Il noleggio delle GPU NVIDIA si quota in borsa come il petrolio, dal 5 ottobre

Nel giro di pochi giorni il calcolo per l’intelligenza artificiale ha fatto due passi verso una forma nuova, quella di attivo finanziario negoziabile. NVIDIA ha formalizzato un accordo con sei fra i maggiori gestori di capitale al mondo per mobilitare oltre 500 miliardi di dollari a sostegno dell’infrastruttura per l’IA, impegnandosi a coprire con denaro proprio fino al 25% del valore dei chip sulle singole operazioni. A pochi giorni di distanza CME Group e Silicon Data hanno fissato al 5 ottobre il debutto dei primi futures sul costo orario di noleggio delle GPU NVIDIA, in attesa del via libera dei regolatori.

Carmen Li, amministratrice delegata di Silicon Data, ha tracciato il solco tra le due mosse in un’intervista a Bloomberg: il pacchetto NVIDIA � uno strato di finanziamento, i futures sono uno strato di gestione del rischio. Un mercato di quelle dimensioni, ha sostenuto, non pu� funzionare senza un posto dove coprirsi e dove i prezzi si formino. Entrambi gli strati poggiano per� sulla stessa incognita, cio� che la potenza di calcolo conservi valore nel tempo e renda abbastanza da giustificare le somme che le si stanno mettendo dentro.

Il finanziamento e la garanzia sul valore

Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR dovrebbero muovere nel tempo capitale di terzi verso laboratori di ricerca, aziende e fornitori cloud che hanno bisogno di potenza di calcolo e non riescono ad accedere a finanziamenti della dimensione richiesta. Il capitale resta fuori dal bilancio di NVIDIA e la decisione di erogarlo non � sua: le sei istituzioni istruiscono ogni progetto in autonomia, esaminando cliente, domanda attesa, tassi di utilizzo, flussi di cassa e valore residuo dei sistemi, mentre l’azienda di Santa Clara fornisce la piattaforma e una garanzia limitata. � quel sostegno al valore residuo l’elemento che conta: caso per caso, NVIDIA copre fino al 25%.

La precisazione arriva dopo settimane di pressione sul mercato del credito: i credit default swap a cinque anni sull’azienda, in sostanza una scommessa sulla probabilit� che non onori i propri debiti, sono passati da circa 40 a un massimo storico vicino agli 82 punti base; il titolo ha ceduto quasi il 5% e per un breve periodo NVIDIA ha perso il primato di societ� pi� preziosa al mondo. La tensione si � allentata solo dopo le spiegazioni pubbliche di Jensen Huang.

Negli ultimi mesi NVIDIA ha acquisito partecipazioni e offerto garanzie sul debito delle stesse aziende che con quel denaro comprano i suoi acceleratori, da OpenAI e Anthropic all’operatore cloud CoreWeave, poi Nebius, Firmus e Lambda. Il conteggio complessivo varia a seconda della ricostruzione, ma l’ordine di grandezza � di centinaia di miliardi di dollari in pochi mesi. Sia il Fondo Monetario Internazionale sia la Banca dei Regolamenti Internazionali hanno segnalato lo schema come un rischio sistemico, e la Banca d’Inghilterra ha messo in guardia sul livello di leva delle aziende dell’IA e su quanto poco le banche vedano della propria esposizione indiretta.

Huang la domanda se l’� posta da solo, nel testo con cui ha presentato l’iniziativa. “Si tratta di finanziamento circolare?”, scrive, per rispondere che “questa iniziativa � pensata proprio per rispondere a quella preoccupazione: stiamo portando capitale istituzionale indipendente e di lungo periodo nel mercato dell’infrastruttura per l’IA”. L’argomento poggia sul fatto che il rischio maggiore lo assumono i sei istituti e che la copertura fino al 25% �, secondo l’azienda, inferiore a quella prevista dai contratti di finanziamento del calcolo gi� in circolazione.

Perch� lo schema regga, i chip devono conservare valore, e qui sta la tesi di fondo di Huang: l’acceleratore NVIDIA avrebbe smesso di comportarsi come hardware informatico per iniziare a comportarsi come infrastruttura produttiva. “� davvero la prima volta che i chip tecnologici sono una classe di attivo investibile”, ha dichiarato, descrivendoli come beni che generano ricavi, di lunga vita, fungibili e abbastanza flessibili perch� un creditore possa valutarli come valuterebbe un edificio. L’esempio � la A100, presentata nel 2020 e ancora in uso commerciale attivo sei anni dopo, con clienti che impegnano capacit� su contratti pluriennali. Le cifre che l’azienda porta a sostegno vanno lette come dichiarazioni di parte, dato che nel materiale nessuna fonte indipendente le verifica: il noleggio di una H100 sarebbe passato da circa 1,70 dollari per GPU all’ora nell’ottobre 2025 a circa 2,35 nel marzo 2026, con le B200 riportate fra 5,30 e 7,05 dollari.

Un listino per la potenza di calcolo

Lo stesso valore che NVIDIA garantisce, per�, non ha un prezzo vero a cui chiunque pu� fare riferimento. A fronte di somme enormi impegnate sulla potenza di calcolo mancava quasi ogni informazione pubblica su quanto quella potenza costasse, e chi presta denaro ha improvvisato: Lambda ha collocato un prestito a leva da 917 milioni di dollari garantito da chip il cui valore residuo nessuno poteva stimare in modo indipendente, e OpenAI � andata a cercare un responsabile del trading di energia elettrica, che almeno un mercato ce l’ha gi�.

� proprio questo il vuoto che CME e Silicon Data vogliono riempire. I due contratti, Silicon Data H100 Rental Index Futures e Silicon Data B200 Rental Index Futures, rappresentano ciascuno un mese di noleggio di una singola scheda e si regolano per contanti contro gli indici che Silicon Data costruisce misurando quanto la capacit� GPU viene effettivamente pagata sul mercato. Nessuno si vede recapitare una scheda alla scadenza. Saranno quotati sul NYMEX, la borsa dell’energia del gruppo, e a firmare l’annuncio � Pete Keavey, responsabile globale dei prodotti energetici e ambientali di CME Group.

“Il compute � diventato la valuta dell’era dell’AI, e questo mercato porter� trasparenza sui costi, presenti e futuri, che chi costruisce AI e gli hyperscaler hanno bisogno di coprire mentre crescono”, ha dichiarato Keavey, che il parallelo lo rende esplicito: come il petrolio � passato dagli scambi a pronti a un mercato globale di derivati, i futures “trasformeranno ora il compute in una merce standardizzata e negoziabile”. Compratori e venditori sono facili da immaginare: un operatore di data center possiede i server e incassa i noleggi, quindi pu� vendere futures per fissare i ricavi; chi sviluppa modelli quei noleggi li paga, e pu� comprarli per mettere un tetto ai costi.

“Per anni due aziende che compravano esattamente la stessa capacit� GPU potevano pagare prezzi molto diversi senza alcun modo di sapere chi avesse spuntato l’affare migliore. Ora avranno un riferimento con cui verificarlo”, ha dichiarato Li. Il valore residuo, che per NVIDIA � la posta della garanzia, per lei � uno dei tre segnali con cui leggere il mercato, accanto ai prezzi a pronti e alla forma della curva forward, oggi inclinata verso l’alto perch� i compratori pagano un premio per bloccare capacit� pi� a lungo. La sua lettura non � ribassista: i noleggi di A100 e H100 sono saliti di circa il 20% da gennaio, i chip pi� vecchi continuano a rendere perch� i modelli pi� piccoli girano ancora su quelli, e il deprezzamento, ha argomentato, non equivale all’assenza di valore, dato che anche navi e aerei si deprezzano restando funzione della cassa che sanno generare.

C’� per� un problema che i futures potrebbero pagare caro, e a quello serve SiliconMark, il prodotto di misurazione delle prestazioni che Silicon Data sta sviluppando. Due cluster costruiti con chip identici non producono lo stesso risultato, perch� rete, topologia e configurazione cambiano quello che si ottiene: se l’indice misura un’ora standard di H100 e il proprio cluster rende meno, la copertura smette di corrispondere all’esposizione che dovrebbe neutralizzare.

L’indipendenza dell’indice e i dubbi sul valore

Silicon Data punta a fare di s� “l’arbitro indipendente” del calcolo, e ha gi� comunicato la prima chiusura di un round da 30,5 milioni di dollari guidato dal Valor Atreides AI Fund, circa sei volte i 4,7 milioni raccolti nel marzo 2025. L’indipendenza, per�, va guardata da vicino. L’elenco degli investitori � pubblico: c’� CME Group, ci sono le societ� di trading DRW, Jump, Wintermute e Tectonic, ci sono VanEck, F-Prime, Samsung e Further. La borsa detiene quindi una partecipazione nella societ� il cui indice regoler� i suoi contratti, e diversi probabili partecipanti al mercato ne detengono una a loro volta; Li lo ha ammesso a Bloomberg, descrivendo quegli investitori come, in buona misura, anche suoi clienti.

Negli indici di riferimento delle materie prime la configurazione non � inusuale, perch� chi ha bisogno di un prezzo spesso finanzia chi lo pubblica, ma un indice di riferimento vale quanto la sua indipendenza e il mercato che serve � per ora molto piccolo. In Europa i prezzi di riferimento finanziari hanno regole dedicate dai tempi dello scandalo Libor, proprio perch� un riferimento modella contratti ben oltre la cerchia di chi lo fissa; il prezzo della potenza di calcolo quell’attenzione non l’ha ancora attirata.

Lo scetticismo, del resto, non riguarda solo l’indice. Il precedente che aleggia � Lucent Technologies, il fornitore di apparati per telecomunicazioni che sal� e croll� con la bolla delle dot-com dopo aver prestato ai clienti il denaro per comprare i suoi prodotti; la differenza sta nel fatto che Lucent metteva il proprio capitale mentre NVIDIA convince altri a metterlo e protegge solo una porzione del valore futuro.

Sul versante di NVIDIA il rischio ha anche un nome tecnico. Coprire il valore residuo la espone a quello che in finanza si chiama wrong way risk: se le GPU date in garanzia non tengono il valore iscritto a libro e il debitore va in default, la copertura interviene entro il tetto del 25%, ma lo scenario in cui quel valore crolla � esattamente quello in cui la domanda di calcolo si indebolisce, e quindi in cui i ricavi dell’azienda si comprimono. L’obbligazione cresce nel momento peggiore per farvi fronte.

Nessuno dei due strati risponde alla domanda di fondo, se l’infrastruttura finanziata render� abbastanza da giustificare quanto le si sta mettendo dentro: la sola Morgan Stanley stima 3.500 miliardi di dollari di spesa degli hyperscaler fino al 2028. E nessuno dei due funziona da solo: i futures hanno bisogno di liquidit�, perch� un contratto con pochi partecipanti produce un prezzo facile da muovere e difficile da credere, e restano appesi all’esame dei regolatori; la garanzia sul valore residuo ha bisogno di un vero mercato dell’usato, che � probabilmente l’interesse meno visibile di NVIDIA, decisa a far circolare le schede di generazione precedente verso chi la corrente non se la pu� permettere. Quello che entrambi introducono � un numero pubblico dove prima non ce n’era, e un prezzo pubblico taglia da due parti: chi compra capacit� smette di negoziare alla cieca, e chi la vende, comprese le aziende la cui valutazione presuppone che le tariffe di noleggio tengano, si ritrova una cifra con cui il mercato pu� dissentire in tempo reale.