Il settore globale dei data center si sta preparando a un forte aumento delle piattaforme di elaborazione per le richieste di intelligenza artificiale. Secondo Goldman Sachs, la capacità installata dei data center crescerà di circa il 50% entro il 2027 e il consumo di elettricità raddoppierà entro il 2030. Allo stesso tempo, gli analisti affermano esplicitamente di monitorare attentamente i segnali di surriscaldamento: l’adozione di massa dell’IA potrebbe essere inferiore alle attuali aspettative se la monetizzazione non dovesse funzionare o se emergessero innovazioni più economiche che renderebbero i modelli un prodotto di base.
Attualmente, la capacità globale dei data center è di circa 62 GW. I carichi di lavoro cloud rappresentano il 58%, i carichi di lavoro aziendali tradizionali il 29% e l’intelligenza artificiale il 13%. A titolo di confronto, all’inizio del 2023, il segmento delle attività generative e di formazione era quasi invisibile. Nelle previsioni per il 2027, la situazione cambia: l’intelligenza artificiale occuperà circa il 28% della capacità totale, il cloud il 50% e i carichi di lavoro classici il 21%. Non si tratta del declino dei segmenti classici, ma della crescita più rapida dell’intelligenza artificiale all’interno della torta complessiva in crescita.
L’ondata di investimenti è confermata da stime di terze parti. Secondo Omdia, gli investimenti di capitale nei data center sono paragonabili a quelli delle economie di medie dimensioni. Amazon da sola spende oltre 100 miliardi di dollari all’anno, una cifra paragonabile al PIL della Costa Rica. Counterpoint Research prevede che entro il 2030 il fatturato dell’industria dei semiconduttori potrebbe raddoppiare dal 2024 a oltre 1.000 miliardi di dollari, principalmente grazie all’acquisto di infrastrutture server avanzate per applicazioni di intelligenza artificiale. L’impulso più potente proviene dagli hyperscaler, e questo vale sia per i prossimi anni che per un orizzonte temporale più lungo. Un altro fattore trainante è la cosiddetta token economy: generare enormi volumi di token in scenari di intelligenza artificiale basata su agenti richiede un aumento multiplo dell’hardware.
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Il cambiamento di scala è chiaramente visibile nelle configurazioni. Se due anni fa i server di punta erano dotati di otto acceleratori GPU, entro il 2027 i rack più diffusi monteranno fino a 576 processori grafici in un case delle dimensioni di un cabinet. Un modulo di questo tipo richiederà circa 600 kW, sufficienti a fornire energia a circa 500 famiglie statunitensi. Questi cluster impongono requisiti rigorosi per l’alimentazione e il raffreddamento e modificano anche la pianificazione delle aree: non è più sufficiente acquistare rack aggiuntivi; è necessaria una profonda riconfigurazione dei sistemi energetici e ingegneristici.
Le conseguenze energetiche del ridimensionamento sono prevedibili ma tangibili. Entro il 2030, il consumo totale dei data center, secondo Goldman Sachs, crescerà a livello globale del 165%: la quota del settore nel consumo globale di elettricità salirà dall’1-2% nel 2023 al 3-4% entro la fine del decennio. Si propone di colmare il carico aggiuntivo in modo misto. Si prevede che le fonti rinnovabili copriranno circa il 40% dell’aumento, una limitata espansione della generazione nucleare sarà specificamente indirizzata ai carichi di intelligenza artificiale e il restante 60% sarà fornito dalle stazioni di servizio. Queste ultime aggiungeranno, secondo i calcoli, 215-220 milioni di tonnellate di emissioni di gas serra entro il 2030, ovvero circa lo 0,6% in più alle emissioni energetiche globali.
La banca sottolinea che, nonostante la solidità del ciclo di investimenti, permangono dei rischi. Tra i principali, vi sono i tentativi falliti di recuperare i servizi di intelligenza artificiale, le innovazioni tecnologiche che riducono radicalmente i costi di formazione e inferenza e, di conseguenza, la mercificazione dei modelli, che può ridurre i premi sui cluster ad alte prestazioni. In questo scenario, anche la crescita della capacità e del consumo energetico rallenterà.
Per ora, la bilancia è a favore dell’accelerazione: la quota di IA nei data center sta crescendo da zero a una quota significativa del mercato nel giro di pochi anni, gli hyperscaler stanno riservando intere unità di potenza per applicazioni future e i produttori di chip stanno pianificando un fatturato di mille miliardi di dollari. Il prezzo da pagare per questa corsa è la ristrutturazione dell’infrastruttura energetica del pianeta e la necessità di introdurre rapidamente nuovi megawatt senza perdere di vista l’impronta di carbonio. È qui, secondo gli analisti, che verrà tracciata la linea di demarcazione tra le strategie degli attori: chi riuscirà a coniugare velocità di implementazione, costi di elaborazione e sostenibilità del mix energetico definirà il tono del mercato per il prossimo decennio.
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