La Banca d’Italia ha pubblicato, nel mese di settembre 2026, lo studio analitico appartenente alla collana Questioni di Economia e Finanza (QEF) n. 1057, intitolato “Corporate bond pricing in the AI era” riguardante il pricing delle obbligazioni emesse dalle società non finanziarie nel contesto dell’IA.
Il documento esamina l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa (Artificial Intelligence – AI) sul prezzamento delle obbligazioni emesse dalle società non finanziarie (Non-Financial Corporations – NFC) negli Stati Uniti.
Lo studio analizza come gli investitori del mercato del debito primario differenzino gli emittenti in base alla posizione occupata lungo la catena del valore dell’IA.
La rapida espansione dell’IA e la diffusione dei large AI models hanno stimolato un piano di investimenti in capitale fisso (Capital Expenditure – CapEx) di portata storica per data center, capacità computazionale e infrastrutture energetiche.
Sotto il profilo della struttura finanziaria, la ricerca rileva che le grandi imprese tecnologiche ricorrono in misura crescente al mercato obbligazionario a lungo termine per finanziare le spese infrastrutturali.
Tali entità assumono progressivamente il ruolo di fornitori di infrastrutture critiche per l’intera economia digitale.
Attraverso un modello Difference-in-Differences (DiD) incentrato sullo shock esogeno del lancio pubblico di ChatGPT del 30 novembre 2022, la ricerca sintetizza i principali impatti sul costo del capitale:
- i grandi fornitori di infrastrutture cloud e potenza computazionale (hyperscalers) hanno registrato una significativa riduzione del costo del debito, beneficiando di un premio sul rendimento di emissione;
- le società di software (Software-as-a-Service – SaaS) hanno subito un peggioramento delle condizioni di credito per i rischi di disruption tecnologica e di sostituzione dei prodotti tradizionali;
- la marcata divergenza dei costi di indebitamento conferma la capacità dei mercati obbligazionari di incorporare tempestivamente le aspettative sulla redistribuzione di profitti e perdite tra gli emittenti.
In sede di valutazione conclusiva, l’analisi evidenzia importanti implicazioni per la stabilità finanziaria e le politiche di regolamentazione:
- la contrazione dei costi di finanziamento per gli hyperscalers e il contemporaneo rincaro del capitale per le imprese vulnerabili possono accentuare la concentrazione del mercato a favore di poche entità dominanti;
- l’elevato accumulo di debito da parte delle imprese legate all’infrastruttura dell’IA espone il settore a rischi di riprezzamento in caso di revisione delle aspettative di redditività;
- la dinamica di allocazione del capitale richiede un costante monitoraggio da parte delle Autorità di regolamentazione per prevenire potenziali vulnerabilità sistemiche.
