Capitali record per l’AI, ma il denaro non basta più
Con la stagione delle trimestrali ormai alle battute finali, gli analisti hanno rivisto al rialzo le stime sulla spesa in conto capitale dei hyperscaler destinata alla costruzione di data center per l’intelligenza artificiale. Goldman Sachs stima che nel 2026 gli investimenti globali raggiungeranno la soglia simbolica di 1.000 miliardi di dollari. JPMorgan prevede circa 697 miliardi di dollari di spesa nei soli Stati Uniti, mentre Bank of America individua un percorso che potrebbe portare la spesa complessiva verso i 1.200 miliardi entro il 2027.
Cifre imponenti, che però rischiano di scontrarsi con un ostacolo che nessun bilancio, per quanto solido, può rimuovere: il collo di bottiglia non è più il capitale, ma la capacità fisica di realizzare le infrastrutture.
Dove si inceppa la catena: chip, cantieri e manodopera
La potenza di calcolo resta un investimento estremamente costoso. I prezzi delle memorie sono saliti in modo marcato, e Nvidia (NVDA) continua a esercitare un potere di determinazione dei prezzi quasi assoluto sulle proprie GPU di ultima generazione e sul relativo stack software, grazie a una domanda che eccede strutturalmente l’offerta.
Ma la lista delle voci di spesa è molto più lunga: acquisto dei terreni, costruzione degli edifici, installazione di server, sistemi di raffreddamento e apparati elettrici. E qui iniziano i problemi reali.
Semiconduttori ancora scarsi
Nonostante gli ingenti investimenti in nuova capacità produttiva — dalle fabbriche di TSMC in Arizona agli ampliamenti in Asia — la carenza di chip persiste. I tempi di realizzazione di una fonderia avanzata superano i tre anni, un orizzonte incompatibile con la velocità con cui cresce la domanda di calcolo.
Manodopera qualificata insufficiente
Le imprese di costruzione segnalano da mesi la mancanza di personale specializzato — elettricisti, tecnici HVAC, installatori di media e alta tensione — necessario per rispettare le tempistiche richieste dai committenti. È un vincolo che si osserva anche in Europa, dove i grandi hub di Francoforte, Amsterdam, Dublino e Milano scontano ritardi analoghi.
Il fattore regolatorio e l’opposizione dei territori
A rallentare ulteriormente il quadro si aggiunge una crescente ostilità dell’opinione pubblica verso i data center, percepiti come consumatori voraci di suolo, acqua ed energia. Negli Stati Uniti si registrano una moratoria di un anno nello Stato di New York e un audit sugli allacciamenti alla rete elettrica in Texas. Fenomeni simili sono emersi anche in Irlanda e nei Paesi Bassi, dove i vincoli sulle nuove connessioni alla rete sono ormai strutturali.
L’energia è il vero collo di bottiglia
Secondo BloombergNEF, se la crescita proseguisse al ritmo attuale, entro il 2035 mancherebbero all’appello circa 19 gigawatt di potenza elettrica per alimentare i data center dedicati all’AI. Un divario che non si colma né con un assegno né con un ordine d’acquisto: costruire nuova capacità di generazione e potenziare le reti richiede anni, oltre a permessi, turbine e trasformatori che oggi hanno liste d’attesa pluriennali.
«Non servono solo le apparecchiature, non servono solo i permessi: servono le persone», ha spiegato George Gianarikas, analista di Canaccord Genuity specializzato nel settore della generazione elettrica. «E parallelamente c’è il fatto che l’opinione pubblica si sta mobilitando contro i data center. Ci sono proteste, moratorie, sospensioni. Mettendo insieme tutti questi elementi, la nostra convinzione è netta: le ambizioni delle società di data center di ottenere l’energia necessaria ad addestrare i propri algoritmi non si realizzeranno al ritmo che si aspettano».
Il fenomeno delle richieste “fantasma”
Wood Mackenzie ha recentemente evidenziato una distorsione significativa: per proteggersi dal rischio di dinieghi, gli operatori presentano domande di allacciamento multiple presso utility diverse per lo stesso progetto. Il risultato è una coda di richieste gonfiata artificialmente. Secondo la società di analisi, utility e gestori di rete potrebbero approvare solo il 28% della potenza complessivamente richiesta, sia per l’effetto di queste domande “fantasma”, sia per la scarsa solidità di molti operatori di nuova costituzione.
Due scenari per gli investitori
Scenario base: crescita più lenta e discontinua
L’ipotesi più probabile è che il build-out proceda a ritmi inferiori e in modo più irregolare rispetto alle previsioni più ottimistiche. Non un arresto, ma una diluizione temporale degli investimenti — con effetti diretti sulla visibilità degli ordini per l’intera filiera.
Scenario avverso: dal collo di bottiglia all’eccesso di offerta
Nello scenario peggiore, i clienti dell’AI generativa potrebbero migrare verso modelli open-weight più economici o riorganizzare i propri processi per operare con risorse di calcolo limitate. In quel caso le strozzature si trasformerebbero rapidamente in eccesso di capacità, con un’offerta sovrabbondante di tutto: dalle GPU alle turbine a gas naturale. Un rischio classico dei cicli di investimento infrastrutturale, in cui l’offerta arriva sistematicamente in ritardo e poi in eccesso.
Al momento la domanda resta superiore all’offerta
Ad oggi non esistono segnali concreti di raffreddamento. Il messaggio ricorrente degli hyperscaler durante la stagione degli utili è stato univoco: la domanda supera ampiamente l’offerta.
Amazon (AMZN) stima che AWS possa diventare un business da 1.000 miliardi di dollari di ricavi, con il CEO Andy Jassy che ha definito «impressionante» la domanda già visibile per il 2028. Il CEO di CoreWeave (CRWV), Michael Intrator, ha dichiarato in conference call che la capacità di breve termine è «di fatto esaurita», riflesso di «uno squilibrio sistemico che esiste ormai da diversi anni e che continuerà a esistere per il futuro prevedibile».
Chi beneficia dello squilibrio
La platea dei beneficiari è stata finora molto ampia: produttori di GPU e CPU, memorie, server, sistemi HVAC, apparecchiature elettriche, generatori e utility hanno tutti attraversato una fase di rerating, alcuni in modo effimero, molti con continuità.
Gianarikas ritiene che il comparto da lui coperto abbia ancora spazio di crescita, citando operatori del nucleare avanzato come Oklo (OKLO) e NuScale Power (SMR). Ivana Delevska, fondatrice e chief investment officer dell’emittente di ETF Spear Invest, individua invece nei produttori di apparecchiature per semiconduttori e di componentistica ottica la prossima ondata, peraltro già avviata.
Cosa monitorare nei prossimi trimestri
Non è un problema di oggi, ma la vera variabile da sorvegliare riguarda proprio i fornitori della filiera — i cosiddetti titoli “picks and shovels” dell’AI, acquistati dagli investitori con grande convinzione. Il momento in cui il ritmo del build-out dovesse rallentare, quei nomi sarebbero i primi a subire una revisione delle aspettative. Per chi opera sui mercati, gli indicatori chiave restano tre: i tempi di allacciamento alla rete elettrica, i backlog degli ordini di turbine e trasformatori e l’andamento dei prezzi delle memorie.
