitare che i chip entrassero nei bilanci di Google, Broadcom o Anthropic, Morgan Stanley ha creato un veicolo finanziario ad hoc, Compute SPV, che a giugno 2026 ha acquistato circa 1 gigawatt di hardware TPU per un valore di 35 miliardi di dollari — all’incirca un milione di unità. Broadcom fornisce una garanzia di backstop da circa 30 miliardi a copertura del rischio di default sui pagamenti del leasing, mentre Anthropic prende l’hardware in affitto.

Il meccanismo non è isolato: il modello è già diventato un modello replicabile. Ad aprile 2026 un accordo separato ha trasferito ad Anthropic altri 3,5 gigawatt di capacità TPU tramite Broadcom, i cui documenti finanziari registrano 128 miliardi di dollari di impegni d’acquisto fino al 2028 — quasi interamente legati ai chip Google.

Data center garantiti e il ruolo dei crypto-miner

L’hardware va ospitato e alimentato. Google ha risolto il problema rivolgendosi a società di crypto-mining che hanno già accesso a grandi quantità di elettricità. Il primo progetto garantito riguarda un data center da 360 megawatt di TeraWulf nello stato di New York: Morgan Stanley ha impacchettato la garanzia in un bond da costruzione da 3,2 miliardi di dollari, mentre Google ha ricevuto in cambio una quota di proprietà in TeraWulf.

Chip AI racchiuso in una sfera di vetro su superficie bianca, infrastruttura per l'intelligenza artificiale
Una cupola di vetro avvolge un chip AI, simbolo dell'ingegneria finanziaria che sposta il rischio fuori dal bilancio.

Lo schema è stato esteso a Cipher Digital e Hut 8, per un totale di dieci progetti che sommano 2,4 gigawatt di capacità elettrica complessiva. In pratica, Google usa il proprio rating per abbattere il costo del debito dei data center, ottenendo capacità senza immobilizzare capitale.

Quanto rischio pesa davvero sul bilancio di Google

Il perimetro finanziario complessivo è enorme. Se tutti i contratti di leasing andassero in default, Google potrebbe trovarsi di fronte a obbligazioni fino a 44 miliardi di dollari. Eppure la società registra a bilancio soltanto 815 milioni di passività legate all’intera operazione. In altre parole, oltre il 98% dell’esposizione potenziale resta fuori dai libri contabili — un rapporto che si calcola direttamente dai dati riportati dal Financial Times.

I finanziamenti garantiti da Google godono anche di un vantaggio strutturale di costo: i progetti di data center coinvolti prendono a prestito a un tasso mediano del 7,1%, contro il 9,3% pagato dagli operatori neocloud che dipendono da chip Nvidia. Secondo gli analisti di Jefferies citati dalla fonte, si tratta di «uno svantaggio strutturale del costo del capitale» per l’ecosistema Nvidia.

Anthropic vale metà della corsa al cloud AI

Al centro dell’intera architettura c’è la capacità di Anthropic di far crescere i ricavi abbastanza rapidamente da onorare i contratti. Anthropic si è impegnata a spendere circa 200 miliardi di dollari in Google Cloud in cinque anni in cambio di 5 gigawatt di capacità server. L’accordo da solo rappresenta oltre il 40% dei ricavi cloud futuri impegnati di Google.

Insieme a OpenAI, Anthropic pesa per circa la metà dei 2 trilioni di dollari di backlog cloud accumulati da Amazon, Microsoft, Google e Oracle. Entrambe le startup contano su una crescita dei ricavi tra 20 e 30 volte entro il 2029. Se quella crescita rallentasse o si fermasse, l’intera struttura — dai veicoli di leasing alle garanzie sui data center — potrebbe sfilacciarsi rapidamente.

Fonti

Francesco Leone
Francesco Leone

Francesco Leone è un esperto in Intelligenza Artificiale con una profonda conoscenza in Machine Learning e Deep Learning. Attraverso la sua esperienza, ha contribuito allo sviluppo di soluzioni innovative in ambito di elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, mirando a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Attivo nel settore con pubblicazioni e progetti su https://ital-ia.it/, Francesco si dedica alla ricerca e all'applicazione di algoritmi avanzati per rendere i sistemi più intelligenti e accessibili.

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