A cura di Giovanni Masi
Una corsa da industria pesante
L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando un settore nato come “software first” in una corsa da industria pesante. Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha riassunto bene la scala del fenomeno quando ha indicato fra 3 e 4 trilioni di dollari di spesa complessiva in infrastrutture AI entro la fine del decennio. La cifra è una previsione, non una contabilità, ma fotografa una realtà ormai evidente.
La domanda di calcolo si è spostata su grandezze che mettono sotto pressione reti elettriche, supply chain di componenti critiche e capacità costruttiva dei data center. La competizione, di conseguenza, non si gioca più soltanto sui parametri dei modelli, ma su tempi di consegna, potenza installabile e accesso a siti idonei.
Il modello Microsoft–OpenAI e la nascita del “compute financing”
Il modello operativo che domina oggi ha una data simbolica, luglio 2019, quando Microsoft annunciò un investimento da 1 miliardo di dollari in OpenAI insieme a un accordo che rendeva Azure il suo provider cloud esclusivo. Quell’intuizione ha fatto scuola perché univa in un unico pacchetto capitale, accesso alle GPU e capacità di messa in produzione.
Nel 2025, con la riorganizzazione societaria di OpenAI in una public benefit corporation, la relazione si è ulteriormente consolidata. OpenAI ha comunicato un valore dell’investimento di Microsoft nell’entità ristrutturata pari a circa 135 miliardi di dollari, equivalente a una quota intorno al 27% su base diluita. Nel frattempo, la logica “compute in cambio di partecipazione” è diventata un linguaggio comune nei grandi deal del settore, anche perché l’hardware non è più un semplice costo operativo.
Nvidia e la GPU come moneta negoziale
L’esempio più esplicito di questa convergenza fra finanza e silicio arriva dall’accordo annunciato a settembre 2025 fra OpenAI e Nvidia. Le due aziende hanno presentato una partnership per distribuire almeno 10 gigawatt di data center basati su sistemi Nvidia, con un investimento fino a 100 miliardi da parte di Nvidia in OpenAI, progressivo e legato al dispiegamento della capacità.
L’architettura dell’intesa, che secondo ricostruzioni di mercato combina un investimento in equity e un ritorno di cassa sotto forma di acquisti di chip e sistemi, chiarisce il punto centrale. Nella corsa all’AI, la GPU è al tempo stesso unità di misura tecnica, leva contrattuale e strumento di finanziamento.
Oracle, da outsider a fornitore di capacità prenotata
Su questo sfondo si spiega anche il “colpo di teatro” di Oracle, passata in pochi trimestri da outsider del cloud a protagonista dell’AI compute. A giugno 2025 Oracle ha comunicato in documenti regolatori l’esistenza di un accordo capace di generare 30 miliardi di dollari l’anno di ricavi, senza indicare subito il cliente. Nelle settimane successive, diverse testate hanno collegato quell’impegno a OpenAI e ai grandi progetti di capacità per l’addestramento e l’inferenza.
Il salto di scala è arrivato a settembre, quando è emerso un contratto da circa 300 miliardi di dollari per la fornitura di computing power in un orizzonte di circa cinque anni, con avvio delle forniture nel 2027. Le cifre sono talmente fuori scala rispetto alla storia del cloud da produrre un effetto collaterale quasi simbolico, con giornate di mercato in cui la ricchezza di Larry Ellison è stata indicata come la più alta al mondo. Ma la stessa eccezionalità del numero ha attirato un nuovo tipo di scrutinio, con Moody’s che ha segnalato rischi legati alla concentrazione e alla capacità di esecuzione finanziaria e industriale di contratti così grandi.
Stargate e la nuova politica industriale dell’AI
La cornice geopolitica e infrastrutturale in cui queste intese si inseriscono ha un nome altrettanto evocativo, Stargate. Il progetto è stato annunciato a gennaio 2025 come iniziativa privata che punta a investire fino a 500 miliardi di dollari in infrastrutture AI negli Stati Uniti, con un impegno di 100 miliardi “immediati” per avviare la costruzione di nuovi data center e capacità energetica.
A settembre 2025, OpenAI, Oracle e SoftBank hanno comunicato l’aggiunta di cinque nuovi siti negli Stati Uniti, indicando un percorso verso circa 7 gigawatt di capacità pianificata e oltre 400 miliardi di investimenti in tre anni. In altre parole, l’infrastruttura dell’AI sta diventando una politica industriale di fatto, con ricadute territoriali su permessi, lavoro specializzato e accesso alla rete elettrica.
Meta e l’era dei cantieri per l’AI
Anche chi parte da infrastrutture già vaste deve rilanciare per non restare indietro. Meta ha legato apertamente la propria traiettoria AI alla costruzione di grandi campus energeticamente intensivi. In Louisiana è stato annunciato un data center AI-ottimizzato da 10 miliardi di dollari su un’area di circa 2.250 acri.
Nel 2025 Meta ha strutturato lo sviluppo del campus Hyperion tramite una joint venture con fondi gestiti da Blue Owl Capital, indicando costi complessivi di sviluppo intorno ai 27 miliardi di dollari per edifici e infrastrutture durevoli di potenza, raffreddamento e connettività. A novembre 2025, inoltre, Meta ha dichiarato che investirà 600 miliardi di dollari in infrastrutture e lavoro negli Stati Uniti nel giro di tre anni, includendo data center per l’AI. Il messaggio è che la competizione non è più solo fra modelli, ma fra cantieri.
Il collo di bottiglia energetico e la catena elettrica
Il vincolo più duro, però, non è tecnologico. È fisico. La disponibilità di potenza elettrica e le tempistiche per collegarsi alla rete stanno diventando il collo di bottiglia principale.
In Europa, Medio Oriente e Africa, un report citato da Reuters ha segnalato nel 2025 un rallentamento della crescita di capacità dei data center proprio per carenza di energia disponibile. Negli Stati Uniti, la catena di fornitura elettrica vive tensioni simili, con stime riportate da Reuters e attribuite a Wood Mackenzie su carenze di mercato per apparecchiature come switchgear e interruttori.
Nel frattempo l’Agenzia Internazionale dell’Energia ha proiettato che la domanda elettrica globale dei data center è destinata a più che raddoppiare entro il 2030 arrivando a circa 945 TWh, con i data center ottimizzati per l’AI in crescita ancora più rapida. In questa prospettiva, parlare di “scarsità di GPU” è corretto, ma incompleto. È la combinazione fra chip, trasformatori, linee, sottostazioni, terreni idonei e tempi autorizzativi a decidere chi riesce davvero a scalare.
Acqua, permessi e rischio regolatorio
Sostenibilità non significa solo emissioni. Significa anche acqua, impatti locali e rischio regolatorio. Un’inchiesta di Reuters ha ricordato quanto il raffreddamento possa pesare, citando stime secondo cui un data center di taglia media può consumare milioni di litri d’acqua al giorno.
Il tema si intreccia con la crescente attenzione delle comunità locali e delle autorità. Il caso del data center di xAI a Memphis, in Tennessee, è diventato un esempio di come l’espansione dell’AI possa incontrare ostacoli non finanziari. Nel 2025, diverse testate hanno raccontato contestazioni e iniziative legali che chiamano in causa il rispetto del Clean Air Act e la gestione delle turbine a gas utilizzate per alimentare il sito.
Sostenibilità economica e unit economics
Resta poi la domanda più scomoda, quella che gli investitori stanno tornando a farsi con maggiore disciplina. L’economia dell’infrastruttura AI regge solo se la capacità è usata davvero e se il costo per token, in addestramento e soprattutto in inferenza, scende abbastanza da aprire mercati sostenibili.
I contratti “take-or-pay”, le prenotazioni pluriennali e gli accordi circolari tra fornitori di chip, cloud e startup funzionano bene finché la crescita resta esplosiva e la generazione di domanda segue il ritmo dei cantieri. Ma l’hardware si deprezza rapidamente e l’efficienza migliora in fretta, con tecniche come quantizzazione, distillazione e serving specializzato che possono ridurre la domanda marginale di GPU proprio mentre gli investimenti più grandi entrano a bilancio.
Conclusione
La corsa all’infrastruttura AI, quindi, è anche una corsa alla gestione del rischio.
A fine 2025 stanno emergendo anche segnali utili per capire se il ciclo di investimenti sta entrando in una fase più selettiva. Da un lato OpenAI sta esplorando ulteriori alleanze infrastrutturali e di chip con altri grandi operatori del cloud, a conferma che la dipendenza da un solo fornitore di acceleratori o da un solo perimetro di capacity può diventare un limite competitivo.
Dall’altro lato, l’esecuzione dei mega-contratti sta facendo i conti con un mercato del finanziamento meno favorevole, come mostrano le incertezze su alcuni progetti di data center legati a Oracle e i timori, emersi su più fronti, che il debito e il capex crescano più in fretta della generazione di cassa. Chi vince non è necessariamente chi compra più acceleratori, ma chi riesce a combinare energia affidabile, supply chain resilienti e contratti abbastanza flessibili da assorbire scenari meno euforici.
L’AI può davvero giustificare trilioni di investimenti, ma non lo farà per inerzia.
Sul fronte energetico, inoltre, l’escalation della domanda sta spingendo l’industria a soluzioni che fino a poco tempo fa erano considerate marginali. Il nucleare di nuova generazione, in particolare la traiettoria degli small modular reactors, viene sempre più spesso evocato come risposta strutturale alla necessità di carichi stabili e a basse emissioni, mentre nel breve periodo tornano centrali anche opzioni come gas e altre fonti “ponte”, pur con un profilo ESG più controverso. Lo farà solo se potenza di calcolo e megawatt si tradurranno in prodotti e servizi con unit economics credibili, capaci di reggere quando la scarsità smetterà di fare da “collante” ai prezzi.
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