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Il private credit globale ha raggiunto 4.100 miliardi di dollari di masse a fine 2025, con una crescita del 17% in un anno. Ma la nuova frontiera dell’asset class si gioca anche sul finanziamento delle infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Specie in Europa, dove serviranno tra 250 e 300 miliardi di dollari per lo sviluppo dei data center entro il 2030. È questa la fotografia che arriva dall’Alfi Private Assets Conference 2026, la kermesse annuale organizzato nel Granducato dall’associazione dei fondi lussemburghesi. Stando ai dati presentati durante la sessione dedicata alla stampa, il confronto tra investimenti alternativi e innovazione tecnologica sta assumendo sempre più la forma della convergenza. Una trasformazione destinata a incidere tanto sulle opportunità di portafoglio quanto sui modelli operativi dell’intero asset management.
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A restituire una prima fotografia del segmento è stato niente meno che l’Alternative Credit Council (ACC), l’associazione globale degli operatori delle società di gestione patrimoniale operanti nel settore private credit e della direct lending, rappresentata per l’occasione dal suo responsabile globale Jiří Król. Secondo l’esperto, i numeri del 2025 non rappresentano un fenomeno isolato ma vanno inquadrati nella più ampia cornice di una crescita a doppia cifra che dura da almeno due anni e sembra destinata a proseguire anche nei prossimi mesi. “Nel primo semestre del 2026 la raccolta ha infatti raggiunto il livello più alto dell’ultimo quinquennio”, ha infatti spiegato, precisando come le attese siano ora di un nuovo record. A sostenere la corsa contribuisce non solo una domanda istituzionale che resta robusta ma anche la ricerca di diversificazione ed extra-rendimento da parte del segmento retail. Quanto alla tenuta dei portafogli, il quadro rimane nel complesso stabile: il 41% dei principali comparti di corporate lending opera senza ricorrere alla leva finanziaria a livello di veicolo e le metriche sulla qualità del credito risultano stabili o in miglioramento per la maggior parte degli operatori. “Non mancano tuttavia segnali di deterioramento in alcuni segmenti che richiedono un monitoraggio attento dei rischi”, ha concluso Król.
Sul legame con l’intelligenza artificiale si è invece espresso Jens Schmidt, Wealth and Asset Management consulting leader presso EY Luxembourg, che ha spiegato come l’espansione delle attività legate a questa tecnologia stia generando nuove esigenze di capitale. “Il private credit si sta ritagliando un ruolo crescente nel finanziamento delle imprese attive nella filiera e degli investimenti in capacità di calcolo e produzione di energia”, infatti ha detto. Un fabbisogno che tocca livelli particolarmente elevati soprattutto in Europa, dove l’esperto stima una domanda di potenza elettrica per i data center in crescita da 21,3 gigawatt a 36 gigawatt nel giro di cinque anni a fronte di una capacità installata attuale di circa 12 gigawatt. “Per sostenere gli investimenti necessari nelle infrastrutture digitali”, è la conclusione di Schmidt, serviranno dai 250 ai 300 miliardi di dollari entro la fine del decennio ed è proprio il private credit il canale più adatto a fornirli. La relazione tra le due industrie delineata nel corso dell’intervento appare comunque a doppio senso: se da una parte la finanza alternativa supporta le società impegnate nello sviluppo degli algoritmi, dall’altra questi stanno modificando il modo in cui gli stessi gestori sondano il mercato e amministrano i portafogli.
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La convergenza tra private credit e intelligenza artificiale interessa da vicino proprio il Lussemburgo, uno dei principali centri europei per la gestione dei fondi alternativi. A fine 2023 le masse dei veicoli di private debt domiciliati nel Granducato ammontavano infatti a circa 510 miliardi di euro e nel 2024 hanno registrato un incremento ulteriore pari al 24,7%. Il peso della piazza emerge anche dal mercato degli Eltif, con 140 dei 258 veicoli europei censiti che risultano domiciliati nel Paese. Un peso specifico importante, insomma, ma che pone anche una questione di efficienza operativa. Se si considera che metà dei degli attuali 1.500 fondi di categoria con domicilio locale ha masse inferiori a 100 milioni di euro e può quindi contare su risorse organizzative limitate, risulta infatti evidente come l’automazione possa diventare uno strumento importante per contenere i costi e migliorare la scalabilità. Nelle fasi di origination e underwriting, ad esempio, gli strumenti di AI potrebbero analizzare un contratto di finanziamento in pochi secondi e predisporre dal 60% all’80% delle bozze dei memorandum di credito individuando al contempo le clausole più rischiose. Nella gestione dei portafogli, invece, il monitoraggio dei covenant riuscirebbe a generare segnalazioni anticipate rispetto a possibili violazioni e l’analisi continuativa dei documenti relativi ai debitori consentirebbe di intercettare più rapidamente eventuali criticità o concentrazioni di rischio. Ulteriori margini di efficientamento riguardano l’amministrazione dei prestiti, la riconciliazione dei flussi finanziari, la reportistica per gli investitori e gli adempimenti in materia di identificazione della clientela e antiriciclaggio.
Nonostante le opportunità, l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’industria lussemburghese dei fondi è però ancora in una fase iniziale. Soltanto il 24% dei gestori intervista da EY Luxembourg nell’ambito del sondaggio condotto per Alfi e presentato all’evento dichiara infatti di avere applicazioni già operative o in fase di sviluppo, quota che sale al 38% nel settore bancario e si attesta al 15% tra le società d’investimento. Un ulteriore 27% degli operatori dice invece di star sperimentando queste soluzioni o di averne pianificato l’introduzione. “La diffusione degli strumenti dovrà allora procedere insieme al rafforzamento dei presidi di controllo”, ha commentato Schmidt.
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La qualità dei dati rappresenta uno dei principali ostacoli, mentre la tracciabilità delle informazioni utilizzate dagli algoritmi è essenziale per garantire verificabilità e affidabilità dei risultati. Ogni elaborazione dovrebbe poter essere ricondotta alla documentazione originaria, è stato infatti spiegato, con processi di validazione e supervisione umana sulle decisioni più rilevanti. Un principio già presente nell’attuale operatività del settore: nel 90% degli utilizzi dell’AI da parte degli asset manager lussemburghesi è previsto un passaggio di approvazione da parte di una persona. La classificazione dei rischi costituisce un ulteriore passaggio. Dalla rilevazione tematica condotta da CSSF e Banca centrale del Lussemburgo nel maggio 2025 emerge infatti che il 29% dei casi d’uso esaminati non era ancora stato classificato: il 5% rientrava nella categoria ad alto rischio, il 16% in quella a rischio limitato e il restante 50% in quella a rischio minimo. Un quadro che richiama la necessità di valutare le singole applicazioni anche alla luce degli obblighi previsti dall’AI Act europeo.
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