I trader si affrettano a vendere i prestiti delle aziende software che all'inizio dell'anno erano ancora vicini al valore nominale

　　I trader di prestiti a leva stanno riducendo drasticamente l'esposizione ai prestiti delle aziende software — molti dei quali rimangono, fino al 2026, a prezzi vicini o pari al valore nominale — a dimostrazione di come le preoccupazioni sull'intelligenza artificiale (AI) stiano influenzando l'intero mercato.

　　Secondo fonti informate sulle operazioni, i prestiti sindacati delle aziende software come Avalara Inc., Citrix, Dayforce Inc. e Proofpoint sono scesi tra 1 e 3 punti nel mercato secondario da venerdì scorso a martedì di questa settimana. Al 31 dicembre, questi prestiti venivano quotati intorno ai 100 centesimi per ogni dollaro di valore nominale.

　　Anthropic sta ampliando l'uso del suo chatbot Claude per automatizzare compiti nei settori delle risorse umane, investment banking e design, diventando così il più recente catalizzatore della “panic AI trade” che quest’anno ha travolto i mercati globali.

　　Secondo fonti informate sulle operazioni, il prestito da 5,5 miliardi di dollari di Dayforce, piattaforma software per le risorse umane, martedì è sceso di 1 punto, arrivando a 92,75 centesimi. Le stesse fonti affermano che il prestito da 2,5 miliardi di dollari di Avalara, fornitore di software per la fiscalità, è sceso di 2 punti, con prezzo di acquisto a 94,75 centesimi.

　　Le aziende software in passato hanno raccolto miliardi di dollari tramite prestiti per finanziare acquisizioni spinte dal private equity, ma ora questi debiti sono diventati il centro dell’attenzione dei trader. La maggior parte dei titoli peggiori nell’indice Bloomberg US Leveraged Loan sono società tecnologiche, alcune delle quali sono già scese a livelli di distress.

　　Le vendite dei prestiti delle aziende software stanno influenzando gli indicatori che riflettono le aspettative sui rischi di credito negli Stati Uniti. Martedì tali indicatori hanno raggiunto il livello peggiore da novembre, per poi recuperare parzialmente dopo l'apertura positiva dei mercati azionari.

Editor responsabile: Li Tong