Nvidia ha appena impegnato 110 miliardi di dollari in finanziamenti ai fornitori—l'85% del fatturato annuale. Il piano di Lucent nel 2000? 20%. È di nuovo la bolla delle telecomunicazioni? Ho analizzato i numeri. Thread 🧵

Il finanziamento da parte del fornitore = il fornitore presta denaro ai clienti affinché possano acquistare i prodotti del fornitore. Geniale finché il carosello non si ferma.

Nel 1999, Lucent si impegnò a investire 8,1 miliardi di dollari. Nortel estese 3,1 miliardi di dollari. Cisco promise 2,4 miliardi di dollari. Poi 47 aziende di telecomunicazioni dichiararono bancarotta. Il 33-80% dei prestiti ai fornitori non venne recuperato. Le reti in fibra utilizzavano meno dello 0,002% della capacità.

Avanzando al 2025. I 100 miliardi di dollari di Nvidia per OpenAI (strutturati in 10 tranche da 10 miliardi di dollari ciascuna). Partecipazione di 3 miliardi di dollari in CoreWeave. 3,7 miliardi di dollari in altre startup di AI. Inoltre, 15 miliardi di dollari nel mercato del debito supportato da GPU.

Le somiglianze sono sorprendenti: • Lucent: 23% delle entrate dai primi 2 clienti • Nvidia: 46% delle entrate dai primi 4 clienti • L'88% delle entrate di Nvidia proviene dai data center

Ma ecco cosa c'è di diverso—e importa: I clienti di Lucent erano CLEC indebitati che bruciavano capitale. I 4 principali clienti di Nvidia hanno generato $451 miliardi in flusso di cassa operativo nel 2024 (Microsoft $119 miliardi, Alphabet $125 miliardi, Amazon $116 miliardi, Meta $91,3 miliardi).

Nuovo rischio: il mercato del debito supportato da GPU da oltre 10 miliardi di dollari presume che le GPU mantengano valore per 4-6 anni. I prestiti supportati da GPU hanno tassi di interesse di circa il 14%—il triplo del debito societario di grado d'investimento.

Controllo della realtà: le CPU durano 5-10 anni. Le GPU nei datacenter AI durano in pratica 1-3 anni, nonostante le assunzioni contabili di 6 anni. Formazione di Llama 3 di Meta: tassi di guasto annuali delle GPU del 9% (27% di guasti in 3 anni).

Come i hyperscalers stanno sfruttando l'ammortamento: • Amazon: 3→6 anni (2020-2023), poi 6→5 anni (2025) • Google: 3→6 anni • Meta: 4→6 anni • CoreWeave: 6 anni Il ribaltamento di Amazon nel 2025 è il primo grande ritiro. Queste politiche sono genuine o solo apparenza?

SPV ovunque. I hyperscalers collaborano con le società di private equity, costruiscono datacenter in entità legali separate, affittano capacità di nuovo. Il debito non appare nel loro bilancio. Paul Kedrosky: "Non voglio che le agenzie di rating guardino a quanto sto spendendo."

Le aziende tecnologiche spenderanno tra 300 e 400 miliardi di dollari per l'infrastruttura AI nel 2025. La spesa in conto capitale degli hyperscaler ha raggiunto circa il 50% del reddito operativo, livelli storicamente associati a costruzioni di infrastrutture governative, non a quelle delle aziende tecnologiche.

Minaccia del silicio personalizzato: Microsoft punta a utilizzare "principalmente silicio Microsoft" (acceleratori Maia). Google ha i TPU. Amazon ha Trainium e Inferentia. Meta sviluppa processori MTIA. Se i clienti passano a silicio interno, il finanziamento dei fornitori di Nvidia diventa un'esposizione ai clienti che costruiscono alternative competitive.

Ma Nvidia non è Lucent: • Lucent ha manipolato $1,148 miliardi di entrate, la SEC ha accusato 10 dirigenti • Nvidia: nessuna prova di frode, auditato da PwC, valutazione Aa3 • Lucent: $304 milioni di flusso di cassa operativo • Nvidia: oltre $50 miliardi di flusso di cassa operativo annuale e $46,2 miliardi di liquidità netta

L'AI è già ampiamente utilizzata: il 40% dei dipendenti statunitensi ha utilizzato l'AI al lavoro entro settembre 2025, il doppio del 20% nel 2023. I salari stanno aumentando due volte più velocemente nei settori esposti all'AI. Ma uno studio del MIT: il 95% dei progetti pilota di AI non ha avuto un impatto misurabile sul P&L a causa di una scarsa integrazione.

OpenAI ha riportato una perdita di 4,7 miliardi di dollari nel primo semestre del 2025 su un fatturato di 4,3 miliardi di dollari. Quasi metà della perdita è dovuta a compensi basati su azioni. Non è ancora redditizia, ma a differenza dei clienti della bolla delle telecomunicazioni, la domanda è reale e i passeggeri stanno pagando.

Cosa sto osservando: • Tassi di utilizzo delle GPU • Monetizzazione di OpenAI • Default sui debiti supportati da GPU • Tendenze AR (migliorate dal 68% al 30%, ma attenzione al deterioramento) • Concentrazione dei clienti • Adozione di silicio personalizzato • Consolidamento dei fornitori

La grande domanda: La domanda di AI è reale (come il cloud computing) o speculativa (come la bolla dot-com)? A differenza della bolla delle telecomunicazioni, dove la domanda era speculativa e i clienti bruciavano denaro, questo carosello ha passeggeri paganti. Ma le poste in gioco sono 4 volte maggiori rispetto all'esposizione di Lucent.

Coda: La frode di Lucent ha coinvolto il channel stuffing (vendite fantasma da 452 milioni di dollari), accordi segreti con i distributori e manipolazione delle riserve. L'azienda ha pagato 25 milioni di dollari, la multa più grande mai inflitta per non aver collaborato con la SEC. Quando WinStar è crollata, Lucent ha cancellato 700 milioni di dollari in crediti inesigibili.