AI, data center e mercati globali: le mosse di Google, Microsoft, Meta e Amazon
Gli investimenti globali delle Big Tech nei data center per l’intelligenza artificiale (AI) stanno crescendo per una serie di ragioni strategiche e tecnologiche.
Le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, come ChatGPT, Gemini e altre soluzioni per la generazione di contenuti, analisi dati e automazione, stanno crescendo rapidamente (con un occhio alla rapida integrazione automotive). Ciò richiede infrastrutture più potenti per supportare il training e l’inferenza dei modelli.
Aziende come Google, Microsoft, Meta e Amazon investono pesantemente per mantenere un vantaggio competitivo. Avere data center avanzati consente di sviluppare e distribuire modelli AI più rapidamente e con maggiore efficienza.
Le soluzioni basate su cloud, come Google Cloud e AWS, richiedono infrastrutture avanzate per soddisfare la crescente richiesta da parte di aziende che adottano l’AI nei loro processi.
È probabile che vengano introdotti nuovi design e architetture per ottimizzare il consumo energetico e aumentare l’efficienza operativa, come soluzioni basate su nuove tecnologie di raffreddamento e l’integrazione di chip AI personalizzati.
Le aziende potrebbero costruire nuovi data center in regioni strategiche per ridurre la latenza e raggiungere nuovi mercati, come l’Africa e l’America Latina.
Questioni di geopolitica, i conti da fare con la Cina
Sono diverse le chiavi nel mazzo per comprendere questo mercato così ricco e strategico per le grandi aziende tecnologiche e le economie mondiali. Inevitabile il confronto tra Stati Uniti e Cina. È per questo che le grandi imprese americane continueranno a costruire data center in aree strategiche, come Europa e Asia-Pacifico.
La battaglia per la supremazia nell’AI si gioca non solo sul piano economico ma anche geopolitico. Gli Stati Uniti mantengono un vantaggio tecnologico grazie alla leadership di aziende come Nvidia e alle risorse finanziarie di questi giganti globali. Tuttavia, la Cina si distingue per la velocità di esecuzione e la scala dei suoi progetti.
C’è inoltre la rilevanza strategica delle infrastrutture. I data center AI non sono solo strumenti tecnologici ma anche asset strategici per l’economia digitale e la sicurezza nazionale. Il loro controllo rappresenta un vantaggio decisivo nella raccolta e nell’elaborazione dei dati globali.
Le relazioni commerciali tra le due sponde del Pacifico oscillano inoltre sempre più tra cooperazione tecnologica e decoupling. Gli sforzi per ridurre la dipendenza tecnologica reciproca potrebbero influenzare lo sviluppo dei data center AI da qui in poi.
La Cina sta rapidamente scalando le gerarchie nel settore AI grazie al sostegno governativo e agli investimenti strategici delle sue aziende tecnologiche. ByteDance, Tencent e Alibaba stanno potenziando le loro infrastrutture per competere con i campioni occidentali. Tuttavia, gli investimenti cinesi sono spesso limitati da restrizioni commerciali e tecnologiche imposte da Washington (anche ai suoi alleati), come i divieti sull’esportazione di GPU avanzate di Nvidia.
Pechino punta a diventare autosufficiente nello sviluppo di chip per data center AI e ad ampliare la capacità delle sue infrastrutture attraverso iniziative governative e investimenti in tecnologie domestiche. Ma la strada è tutta in salita.
La spesa mondiale delle Big Tech nel 2024
Nel 2024, le principali aziende tecnologiche hanno investito significativamente in data center per l’intelligenza artificiale a livello globale. Secondo i dati più recenti:
- Microsoft ha investito 40 miliardi di dollari per sostenere la sua infrastruttura AI, inclusi i servizi Azure e le partnership con OpenAI.
- Google ha destinato 29 miliardi di dollari allo sviluppo dei suoi data center AI, concentrandosi sulla piattaforma Google Cloud e sull’ottimizzazione di Bard e altri servizi AI.
- Meta ha speso 23 miliardi di dollari, concentrandosi su data center per il training di modelli AI avanzati e per supportare le applicazioni legate al metaverso.
- Amazon ha investito 16 miliardi di dollari attraverso AWS per fornire servizi cloud AI avanzati e supportare le esigenze di elaborazione di modelli di machine learning.
- Apple non ha rilasciato dati specifici sui suoi investimenti in AI data center, ma si stima che abbia dedicato diversi miliardi per sviluppare infrastrutture AI, probabilmente in linea con la sua spesa tecnologica complessiva. Una stima conservativa colloca i suoi investimenti nel range di 5-10 miliardi di dollari.
Microsoft alza la posta e punta a 80 miliardi di dollari di investimenti in AI data center per il 2025
Sommando gli investimenti delle aziende sopra menzionate, il totale globale supera i 110-115 miliardi di dollari, evidenziando l’impegno delle Big Tech nel rafforzare le infrastrutture per l’intelligenza artificiale e mantenere un vantaggio competitivo nel settore.
Nel 2025, però, Microsoft ha deciso di spingere decisa sull’acceleratore e in un posto sul blog aziendale ha annunciato un piano globale di investimenti in AI data center di almeno 80 miliardi di dollari.
L’obiettivo ufficiale è addestrare modelli di IA e distribuire applicazioni basate su AI e cloud in tutto il mondo. Più della metà di questo investimento totale sarà negli Stati Uniti, “a dimostrazione del nostro impegno nei confronti di questo Paese e della nostra fiducia nell’economia americana”, si legge nel documento.
Google non sarà da meno
Google non ha ancora rivelato pubblicamente cifre specifiche relative agli investimenti nei data center per l’AI nel 2025. Tuttavia, le attività recenti dimostrano un impegno significativo nell’espansione della propria infrastruttura dedicata.
Nel terzo trimestre del 2024, la società ha annunciato oltre 7 miliardi di dollari di investimenti previsti nei data center, di cui 6 miliardi destinati a strutture negli Stati Uniti.
Inoltre, nel dicembre 2024, ha avviato un progetto da 20 miliardi di dollari per l’energia rinnovabile finalizzato ad alimentare le operazioni legate all’AI. Questo progetto prevede lo sviluppo di data center associati a significative risorse eoliche, solari e di batterie per supportare i carichi di lavoro crescenti.
Questi investimenti fanno parte della strategia più ampia di Mountain View per potenziare le sue capacità e infrastrutture nell’ambito dell’AI. Nel 2024, l’azienda ha speso circa 33 miliardi di dollari in spese di capitale relative all’AI, inclusi data center e lo sviluppo delle competenze.
Sebbene le cifre precise per il 2025 non siano ancora state divulgate, gli investimenti recenti di Google indicano un impegno finanziario sostanziale e continuo verso i data center AI nei prossimi anni.
Non solo opportunità, ma anche diverse sfide (e rischi)
Se l’adozione dell’AI da parte delle aziende non dovesse accelerare al ritmo previsto, potrebbe verificarsi una sovraccapacità infrastrutturale, simile a quanto accaduto con il metaverso.
Gli investimenti nei data center rappresentano una componente chiave della strategia delle Big Tech per affrontare il futuro.
Tuttavia, il successo dipenderà dalla capacità di queste aziende di tradurre l’adozione dell’AI in guadagni concreti e sostenibili, evitando il rischio di una “bolla” tecnologica.
Non solo, l’adozione di soluzioni sostenibili e tecnologie avanzate per ridurre il consumo energetico sarà cruciale, specialmente in risposta alle crescenti preoccupazioni ambientali. Si prevede che il consumo globale dei data center possa superare il 5% della domanda elettrica mondiale entro il 2030, con gli AI data center che rappresentano una quota crescente di questa cifra.
La localizzazione dei data center in aree con infrastrutture energetiche deboli potrebbe causare instabilità di rete o blackout. Paesi con reti già sotto pressione, come l’India o alcune nazioni africane, potrebbero essere particolarmente vulnerabili.
Governi e organizzazioni internazionali, infine, potrebbero introdurre normative più rigide per gestire la crescente centralizzazione e influenza delle infrastrutture AI, magari cercando di rendere la vita più difficile ai diretti concorrenti.
Hyperscaler vs aziende nazionali
Gli hyperscaler dispongono di risorse finanziarie enormi per sviluppare data center all’avanguardia, ottimizzati per il calcolo AI e capaci di beneficiare di economie di scala. Questo mette le aziende più piccole in una posizione di svantaggio, poiché non possono competere sullo stesso livello di efficienza operativa e costi.
Le aziende clienti che adottano tecnologie AI potrebbero preferire i servizi offerti dagli hyperscaler, che garantiscono infrastrutture specializzate, capacità su larga scala e integrazione con piattaforme cloud già esistenti. Ciò potrebbe ridurre la domanda per i servizi delle aziende più piccole.
Queste ultime potrebbero trovare difficoltà nell’accedere alle risorse necessarie per modernizzare le proprie infrastrutture e rimanere competitive, ma anche nell’attrarre i migliori talenti del settore. Rimane inoltre valido il dubbio sulla capacità della rete locale di supportare la crescente domanda di energia, che sarà materia di ulteriori contese.
Mentre i giganti della tecnologia possono garantirsi risorse energetiche attraverso investimenti diretti e partnership strategiche, le aziende minori dovranno trovare modi innovativi per accedere all’energia e competere. Tuttavia, senza interventi significativi per modernizzare l’infrastruttura energetica globale, il rischio di strozzature nella rete potrebbe rallentare l’intero settore, influenzando negativamente sia i grandi operatori che quelli più piccoli.
Il 2025 è appena iniziato, ma già si presenta come cruciale per questa tecnologia e il futuro delle economie avanzate. L’Europa sarò protagonista o ricoprirà (accetterà) un ruolo da attore gregario?
