il punto di bertelè

Trimestrali Big Tech: l’AI fa volare i ricavi, il mercato teme i costi



Indirizzo copiato

Le quattro Big Tech hyperscalers presentano i conti nello stesso giorno: ricavi e profitti corrono grazie all’AI, ma il mercato guarda con crescente cautela a investimenti, ammortamenti e sostenibilità della domanda finale. Alphabet convince più di tutte, Meta delude in Borsa, Amazon e Microsoft divergono

Pubblicato il 30 apr 2026

Umberto Bertelè

professore emerito di Strategia e chairman degli Osservatori Digital Innovation Politecnico di Milano



mercato tech (1) trimestrali big tech
AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti




È la prima volta almeno nei miei ricordi che le 4 Big Tech cosiddette “hyperscalers” per l’enormità dei loro investimenti nell’AI (Fig. 1) – Alphabet-Google, Microsoft, Amazon e Meta in ordine decrescente di “market cap” (Tab.1) – presentano le loro trimestrali nello stesso giorno, sottoponendosi al giudizio comparato del mercato da un lato sui risultati trimestrali ottenuti e sulle aspettative per i trimestri successivi e dall’altro sui volumi degli investimenti previsti per l’anno in corso.

Big Tech AI, il confronto tra le trimestrali delle hyperscalers

“Big Tech Strikes Gold With AI, but at a Steep Cost – While Microsoft, Alphabet, Meta and Amazon ride AI to strong earnings, some investors are still worried about spending”, è il titolo dell’articolo scritto a caldo con cui The Wall Street Journal (WSJ) commenta il quadro presentato: un titolo che da un lato esalta i successi in termini di ricavi e utili che le “hyperscalers” stanno ottenendo con il loro impegno nell’AI, ma dall’altro sottolinea come la mole crescente degli investimenti – con il suo ovvio impatto negativo sui “free cash flow” e con la necessità essa pure crescente di indebitamento (anche se talora resa non visibile nel bilancio con il ricorso a espedienti contabili) che essa comporta – sia motivo di preoccupazione per almeno una parte del mercato.

Il caso Alphabet-Google

Più orientato a un paragone fra i risultati delle quattro e alle prime reazioni nell’after-market il titolo del commento del Financial Times (FT) – “Google outpaces rivals as Big Tech’s AI spending plans rise to $725bn – Meta stock drops on capex increase while Alphabet’s cloud business grows faster than rivals Amazon and Microsoft” – che sottolinea il momento particolarmente felice di Alphabet-Google, che

  • con il suo approccio “full stack” di presenza integrata lungo tutta la filiera è tra le “hyperscalers” quella che è anche in più diretta concorrenza nella messa a punto di modelli AI con OpenAI e con Anthropic (le due startup, ora valutate rispettivamente 852 e 380 miliardi di $, che vorrebbero procedere all’IPO entro l’anno),
  • ha visto Google Cloud, anche se ancora distaccato in terza posizione, accrescere i suoi ricavi del 63 per cento, più dei cloud di Amazon e Microsoft;
  • ha visto i suoi ricavi trimestrali salire a 110 miliardi di $ (di cui 60,4 miliardi dovuti al “search” e 20 al “cloud”), +22% rispetto allo stesso trimestre dello scorso anno, e il suo profitto salire del 81% a 62,6 miliardi (39,6 dei quali però dovuti alla crescita delle valutazioni delle azioni di SpaceX e Anthropic che possiede in non piccola misura): risultati – commenta FT – di particolare soddisfazione, dopo essere stata a lungo criticata per aver permesso a OpenAI e a Anthropic di mettere prima sul mercato una tecnologia che era stata incubata nella sua DeepMind [ricordo a tale proposito che la T finale di ChatGPT (presentata a fine 2022) fa riferimento all’uso determinante della metodologia Transformer messa a punto 5 anni prima da ricercatori operanti in DeepMind];
  • ha visto le sue azioni salire del 7%, una crescita che se almeno in parte confermata potrebbe farle superare per la prima volta la soglia dei 4,3 trilioni, accrescendo il suo vantaggio rispetto a Apple (su cui però il mercato inizierà ad esprimersi stasera, dopo i dibattiti di questi giorni che hanno fatto seguito alla nomina del CEO che Tim Cook ha scelto come successore).

La reazione del mercato ai risultati Meta

Una forte enfasi viene posta sul cattivo trattamento riservato nell’after-market (Fig. 2) a Meta, meno 6 per cento, nonostante gli ottimi risultati – superiori alle aspettative – relativamente sia ai ricavi sia ai profitti: un trattamento, secondo anche The Economist, attribuibile a una serie di fattori, tra cui il calo degli utilizzatori dei suoi modelli AI, i 145 miliardi di investimenti nel corso dell’anno ritenuti eccessivi rispetto al livello dei (pur alti) profitti, la mancanza di indicazioni chiare da parte di Zuckerberg sui tempi di uscita dei nuovi modelli AI, in ritardo rispetto a quanto comunicato in precedenza.

Amazon e Microsoft tra filiera AI e ritardi strategici

WSJ, nel suo commento accennato in precedenza, vede – guardando alle reazioni del mercato ieri ma già negli ultimi mesi – una sorta di biforcazione fra le hyperscalers che si sono mosse attivamente lungo tutta la filiera, come nel caso di Alphabet-Google, e quelle che non hanno fatto la stessa scelta e/o stanno cercando di recuperare in ritardo: con le prime premiate dal mercato e le altre penalizzate. Vede Amazon – che ha sviluppato un suo “in-house custom silicon business” nella prima categoria, in sensibile crescita in Borsa negli ultimi mesi e in crescita nell’after-market di ieri di quasi il 3% dopo un andamento iniziale fluttuante. Vede Microsoft, che viceversa aveva puntato le sue carte sul finanziamento di OpenAI e solo recentemente ha cercato di intraprendere la via percorsa da Alphabet-Google, nella seconda categoria, in forte decrescita in Borsa negli ultimi mesi (da oltre 4 trilioni a poco più di 3) e rimasta circa ferma dopo diverse fluttuazioni ieri.

Con le capitalizzazioni di Amazon e Microsoft che si sono conseguentemente (Tab. 1) sempre più avvicinate.

Big Tech investimenti AI: il nodo di ammortamenti e domanda finale

È arrivato il momento per le Big Tech di far pagare per l’uso dell’AI? È la tesi di WSJ, che osserva che gli ammortamenti – in continua crescita come conseguenza di quella degli investimenti – si mangeranno sempre più i profitti (Fig.3).

“The Clock Is Ticking for Big Tech to Make AI Pay – Depreciation charges are eating into earnings at Microsoft, Alphabet, Meta and Amazon”, WSJ, 30 aprile: una tesi mi sembra molto ragionevole. Con i tempi di ammortamento di chip e server di 5-6 anni, si calcola che nel giro di 5 anni la somma degli ammortamenti annui delle 4 hyperscaler ammonterà a 430 miliardi di $, da porre a raffronto con i 372 miliardi complessivi di profitti derivanti dall’AI realizzati dalle 4 lo scorso anno. La domanda che WSJ si pone: ci sarà una domanda finale in grado di ricoprire queste cifre?

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
AI IN AZIENDA
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership

Articoli correlati

0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x