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Le previsioni relative agli investimenti nel settore dell’intelligenza artificiale (AI) sono davvero impressionanti. Un recente report di McKinsey stima che il mondo potrebbe destinare circa 7 trilioni di dollari entro il 2030 per costruire infrastrutture capaci di sostenere questa crescita. Un elemento chiave di questa trasformazione è rappresentato dalla potenza di calcolo, che diventa il fulcro della nuova economia digitale. La domanda di capacità computazionale è destinata a triplicare, con un notevole incremento legato ai carichi di lavoro dell’AI.
La crescita della domanda di potenza di calcolo
Secondo il rapporto, circa il 70% dell’espansione della potenza di calcolo sarà guidato dai carichi di lavoro associati all’intelligenza artificiale. Per far fronte a questa crescente domanda, saranno necessari investimenti significativi: si parla di 5,2 trilioni di dollari per i data center dedicati all’AI, oltre a 1,5 trilioni per le infrastrutture IT tradizionali, che supportano attività come l’hosting web e la gestione dei sistemi ERP. Questa situazione evidenzia chiaramente l’urgenza di innovare nel settore e di adattarsi a un contesto in continua evoluzione.
Scenari di sviluppo per il settore AI
McKinsey delinea tre scenari per il periodo 2025-2030, ognuno con diverse proiezioni di crescita. Nel primo scenario, il più ottimista, si prevede una crescita accelerata con un incremento di 205 gigawatt di capacità legata all’AI, per un investimento totale di 7,9 trilioni di dollari. Il secondo scenario, considerato come riferimento, prevede un’aggiunta di 125 gigawatt e una spesa complessiva di 5,2 trilioni. Infine, nel terzo scenario, la crescita sarebbe limitata a 78 gigawatt, con un investimento di 3,7 trilioni. Questi scenari offrono uno spaccato delle potenzialità del mercato, ma anche delle incertezze che lo caratterizzano.
I principali investitori nel settore AI
Questa trasformazione sarà guidata da cinque categorie di investitori. I “builders”, che includono sviluppatori immobiliari e imprese di costruzione, stanno pianificando di investire circa 800 miliardi di dollari in terreni e materiali. Gli “energizers”, ovvero le aziende energetiche e i fornitori di sistemi di raffreddamento, destineranno 1.300 miliardi alla generazione di energia. Tuttavia, la parte del leone spetta ai “technology developers”, come Nvi e Intel, che investiranno oltre 3.100 miliardi per soddisfare la crescente domanda di chip e hardware. Altre categorie comprendono gli “operators” e gli “AI architects”, che, sebbene non inclusi nel calcolo totale degli investimenti, svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo dell’AI.
Efficienza e domanda: il paradosso di Jevons
Nonostante i progressi nel campo dell’efficienza, come dimostrato dal modello DeepSeek V3, che ha abbattuto i costi di training e inferenza, il paradosso di Jevons avverte che l’aumento dell’efficienza potrebbe aumentare la domanda complessiva. La maggiore accessibilità alle risorse computazionali potrebbe, infatti, stimolare una diffusione più ampia dell’AI, vanificando i risparmi ottenuti tramite innovazioni. Questo scenario complesso richiede alle aziende di ponderare attentamente le proprie strategie di investimento.
Incertezze e sfide per i CEO
Molti CEO si mostrano cauti di fronte a questa prospettiva. Le incertezze relative all’adozione dell’AI e i lunghi tempi di realizzazione delle infrastrutture frenano gli investimenti. Le aziende sono riluttanti a impegnare capitali senza avere chiare garanzie sui ritorni futuri. Inoltre, fattori sistemici come le strozzature nelle catene di fornitura dei semiconduttori e le tensioni geopolitiche complicano ulteriormente il quadro, creando incertezze sui tempi e sui costi degli investimenti.
Strategie per affrontare il futuro
Per navigare con successo in questo contesto, McKinsey suggerisce un approccio articolato in tre direttrici. Primo, è fondamentale monitorare da vicino le proiezioni di domanda, analizzando l’evoluzione delle applicazioni AI. Secondo, le aziende dovrebbero investire in tecnologie che migliorano l’efficienza computazionale e riducono i costi energetici. Infine, è essenziale costruire resilienza sul lato dell’offerta, garantendo l’accesso a fonti energetiche affidabili e a catene logistiche flessibili. Questo approccio non solo aiuterà a ottimizzare gli investimenti, ma anche a prepararsi per le sfide future.
La corsa globale per l’AI
Non si tratta solo di un’espansione della capacità dei data center, ma di una competizione globale per plasmare il futuro dell’AI. Le aziende che sapranno anticipare i trend, investire in modo lungimirante e consolidare le basi della nuova economia digitale avranno un ruolo da protagoniste nella prossima rivoluzione industriale. La sfida è ardua, ma le opportunità sono immense per chi saprà interpretare correttamente il cambiamento in atto.