Alphabet (GOOGL): la supremazia nell’AI e la scommessa sull’hardware

La strategia di Alphabet si concentra sull’efficienza del silicio e sull’accelerazione hardware per competere nell’era dell’AI, ma i costi elevati e le sfide normative restano ostacoli significativi

Mentre i mercati riaprono i battenti per le ultime sessioni di trading del 2025, osservare il ticker di Alphabet (GOOG/GOOGL) scambiare sopra i 315 dollari non è solo un esercizio di contabilità finanziaria, ma la conferma di un cambiamento tettonico nell’architettura del web.

Per chi, come me, passa le giornate a scrivere codice e a ottimizzare pipeline di dati, il valore di borsa di un gigante tecnologico non è mai stato così scollegato dal semplice concetto di “vendita di pubblicità” e così intrinsecamente legato alla capacità di calcolo grezza.

Siamo di fronte a quella che molti analisti definiscono “AI Supercycle”, ma dal punto di vista ingegneristico, la realtà è più sfumata e, se vogliamo, più brutale.

Non stiamo più parlando di algoritmi di ricerca che indicizzano pagine statiche; stiamo parlando di modelli probabilistici che generano contenuti in tempo reale. Le azioni di Classe C si sono avvicinate ai massimi storici spinte dall’entusiasmo per i chip AI proprietari e per l’integrazione profonda di Gemini 3 nell’ecosistema, segnando un disaccoppiamento definitivo dalla vecchia logica del motore di ricerca passivo.

Tuttavia, c’è un dettaglio implementativo che spesso sfugge ai report generalisti: l’efficienza non è più un optional, è l’unica metrica che conta per la sopravvivenza dei margini.

E qui la strategia di Mountain View si fa interessante.

Il silicio come vantaggio competitivo

Per anni, il settore ha guardato a NVIDIA come all’unico fornitore possibile di pale per la corsa all’oro dell’intelligenza artificiale. Alphabet, con una lungimiranza tecnica che bisogna riconoscerle, ha scelto una strada diversa: l’ottimizzazione verticale.

Invece di dipendere esclusivamente da hardware generalista, l’azienda ha spinto sull’accelerazione hardware dedicata tramite le sue TPU (Tensor Processing Units).

Questa non è una banalità tecnica.

Utilizzare un chip disegnato specificamente per i carichi di lavoro di TensorFlow e JAX significa ridurre drasticamente la latenza di inferenza e, soprattutto, il consumo energetico per token generato. Quando si opera su scala globale, risparmiare anche pochi milliwatt per operazione si traduce in miliardi di dollari di OpEx in meno.

È proprio questa efficienza strutturale che ha permesso al segmento Cloud di diventare il vero motore della crescita, smettendo di essere l’eterno secondo dietro AWS. Nel terzo trimestre del 2025, Alphabet ha riportato una crescita del 34% su base annua per Google Cloud, un segnale inequivocabile che l’infrastruttura sottostante sta diventando critica quanto, se non più, del software che ci gira sopra.

Il backlog di ordini ha raggiunto i 155 miliardi di dollari: in termini tecnici, è come avere una coda di messaggi che garantisce l’elaborazione per i prossimi anni, indipendentemente dalle fluttuazioni momentanee del mercato pubblicitario.

Eppure, questa eleganza tecnica ha un prezzo, e si paga in valuta pesante.

L’algoritmo dei costi e dei ricavi

Se guardiamo sotto il cofano del bilancio, troviamo una cifra che farebbe impallidire qualsiasi CFO conservatore: una spesa in conto capitale (Capex) prevista tra i 91 e i 93 miliardi di dollari per il 2025.

Per dare un contesto, stiamo parlando di una somma superiore al PIL di molte nazioni, investita quasi interamente in data center, server e networking.

Questa è la scommessa più rischiosa e allo stesso tempo più affascinante dell’era moderna.

Google sta costruendo l’infrastruttura fisica per un computer planetario. Non si tratta solo di aggiungere server; si tratta di ridisegnare la topologia della rete per gestire flussi di dati che non sono più semplici richieste HTTP, ma stream continui di video, codice e testo generati da AI.

Gli analisti finanziari sembrano aver compreso che questo non è denaro bruciato, ma un refactoring necessario del modello di business.

Morgan Stanley ha riaffermato un rating sovrappesato con un obiettivo di prezzo di 270,00 dollari.

— Equity Research Analyst, Morgan Stanley

Questa fiducia riflette la consapevolezza che, in un mondo dominato dall’AI, chi controlla il ferro e l’astrazione vince tutto.

Ma c’è un bug nel sistema, una vulnerabilità che nessun aggiornamento software può patchare facilmente: la regolamentazione.

Mentre gli ingegneri ottimizzano i cluster Kubernetes, i legali combattono contro il Dipartimento di Giustizia. La minaccia di uno spezzatino societario è reale. Tecnicamente parlando, separare Chrome o Android dal resto dello stack potrebbe degradare l’esperienza utente, rompendo quell’integrazione fluida che oggi diamo per scontata.

Tuttavia, un sviluppatore open source potrebbe argomentare che forzare l’apertura di questi ecosistemi chiusi potrebbe stimolare una nuova ondata di innovazione, liberandoci dal giogo di API proprietarie sempre più costose.

Oltre la ricerca: il sistema operativo della realtà

Il titolo GOOGL che oggi naviga in acque record è il riflesso di un’azienda che sta cercando di diventare il livello di astrazione fondamentale della nostra vita digitale.

Con il prezzo delle azioni che si è stabilizzato intorno ai 315 dollari nel trading post-natalizio, il mercato sta prezzando un futuro in cui l’AI non è un prodotto, ma una commodity come l’elettricità.

L’integrazione di Gemini 3 non è stata indolore. Abbiamo visto allucinazioni nei risultati di ricerca e codice generato non sempre sicuro. Da tecnico, trovo frustrante quando il marketing spinge prodotti in produzione prima che i test di integrazione siano completi. Tuttavia, la velocità di iterazione di Google nel 2025 è stata impressionante. Hanno corretto il tiro, ottimizzato i modelli e, soprattutto, hanno dimostrato che il loro stack tecnologico è resiliente.

La vera domanda per il 2026 non è se il titolo arriverà a 350 o 400 dollari, ma se questa massiccia centralizzazione del calcolo sia sostenibile a lungo termine. Stiamo costruendo cattedrali di silicio incredibilmente efficienti, ma stiamo anche creando single point of failure per l’intera economia digitale.

L’entusiasmo di Wall Street è giustificato dai numeri, ma ignora spesso la complessità tecnica sottostante. Un’azienda che spende 90 miliardi in hardware sta implicitamente ammettendo che il software, da solo, non basta più a garantire il moat, il fossato difensivo.

JPMorgan ha alzato il suo obiettivo di prezzo da 260,00 a 300,00 dollari per le azioni di Classe C di Alphabet.

— Analista, JPMorgan Chase & Co.

Siamo di fronte a un paradosso affascinante: per mantenere la sua supremazia immateriale nel cloud, Google è costretta a diventare una delle più grandi aziende immobiliari e manifatturiere del mondo fisico.

La scommessa sull’AI è, alla fine, una scommessa sulla fisica: quanta energia e quanto silicio servono per simulare l’intelligenza?

Al momento, la risposta del mercato è “tutto quello che avete, e anche di più”.

Resta da vedere se, una volta compilato il codice finale, l’output giustificherà l’immensa quantità di risorse allocate nel processo.