Grafico: rendimenti decennali globali 2000-2026 (Treasury USA, Gilt UK, Bund, OAT e JGB). Per gran parte dell’era successiva alla crisi finanziaria globale e fino alla pandemia, il calo dei rendimenti sovrani durante le fasi di turbolenza ha fornito un forte sostegno alle valutazioni degli asset finanziari. Il quarto trimestre si apre invece con la domanda opposta: fino a che punto può aumentare il costo del capitale globale prima di imporre aggiustamenti significativi alla crescita economica, alle politiche fiscali e ai prezzi degli asset? Da notare come il cosiddetto “paradosso giapponese” sia ormai scomparso: i rendimenti dei JGB sono oggi prossimi a quelli dei Bund tedeschi.
Questo non è il regime post‑GFC
La risposta a eventuali episodi di instabilità difficilmente seguirà il manuale del periodo post-GFC. Allora, crescita debole e tensioni finanziarie erano generalmente disinflazionistiche, consentendo tagli dei tassi, QE e una spinta lungo la curva del rischio, in un contesto di disciplina fiscale relativamente maggiore.
Oggi il quadro è diverso. I governi devono far fronte a fabbisogni strutturalmente elevati legati a difesa, sicurezza energetica, politica industriale e dinamiche demografiche, mentre l’inflazione limita la capacità delle banche centrali di comprimere aggressivamente i rendimenti. Un ritorno a un QE massiccio in presenza di uno shock inflazionistico dal lato dell’offerta rischierebbe di creare più problemi di quanti ne risolverebbe.
Se i mercati del debito sovrano iniziassero a mostrare segni di “indigestione” di fronte a un’offerta crescente, la prima risposta difficilmente sarebbe l’austerità o un nuovo QE, bensì definire chi viene incentivato o incoraggiato a detenere debito pubblico. Non siamo ancora a quel punto, e misure come i buyback del Tesoro o un rallentamento del processo di riduzione dei bilanci delle banche centrali non equivalgono a forme di repressione finanziaria. Tuttavia, col tempo potremmo assistere a un trattamento regolamentare più favorevole per il debito sovrano nei bilanci bancari, a incentivi per i fondi pensione domestici o ad altre forme di mobilitazione del risparmio interno. Il Giappone merita particolare attenzione, anche alla luce delle ipotesi di ribilanciamento del GPIF emerse dopo l’insolita riunione di agosto dedicata all’asset allocation, a pochi mesi dalla decisione di marzo di lasciare invariata la quota di obbligazioni domestiche.
In sintesi, la prossima risposta a un mercato dei titoli di Stato sotto pressione potrebbe assomigliare meno a un QE generalizzato e più a una domanda progressivamente indirizzata verso il debito pubblico.
Azioni USA: quando la riflessività gira al contrario
L’economia statunitense presenta una vulnerabilità peculiare: il mercato azionario stesso. Le famiglie più abbienti incidono in modo sproporzionato sui consumi, rendendo l’attività economica particolarmente sensibile all’effetto ricchezza. Portafogli in crescita alimentano fiducia e spesa, che a loro volta sostengono utili e quotazioni. Inoltre, l’enorme capex destinato ai data center per l’AI abbellisce il profilo degli utili dell’S&P 500, mentre gran parte dell’impatto sui flussi di cassa viene assorbita da debito, veicoli fuori bilancio (SPV) e terze parti.
Ma la riflessività funziona in entrambe le direzioni. Una correzione significativa potrebbe indebolire consumi e utili, amplificando il ribasso iniziale, mentre l’elevato livello di margin debt rappresenta un potenziale innesco per un deleveraging forzato. Parallelamente, i bilanci più aggressivi, costruiti sull’ipotesi di una crescita continua della spesa, potrebbero trovarsi sotto pressione sul fronte della liquidità.
Nulla di tutto questo dice quando, né se, arriverà una correzione. I mercati hanno più volte smentito chi presume che valutazioni elevate, leva finanziaria e rischi macro evidenti debbano necessariamente tradursi in prezzi più bassi nel breve termine. Esiste inoltre un potenziale meccanismo di stabilizzazione: un calo sufficientemente marcato dell’azionario potrebbe spingere al ribasso i rendimenti a lungo termine attraverso aspettative di crescita più deboli, riaccendendo l’appetito per il rischio. Allo stesso tempo, però, gran parte delle principali economie, e gli Stati Uniti in particolare, continua a operare in disavanzo; un rallentamento economico porterebbe probabilmente i mercati a scontare nuovo stimolo fiscale e deficit ancora più elevati. Per questo motivo, un rapido ritorno a rendimenti a lungo termine molto più bassi appare poco probabile.
AI: dalla corsa alla costruzione alla corsa alla distribuzione
La proposta di Dario Amodei di rallentare la frontiera dell’AI merita attenzione. Anthropic motiva questa posizione con ragioni di sicurezza: agenti sempre più autonomi pongono sfide concrete in termini di allineamento e cybersecurity. Ma le implicazioni di mercato vanno oltre. Per la prima volta, l’argomento della sicurezza potrebbe allinearsi anche con gli interessi economici dell’industria.
I modelli di frontiera sono già molto capaci e continuano a generare una forte crescita dei ricavi. Il problema emerge al margine: ogni nuova generazione richiede investimenti straordinari per ottenere progressi incrementali, mentre i concorrenti riescono spesso a colmare gran parte del divario in tempi relativamente brevi. È il rischio della “Regina Rossa”: tutti sono costretti a spendere sempre di più semplicemente per mantenere la propria posizione relativa.
La Cina rende questa dinamica ancora più evidente. I vincoli all’accesso a capitale e semiconduttori avanzati hanno incentivato soluzioni più efficienti e modelli open-weight. Questo rende difficile per i laboratori statunitensi rallentare il ritmo degli investimenti, motivo per cui le argomentazioni legate alla sicurezza tendono a intrecciarsi con controlli sulle esportazioni di chip e altre misure volte a preservare il vantaggio tecnologico occidentale.
La domanda centrale è quante attività richiedano realmente il modello più potente e costoso disponibile. I sistemi di routing possono già assegnare i compiti più semplici a modelli leggeri o open-weight, riservando i modelli di frontiera ai problemi più complessi. Per molte aziende, inoltre, il vero vantaggio competitivo risiede nei dati, nella proprietà intellettuale e nei processi proprietari. Una parte significativa dell’AI enterprise potrebbe quindi basarsi su inferenza applicata a dati proprietari, modelli controllati o localizzati, sistemi di retrieval e applicazioni specialistiche, ricorrendo ai modelli di frontiera solo quando necessario e con vincoli rigorosi sull’utilizzo dei dati.
Questo scenario potrebbe tradursi in più AI, non in meno, ma con una diversa distribuzione del valore economico. Un passaggio dall’addestramento alla distribuzione favorirebbe semiconduttori ottimizzati per l’inferenza, networking, storage, private cloud, infrastrutture on-premise, cybersecurity e software per la gestione dei dati. Ciò non significa che la domanda di GPU di fascia alta o di memoria HBM sia destinata a scomparire: i modelli di ragionamento richiedono ancora enormi quantità di calcolo e memoria durante l’inferenza. Tuttavia, un ritmo più lento nell’avanzamento della frontiera tecnologica metterebbe in discussione l’idea che le componenti più intensive in termini di addestramento debbano continuare a crescere alla velocità attuale.
La regolamentazione aggiunge un ulteriore livello di complessità. Standard comuni di sicurezza, valutazioni indipendenti e requisiti di compliance introducono costi fissi che i grandi laboratori riescono ad assorbire più facilmente. La regolamentazione può correggere esternalità reali, ma può anche innalzare le barriere all’ingresso e rafforzare gli incumbent. Il confine con il rischio di regulatory capture resta sottile.
Per i mercati conta soprattutto la “seconda derivata”: per assistere a un significativo aggiustamento delle valutazioni non è necessario che la domanda di AI o il capex degli hyperscaler diminuiscano. È sufficiente che la crescita attesa della spesa smetta di accelerare per mettere sotto pressione i titoli hardware le cui aspettative di utili incorporano scenari di crescita eccezionali.
Il costo del capitale rappresenta infine un ulteriore fattore di contenimento. L’espansione dell’infrastruttura AI richiede ingenti finanziamenti in un contesto già caratterizzato da una forte offerta di debito sovrano. Non sosteniamo che le emissioni degli hyperscaler siano responsabili delle vendite sul mercato obbligazionario, ma al margine il boom dell’AI compete per lo stesso capitale. Rendimenti più elevati pesano quindi due volte: comprimono le valutazioni degli asset più sensibili al fattore tempo e aumentano il costo di finanziamento dell’infrastruttura su cui queste aspettative si fondano.
Cosa potrebbe cambiare il quadro?
Uno scenario costruttivo per il quarto trimestre è tutt’altro che improbabile. Una svolta in Medio Oriente potrebbe riportare petrolio e gas su livelli significativamente più bassi, migliorando le prospettive per l’inflazione e consentendo ai rendimenti a lungo termine di ritracciare. Allo stesso tempo, gli hyperscaler potrebbero confermare i propri piani di investimento e fornire evidenze più concrete del fatto che la spesa in AI si stia traducendo in crescita dei ricavi e della produttività. Una combinazione di questi fattori ridurrebbe i principali ostacoli di breve periodo e potrebbe consentire ai mercati di continuare ad arrampicarsi sul proverbiale “muro delle preoccupazioni”.
Lo scenario negativo non richiede invece un singolo evento destabilizzante. Potrebbe emergere dalla combinazione di tre pressioni: prezzi dell’energia sufficientemente elevati da erodere la crescita reale, rendimenti a lungo termine che non scendono, o addirittura continuano a salire, nonostante un peggioramento del sentiment, e segnali concreti di revisione al ribasso del capex legato all’AI. Una simile combinazione colpirebbe contemporaneamente potere d’acquisto, multipli di mercato e uno dei principali motori degli investimenti nell’economia statunitense.
FX: i flussi contano quanto gli spread
Per il dollaro statunitense, la reazione iniziale a una fase di marcata avversione al rischio potrebbe continuare a essere positiva. Esiste però un’importante sfumatura: negli ultimi anni gli investitori esteri hanno destinato una quota insolitamente elevata dei propri capitali all’azionario statunitense rispetto ai Treasury. Un ribasso prolungato dell’azionario potrebbe quindi eliminare, una volta superata la corsa iniziale verso la liquidità in dollari, una delle principali fonti di afflussi strutturali a sostegno della valuta.
Inoltre, il più grande esportatore netto di risparmio al mondo, il Giappone, potrebbe trattenere e persino rimpatriare una quota maggiore di capitali qualora aumentassero le pressioni sui JGB e sullo yen. Lo scenario continua a favorire un progressivo rafforzamento dello yen nel medio periodo, anche se il recente rialzo dei rendimenti globali rende più incerta la tempistica. I policymaker giapponesi sembrano preferire uno yen stabile e gradualmente più forte piuttosto che un aggiustamento improvviso. Un movimento molto oltre il nostro scenario di base, con USDJPY sotto quota 150 e in direzione di 140, potrebbe richiedere un deleveraging globale in grado di innescare consistenti rimpatri di capitale.
Per l’euro, l’osservata speciale resta la Francia. Un ulteriore ampliamento degli spread metterebbe alla prova la volontà dell’Europa di sostenere i mercati del debito sovrano, alla luce del principio implicito del “too big to fail”. Per la sterlina, invece, l’attenzione è rivolta al bilancio del governo Burnham: rendimenti elevati dei gilt e doppio deficit limitano il margine di manovra della politica fiscale. La domanda è se Burnham sarà disposto a sfidare i cosiddetti bond vigilantes.
Conclusione per l’outlook azionario
Nel nostro outlook per il terzo trimestre avevamo evidenziato come la matematica della crescita alla base del tema AI hardware stesse diventando sempre più impegnativa. Finora il mercato si è dimostrato più resiliente di quanto queste preoccupazioni lasciassero intendere, un elemento che vale la pena ricordare, anche dopo la significativa correzione registrata da molti titoli legati all’hardware per l’intelligenza artificiale dopo l’impennata di fine secondo trimestre.
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