La stagione delle trimestrali delle Big Tech offre una fotografia meno lineare di quanto i comunicati ufficiali lascino intendere. L’intelligenza artificiale è ormai entrata nella fase industriale come voce concreta nei conti delle grandi aziende tecnologiche, ma al tempo stesso emergono segnali di attrito che vanno oltre il semplice confronto tra ricavi e utili. La vera partita si gioca se mai sulla capacità di sostenere la domanda, costruire infrastrutture adeguate e integrare l’AI nei prodotti senza compromettere l’equilibrio operativo.

Microsoft, Meta e IBM mostrano come l’AI possa già tradursi in crescita misurabile. Tesla rappresenta l’altra faccia della medaglia, con un settore automotive sempre più competitivo e margini sotto pressione. SAP, infine, racconta cosa significa portare a termine una transizione cloud su scala enterprise, con risultati solidi ma non privi di frizioni. Sullo sfondo, un dato che accomuna tutti è la corsa agli investimenti in capacità di calcolo e data center, che sta assumendo dimensioni mai viste prima nel settore tecnologico.

Microsoft e la forza del cloud

Nel caso di Microsoft, che ha chiuso il secondo trimestre fiscale 2026 con ricavi per 81,3 miliardi di dollari (+17% anno su anno) e un utile netto di 38,5 miliardi superando ampiamente le aspettative di Wall Street, il cloud continua a essere il baricentro della strategia. Azure cresce con regolarità e l’intelligenza artificiale è ormai una componente strutturale dell’offerta. La partnership con OpenAI ha un peso sempre più rilevante sugli ordini già acquisiti, cioè su quei contratti firmati che genereranno ricavi negli anni successivi. È un indicatore importante perché misura la visibilità futura del business, non la performance di un singolo trimestre.

Il segnale più interessante, però, arriva dalle parole del management. Per la prima volta Microsoft ammette infatti apertamente di avere limiti di capacità, tanto che in alcune aree non riesce a fornire tutte le risorse cloud richieste dai clienti. È un passaggio chiave perché sposta il dibattito dall’adozione dell’AI alla sua scalabilità. La trasformazione in corso è profonda, tra minor dipendenza dalle vendite di software tradizionale e più servizi continuativi erogati via cloud. Questo cambio di modello richiede investimenti enormi in infrastrutture fisiche, con tempi di realizzazione che non sempre tengono il passo con la domanda.

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Il futuro di Meta è sempre più nel segno dell’IA

Meta si presenta con un quadro apparentemente più lineare, grazie a ricavi nel quarto trimestre 2025 pari 59,9 miliardi di dollari (+24% anno su anno). Il cuore del business (la pubblicità digitale) continua a crescere grazie all’uso estensivo dell’AI nei sistemi di raccomandazione e targeting. Gli algoritmi inoltre sono diventati più efficienti nel mostrare contenuti e annunci rilevanti, aumentando il valore di ogni impression. Il risultato è una redditività ancora molto elevata, segno che l’azienda riesce a trasformare l’innovazione tecnologica in risultati operativi concreti.

La tensione emerge guardando avanti. I piani di spesa per i prossimi anni indicano un’accelerazione drastica sugli investimenti in server, chip e data center dedicati all’AI. Mark Zuckerberg parla apertamente di assistenti personali intelligenti su larga scala, un obiettivo che richiede potenza di calcolo continua e sempre disponibile. In parallelo, la divisione Reality Labs continua a bruciare risorse, mantenendo aperta la domanda su quanto Meta riuscirà a bilanciare queste scommesse tecnologiche con la solidità del business pubblicitario.

Le ombre su Tesla

Tesla si muove su un terreno diverso. Il primo calo annuale dei ricavi nella storia dell’azienda (94,8 miliardi di dollari nel 2025 contro i 97,7 miliardi del 2024) segna un punto di discontinuità sia simbolico, sia numerico. Con l’invasione dei modelli cinesi, il mercato dell’auto elettrica è infatti entrato in una fase di maturità competitiva, con pressione sui prezzi e margini più sottili. Tesla reagisce migliorando l’efficienza industriale e recuperando redditività per veicolo, mentre il segmento legato all’energia e allo storage cresce e diventa sempre più rilevante.

L’AI resta per Tesla una scommessa strategica legata soprattutto alla guida autonoma e al software, non essendo ancora una voce dominante nei conti, ma orienta le scelte di lungo periodo. A complicare il quadro intervengono fattori esterni come dazi e incentivi variabili, che rendono il contesto operativo meno prevedibile rispetto a quello delle big tech puramente digitali.

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SAP tra cloud e IA

SAP, che ha chiuso il 2025 con ricavi totali di 36,8 miliardi di euro (+11% anno su anno), racconta invece una storia di trasformazione graduale e strutturata. Il cloud è ormai la principale fonte di ricavi e la maggior parte del fatturato deriva da contratti ricorrenti, più prevedibili rispetto alle vecchie licenze. Un indicatore chiave è il volume di contratti cloud già firmati ma non ancora fatturati, che fornisce una misura della domanda futura. La crescita resta solida, ma il mercato guarda con attenzione ai costi necessari per sostenere questa transizione, soprattutto in termini di sviluppo prodotto e infrastrutture. Per il 2026 SAP prevede una crescita dei ricavi cloud tra il 23% e 25%, raggiungendo 25,8-26,2 miliardi di euro.

L’intelligenza artificiale, integrata direttamente nelle applicazioni gestionali, sta diventando un elemento standard delle nuove offerte grazie a funzionalità embedded nei processi aziendali, dalla gestione finanziaria alle risorse umane. È un approccio meno spettacolare rispetto ai grandi modelli generativi consumer, ma potenzialmente più stabile nel tempo.

IBM scommette su software e mainframe

IBM chiude il quadro con una performance che sorprende per continuità, con ricavi per 19,69 miliardi di dollari (+12,1% anno su anno) che hanno superato le aspettative del 2,5%. Software e infrastrutture tradizionali, come i mainframe, dimostrano di poter convivere con l’AI generativa in un contesto enterprise. Il valore dei contratti legati all’AI cresce in modo significativo, segno che le aziende stanno adottando queste tecnologie per casi d’uso concreti, spesso legati all’automazione e all’analisi dei dati. L’espansione dei margini indica una maggiore efficienza operativa, anche dopo acquisizioni rilevanti che hanno ampliato il portafoglio tecnologico.