Che ci insegnano i rincari a smartphone e console causati dall’AI

A fine giugno Apple ha ritoccato al rialzo i listini di una quindicina di prodotti, dai MacBook agli iPad fino al Vision Pro, con aumenti compresi tra 100 e 300 dollari. Poche ore dopo, Microsoft ha annunciato il terzo rincaro delle Xbox in poco più di un anno. La spiegazione fornita dalle due aziende è la stessa: i chip di memoria necessari per i dispositivi costano sempre di più, perché i data center dell’intelligenza artificiale ne assorbono quantità enormi.

TrendForce stima per il primo trimestre 2026 aumenti dei prezzi della DRAM vicini al 90-95% e prevede che la carenza durerà almeno fino al 2027.

Ci sono rincari annunciati anche da altre marche di smartphone, come Xiaomi e Oppo, del 20 per cento, soprattutto nella fascia media. Stime autorevoli parlano anche di possibili rincari dei nuovi iPhone, fino a 200 euro.

Per comprendere a fondo il perché di questa riallocazione di risorse dall’elettronica di consumo all’AI, occorre guardare sotto la lente di ingrandimento la sua catena produttiva. Chi segue il settore è abituato a leggerlo come una gara tra rivali, OpenAI contro Anthropic, Microsoft contro Google, e centinaia di migliaia di nuovi software e applicazioni innovative che nascono ogni giorno.

Se però si guardano i numeri della filiera emerge un quadro molto diverso, fatto di pochi giganti insostituibili da cui dipende l’intero settore. In una struttura del genere basta uno spostamento di domanda in un punto qualsiasi della catena perché gli effetti si scarichino su tutto il resto, scaffali dei negozi compresi. I rincari di giugno ne sono la dimostrazione pratica.

La memoria nella filiera AI presenta il conto

Il caso della memoria è il più istruttivo perché è quello appena arrivato al consumatore. La memoria ad alta larghezza di banda (HBM), che alimenta i processori per l’AI, viene prodotta da tre sole aziende al mondo. Si tratta dell’americana Micron e delle coreane Samsung e SK Hynix: stando a un’analisi di Counterpoint Research, le due coreane da sole controllano circa l’80% del mercato mondiale.

La memoria che producono per i server AI rende molto più di quella per PC, smartphone e console, ed è per questo che i tre produttori stanno spostando i wafer verso i data center. Ogni wafer destinato all’AI viene sottratto all’elettronica di consumo, mettendo sotto pressione il settore. D’altra parte, ad oggi non esiste un’alternativa: costruire capacità nuova richiede anni e decine di miliardi di dollari per ogni stabilimento produttivo.

Chip, TSMC e ASML: i colli di bottiglia dell’hardware AI

La memoria non è l’unico anello debole della supply chain, e forse neanche il più critico. Tutta la catena che produce i chip per l’AI si restringe a ogni passaggio. Il design è soprattutto in mano a Nvidia, che in base alle stime costruite su dati TrendForce e Morgan Stanley detiene circa l’80% del mercato degli acceleratori e ha chiuso l’ultimo anno fiscale con 193,7 miliardi di dollari di ricavi data center, come risulta dal bilancio.

La fabbricazione dei chip e l’assemblaggio con la memoria sono appannaggio di fatto esclusivo della taiwanese TSMC, che per TrendForce controlla il 72,3% dell’intero mercato delle fonderie e, secondo le stime di settore, oltre il 90% dei chip ai nodi più avanzati. Per fabbricare i chip, TSMC utilizza specifiche macchine litografiche EUV che stampano i circuiti. Le costruisce una sola azienda al mondo, l’olandese ASML, che a sua volta si serve di un unico fornitore per le ottiche, la tedesca Zeiss, e di un altro, Trumpf, per i laser.

Grafico. Le quote dei fornitori dominanti a ogni strato critico della filiera AI.

La geografia fragile dei chip per l’AI

La geografia aggrava il quadro. Oltre il 90% della logica avanzata si fabbrica a Taiwan, un’isola storicamente contesa a 130 chilometri dalla Cina per la quale i chip valgono circa il 78% delle esportazioni. L’80% dell’HBM viene dalla Corea del Sud, le macchine EUV e i loro componenti da Paesi Bassi e Germania, mentre dal Giappone arriva oltre il 90% del photoresist, la resina fotosensibile stesa sui wafer su cui le macchine EUV imprimono i circuiti.

Diversificare si sta rivelando lentissimo: TSMC ha in corso investimenti per 165 miliardi di dollari in Arizona, ma alcuni funzionari taiwanesi hanno definito “impossibile” l’obiettivo di spostare negli Stati Uniti anche solo il 40% della fornitura in tempi ragionevoli. In un mercato competitivo esiste un’alternativa a ogni fase della filiera; in quello dell’AI, invece, tutte le strade convergono sugli stessi colli di bottiglia.

Capitali circolari dentro la filiera AI

Alla concentrazione fisica si somma, dal 2025, una particolarità finanziaria: i fornitori hanno cominciato a finanziare i propri clienti, che usano quei capitali per comprare i prodotti dei fornitori stessi. Il caso più vistoso riguarda Nvidia e OpenAI. Una lettera d’intenti del settembre 2025 prevedeva fino a 100 miliardi di dollari di investimento Nvidia, mentre OpenAI si impegnava a installare almeno 10 gigawatt di suoi sistemi. L’accordo non è mai diventato un contratto formale, e a inizio 2026 l’operazione è stata ristrutturata e ha visto Nvidia investire 30 miliardi di equity dentro un round da 122 miliardi che ha valutato OpenAI 852 miliardi di dollari, in cambio di impegni vincolanti per 5 gigawatt di sistemi Nvidia.

Il peso degli accordi tra fornitori e laboratori AI

Lo stesso schema si ripete in tutto il settore. AMD ha concesso a OpenAI warrant per circa il 10% del proprio capitale a fronte di un impegno d’acquisto da 6 gigawatt di GPU, come da comunicato del 6 ottobre 2025. Microsoft e Nvidia hanno annunciato a novembre fino a 15 miliardi di investimento in Anthropic, che dal canto suo comprerà 30 miliardi di capacità cloud Azure.

Amazon ha investito finora 13 miliardi in Anthropic, con altri 20 legati a obiettivi commerciali, mentre Anthropic si è impegnata a spendere oltre 100 miliardi su AWS in dieci anni. La stessa Amazon ha guidato con 50 miliardi il round di OpenAI. Amazon, Microsoft e Nvidia sono quindi diventati sia fornitori che finanziatori dei laboratori AI. Il meccanismo ricorda quello di un pompiere che appicca gli incendi per assicurarsi di essere chiamato a spegnerli: una parte della domanda che alimenta la crescita del settore è creata dagli stessi attori che guadagnano nel soddisfarla.

Quanto vale il giro complessivo? Il solo Sam Altman ha parlato di 1.400 miliardi di dollari di impegni infrastrutturali per 30 gigawatt di capacità, una cifra superiore alla metà del PIL italiano. Il problema di questo schema è che genera segnali e aspettative fuorvianti. Quando il denaro gira in cerchio tra pochi attori, i ricavi possono sembrare robusti e la domanda organica anche se una parte di essa nasce da finanziamenti interni. Anche i fondamentali, del resto, invitano alla prudenza: OpenAI prevede di bruciare circa 14 miliardi di cassa nel 2026 e non conta di raggiungere il pareggio prima del 2030.

La lezione dot-com per la domanda dell’AI

La storia della tecnologia conosce bene questa dinamica. Alla fine degli anni Novanta Cisco, Lucent e Nortel prestavano miliardi ai propri clienti perché continuassero a comprare i loro apparati; quando si scoprì che la domanda era stata gonfiata proprio da quei prestiti, i clienti fallirono a catena e Cisco perse il 90% del proprio valore di borsa, senza mai più risalire ai livelli del 2000.

Non è detto che vada a finire allo stesso modo, perché stavolta una parte consistente della domanda è reale e pagante: i ricavi annualizzati di Anthropic hanno superato i 30 miliardi di dollari e quelli di OpenAI i 20. Finché però il cerchio non si apre, i ricavi dichiarati restano una guida poco affidabile alla salute reale del settore.

Rincari smartphone e console: cosa rivela la filiera AI

Messi in fila, i numeri descrivono qualcosa che somiglia meno a un mercato e più a un organismo unico con pochi organi vitali: una spina dorsale che passa per Nvidia, TSMC e ASML, alimentata dalla memoria coreana e da capitali che circolano sempre tra gli stessi nomi. Sebbene questa integrazione spinta abbia reso il settore rapidissimo ed efficiente, al tempo stesso lo espone: quando tutto poggia sugli stessi nodi, uno shock in un punto qualsiasi si trasmette all’intero sistema.

I rincari lo dimostrano già oggi, senza bisogno di blocchi navali intorno a Taiwan o di incendi negli stabilimenti coreani. È bastato solo che la domanda si spostasse. I veri punti di leva dell’AI non stanno nelle rivalità famose in cima alla piramide, ma nei colli di bottiglia silenziosi alla sua base.

È facile lasciarsi abbagliare da ciò che l’AI ci mette ogni giorno davanti agli occhi; è più difficile accorgersi che tutta quella potenza è appesa a un filo sottile.