La corsa alle infrastrutture per l'IA: 7 trilioni di dollari basteranno a trasformare il sogno in realtà?

L'ondata di investimenti nell'intelligenza artificiale (IA) è in forte espansione a livello globale, generando una crescente domanda per la costruzione di numerosi centri di elaborazione dati su larga scala.

Tuttavia, oltre alle difficoltà legate alle risorse, sta emergendo un problema più ampio: se il mercato sarà in grado di mobilitare in tempi brevi una quantità di capitali sufficiente a realizzare questi progetti.

Sede centrale di Google a Mountain View, California, USA. Foto: Kyodo/VNA

Investimenti di portata senza precedenti

La mania per l'intelligenza artificiale continua a diffondersi dal 2025 al 2026. Nel Mississippi (USA), il governatore Tate Reeves ha annunciato un progetto da 20 miliardi di dollari di xAI, un'azienda fondata dal miliardario Elon Musk, con una capacità di calcolo di quasi 2 gigawatt (GW). Per dare un'idea delle proporzioni, 1 GW di elettricità è sufficiente ad alimentare circa 750.000 famiglie per un anno.

Solo negli Stati Uniti sono stati annunciati oltre 50 GW di capacità per i data center, e cifre simili stanno emergendo anche in Europa. Complessivamente, si prevede che i progetti pianificati raggiungeranno circa 110 GW, una quantità enorme di energia elettrica necessaria per il funzionamento e il raffreddamento dei sistemi server.

Queste dimensioni comportano costi di investimento enormi. Secondo Jensen Huang, CEO di Nvidia, il costo di costruzione di un complesso di data center da 1 GW potrebbe raggiungere i 60-80 miliardi di dollari. Gli analisti di Bernstein, invece, lo stimano inferiore, intorno ai 36 miliardi di dollari. Pertanto, il fabbisogno totale di capitale per i progetti attuali varia da circa 4.000 miliardi a 6.600 miliardi di dollari.

Rispetto alle cifre storiche, questa portata non ha precedenti. Il sistema autostradale interstatale statunitense, approvato nel 1956 sotto la presidenza di Dwight Eisenhower, costò solo circa 500 miliardi di dollari ai prezzi odierni e richiese oltre trent'anni per essere completato. Nel frattempo, l'industria dell'intelligenza artificiale si appresta a spendere più di dieci volte tanto, in appena cinque anni.

Il problema dell'enorme capitale

Un magazzino Amazon a Staten Island, New York, Stati Uniti. Foto: Kyodo/VNA.

A differenza dei progetti infrastrutturali tradizionali, i costi di questa ondata di intelligenza artificiale sono sostenuti principalmente dal settore privato. Tuttavia, mobilitare migliaia di miliardi di dollari di finanziamenti in un breve periodo è considerato un obiettivo difficile da raggiungere.

Si prevede che le principali aziende tecnologiche come Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle genereranno complessivamente circa 5.500 miliardi di dollari di flusso di cassa operativo nei prossimi cinque anni. Allo stesso tempo, stanno raccogliendo attivamente capitali attraverso il mercato obbligazionario: Amazon ha emesso la cifra record di 37 miliardi di dollari in obbligazioni negli Stati Uniti, seguita da 17 miliardi di dollari in Europa; anche Alphabet ha emesso obbligazioni a 100 anni nell'ambito di un pacchetto di debito da 32 miliardi di dollari.

Secondo le stime di Bank of America, l'ammontare totale di obbligazioni di alta qualità emesse da aziende tecnologiche leader come Microsoft e Amazon potrebbe raggiungere 1.000 miliardi di dollari entro il 2030. Altri 700 miliardi di dollari sono stati investiti in fondi di private equity e infrastrutture gestiti da Blackstone, Brookfield Asset Management e altre istituzioni, secondo i dati di Preqin.

Inoltre, secondo gli analisti di Morgan Stanley, il mercato potrebbe raccogliere circa 50 miliardi di dollari all'anno attraverso strumenti come i titoli garantiti da attività (ABS) e i titoli garantiti da mutui commerciali (CMBS). JPMorgan stima che le obbligazioni ad alto rendimento e i prestiti a leva potrebbero contribuire con ulteriori 150 miliardi di dollari da qui al 2030.

In sintesi, il potenziale afflusso di capitali teorico potrebbe raggiungere circa 7.500 miliardi di dollari, una cifra superiore al costo stimato. Tuttavia, questo scenario si basa su diverse ipotesi ottimistiche.

Ostacoli principali

Il logo Microsoft a New York, USA. Credito fotografico: Kyodo/VNA

Guardando al quadro generale, le prospettive per gli investimenti nell'IA sono meno ottimistiche di quanto inizialmente previsto. Anche in un mercato dei capitali con fondi in abbondanza, iniettare 7 trilioni di dollari in un singolo settore in un lasso di tempo così breve rimane una sfida significativa. È altamente probabile che una parte sostanziale dei progetti di costruzione di data center non si concretizzi, rimanendo solo sulla carta.

La realtà sta già iniziando a confermarlo. Mentre Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft prevedono di spendere oltre 650 miliardi di dollari nel 2026 per espandere le proprie capacità di intelligenza artificiale, quasi la metà dei progetti di data center pianificati negli Stati Uniti quest'anno rischia di essere ritardata o cancellata. Il motivo non è la mancanza di fondi, bensì la carenza di componenti per l'infrastruttura elettrica – un problema apparentemente minore, ma cruciale per l'intero progetto. I tempi di consegna per i trasformatori ad alta capacità negli Stati Uniti possono arrivare fino a cinque anni, mentre il ciclo di vita di un data center per l'IA è in genere inferiore a 18 mesi.

Si lanciano allarmi anche sui rischi finanziari. OpenAI ha recentemente annunciato la sospensione temporanea del suo progetto infrastrutturale Stargate nel Regno Unito, citando costi energetici insufficienti e condizioni normative che non garantiscono investimenti a lungo termine. Nel frattempo, diversi senatori statunitensi hanno chiesto un'indagine su come le grandi aziende tecnologiche si affidino sempre più a "mercati del debito complessi e opachi" per raccogliere ingenti somme di denaro, avvertendo che un elevato indebitamento potrebbe causare "perdite destabilizzanti" per gli istituti finanziari.

Si prevede ancora che l'intelligenza artificiale porterà profondi cambiamenti all'economia globale. Tuttavia, il percorso per realizzare questa ambizione non è facile. La sfida più grande ora non risiede negli algoritmi o nella potenza di calcolo, ma nella capacità di allocare le risorse in modo efficace, dal capitale e dalle infrastrutture alle risorse umane. Senza risolvere questo problema, il sogno multimiliardario dell'IA potrebbe scontrarsi con una realtà ben più dura di quanto inizialmente previsto.

Fonte: https://baotintuc.vn/kinh-te/cuoc-dua-ha-tang-ai-7000-ty-usd-co-du-de-hien-thuc-hoa-giac-mo-20260421085648758.htm