L’incremento delle spese in conto capitale riflette il consolidamento strategico del cloud e dell’IA generativa come motori economici, tecnologici e normativi globali.

Con una mossa senza precedenti, Microsoft ha annunciato un investimento record di 30 miliardi di dollari in spese in conto capitale per il primo trimestre del nuovo esercizio fiscale. L’obiettivo è potenziare la propria infrastruttura cloud, rispondere alla domanda crescente di servizi di intelligenza artificiale e consolidare il vantaggio competitivo nella corsa globale ai supercomputer e ai modelli linguistici avanzati. La cifra, nettamente superiore alle previsioni degli analisti ($23,75 miliardi secondo Visible Alpha), rappresenta il picco più alto mai raggiunto dall’azienda in un solo trimestre.

Azure supera i 75 miliardi: l’IA diventa un acceleratore di ricavi

Microsoft ha rivelato per la prima volta che il fatturato annuale della propria piattaforma cloud Azure ha superato i 75 miliardi di dollari, oltre le attese del mercato. Il dato è significativo non solo in termini assoluti, ma perché riflette una trasformazione profonda della natura del cloud: non più solo un servizio infrastrutturale, ma una piattaforma cognitiva integrata con i modelli OpenAI, capace di offrire soluzioni avanzate in ambiti regolati, industriali e strategici.

Nel trimestre chiuso a giugno, la crescita di Azure si è attestata a un sorprendente +39%, rispetto al consenso medio degli analisti del 34,75%. Per il trimestre corrente, Microsoft prevede un ulteriore incremento del 37%, confermando un trend di crescita sostenuto e superiore alla media del mercato.

Copilot, AI enterprise e uso strategico dei dati

Uno dei fattori chiave dietro il boom di Azure è l’integrazione dell’AI generativa nelle suite enterprise, in particolare con Copilot, che ha ora superato i 100 milioni di utenti attivi mensili. Si tratta di una metrica nuova per Microsoft, che segna una soglia simbolica: l’intelligenza artificiale non è più un prototipo o una dimostrazione tecnica, ma una componente strutturale delle piattaforme di produttività e dei flussi di lavoro aziendali.

Oltre OpenAI: diversificazione e sovranità tecnologica

Pur mantenendo un legame strategico con OpenAI, Microsoft sta diversificando il proprio ecosistema AI. Le collaborazioni con attori come Meta, xAI (di Elon Musk) e Mistral (startup francese in rapida ascesa) rivelano un piano più ampio: rendere Azure una piattaforma multi-modello, in grado di ospitare soluzioni avanzate senza dipendere esclusivamente da una singola tecnologia o partner. Questa strategia va letta anche in chiave di sovranità tecnologica e mitigazione del rischio regolatorio o competitivo, soprattutto in vista delle tensioni emergenti tra Microsoft e OpenAI in merito alla futura governance della startup.

Competizione globale nel cloud: Microsoft, Amazon e Google a confronto

Azure continua a inseguire Amazon Web Services (AWS), che resta il leader di mercato con 107,56 miliardi di dollari di ricavi annui, ma il ritmo di crescita e la visibilità strategica di Microsoft stanno cambiando gli equilibri nel lungo termine. Parallelamente, Google ha alzato le proprie previsioni di spesa di 10 miliardi, evidenziando come tutti i big tech stiano accelerando gli investimenti nei data center e nelle infrastrutture AI per rafforzare le proprie posizioni nei settori cloud, sanitario, educativo, militare e finanziario.

Una nuova politica industriale per l’intelligenza artificiale

Il dato chiave che emerge dal confronto tra Microsoft, Google e Meta è che i capex combinati delle big tech nel 2025 potrebbero superare i 330 miliardi di dollari. Non si tratta solo di spesa in tecnologia, ma di un riassetto della politica industriale globale, dove le infrastrutture AI diventano nuovi asset strategici, analoghi alle autostrade, ai porti o alla produzione energetica del XX secolo.

L’Unione Europea, la Cina e gli Stati Uniti stanno rispondendo con normative (come l’AI Act europeo) e incentivi pubblici (come il CHIPS Act statunitense), ma la velocità dell’investimento privato supera quella della regolazione. La mancanza di trasparenza nei modelli black-box e la concentrazione infrastrutturale sollevano interrogativi profondi sulla sovranità cognitiva, l’accesso equo e la governance democratica dell’AI.

Asset a lunga durata: la strategia infrastrutturale di Microsoft

Microsoft ha indicato che parte significativa degli investimenti sarà destinata a beni durevoli, in particolare data center, segnando una transizione rispetto al focus degli anni precedenti su asset a breve ciclo come chip e hardware specifici. L’infrastruttura costruita oggi è pensata per sostenere la crescita di lungo periodo, in ottica multi-decennale, e per supportare carichi di lavoro sempre più diversificati, distribuiti e regolati.

Finanza e mercato: performance oltre le attese

Nel trimestre appena concluso, Microsoft ha registrato ricavi per 76,4 miliardi di dollari, con una crescita del 18% su base annua, battendo le stime degli analisti (73,81 miliardi). L’utile operativo ha beneficiato dell’effetto combinato di aumento della marginalità nei servizi cloud e espansione della customer base AI-powered.

Le azioni Microsoft sono cresciute del 9% nel trading after-hours, contribuendo a un rally generalizzato del settore AI, che ha guadagnato oltre 500 miliardi di dollari in capitalizzazione grazie alle trimestrali positive di Microsoft e Meta. Con una capitalizzazione di mercato che sfiora i 3.800 miliardi di dollari, Microsoft è oggi a meno di 200 miliardi dal diventare la seconda azienda al mondo a superare i 4.000 miliardi di valutazione.

L’AI come infrastruttura geopolitica e leva normativa

Il piano da 30 miliardi per il Q1 2025 segna un cambio di paradigma industriale: l’intelligenza artificiale non è più un vertical tecnologico, ma una piattaforma orizzontale che attraversa economia, diritto, infrastrutture, società e politica internazionale. Microsoft non sta solo costruendo data center: sta tracciando una nuova geografia del potere cognitivo globale.

In questo scenario, la vera posta in gioco non è solo tecnologica, ma istituzionale: chi definisce cosa è l’intelligenza, chi ne detiene l’infrastruttura, chi governa i criteri di legittimità epistemica e morale. La sfida non è solo prevedere il futuro dell’AI, ma decidere chi avrà il diritto di costruirlo.