L’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo degli investimenti, ma anche quello delle infrastrutture. Finora l’attenzione si è concentrata soprattutto sui produttori di chip, sulle Big Tech e sulle software house che sviluppano i grandi modelli linguistici. In realtà, dietro ogni risposta generata da un chatbot o da un sistema di AI si nasconde una filiera molto più ampia e soprattutto molto più fisica. La crescita dell’intelligenza artificiale sta infatti mettendo sotto pressione reti elettriche, data center, sistemi di raffreddamento, disponibilità di acqua, connessioni in fibra ottica e perfino la disponibilità di terreni industriali. In altre parole, l’AI non richiede soltanto potenza di calcolo: richiede energia, infrastrutture e investimenti miliardari.

È un cambiamento che sta ridisegnando interi settori dell’economia e che apre nuove opportunità anche per gli investitori. Come abbiamo raccontato anche nell’articolo dedicato alla nuova economia dell’intelligenza artificiale, il valore creato dall’AI non riguarda solo le aziende che sviluppano gli algoritmi, ma tutta la filiera che rende possibile il loro funzionamento.

• Perché il boom dell’AI sta cambiando il fabbisogno di infrastrutture
• Quanta elettricità serve davvero all’AI
• Non solo energia: l’AI consuma anche acqua
• Raffreddamento, spazio e permitting: i costi nascosti del boom AI
• Investire in utility per AI: una frontiera aperta
• Il nodo europeo: standard energetici, costi e capacità di rete
• Cosa significa per un investitore: guardare oltre chip e software
• Idee di investimento

Perché il boom dell’AI sta cambiando il fabbisogno di infrastrutture

L’AI generativa richiede una capacità di calcolo senza precedenti. Addestrare un modello linguistico di grandi dimensioni oppure gestire milioni di interrogazioni ogni giorno significa far lavorare contemporaneamente migliaia di processori grafici (GPU), che devono essere alimentati e raffreddati in modo continuo.

Per questo motivo oggi non basta più produrre chip sempre più potenti. Servono interi campus dedicati all’intelligenza artificiale, con infrastrutture progettate per garantire continuità di servizio e disponibilità energetica. Ogni nuovo data center richiede in particolare:

• connessioni in fibra ottica ad altissima capacità;
• sottostazioni e trasformatori elettrici dedicati;
• sistemi di alimentazione ridondanti;
• impianti di raffreddamento sempre più sofisticati;
• contratti pluriennali di fornitura elettrica;
• disponibilità di acqua per il raffreddamento;
• terreni idonei e autorizzazioni ambientali.

Secondo Goldman Sachs Research e McKinsey, il vero collo di bottiglia dell’AI si sta spostando dai chip alle infrastrutture: reti elettriche, connessioni alla rete, sistemi di raffreddamento e nuovi data center stanno diventando i fattori che determineranno la velocità di crescita dell’intelligenza artificiale. È per questo che oggi le utility elettriche, i gestori delle reti e le società che costruiscono data center stanno diventando protagonisti della rivoluzione dell’AI.

Quanta elettricità serve davvero all’AI

Una delle domande più frequenti è quanta energia consuma l’intelligenza artificiale? La risposta varia in base ai modelli utilizzati e al numero di utenti, ma una cosa è certa: la domanda di elettricità dei data center sta crescendo a un ritmo che non si vedeva da anni. Secondo l’International Energy Agency (IEA), entro il 2030 il consumo elettrico dei data center potrebbe superare i 900 terawattora (TWh) all’anno, più del doppio rispetto ai livelli attuali. La diffusione dell’intelligenza artificiale rappresenta il principale motore di questa crescita.

Le grandi società tecnologiche stanno investendo miliardi di dollari per assicurarsi energia sufficiente ad alimentare i propri campus AI. Sempre più spesso firmano contratti di lungo periodo con produttori di energia rinnovabile, ma stanno tornando d’attualità anche il gas naturale e persino il nucleare, considerati indispensabili per garantire una produzione continua. La crescita dell’AI sta inoltre accelerando gli investimenti nelle reti di trasmissione e distribuzione elettrica. In molti casi non è la produzione di energia a rappresentare il problema, ma la capacità della rete di trasportarla fino ai nuovi data center.

Per questo motivo numerosi analisti ritengono che la trasformazione energetica legata all’intelligenza artificiale possa sostenere gli investimenti in infrastrutture per molti anni.

Non solo energia: l’AI consuma anche acqua

Quando si parla di sostenibilità dell’intelligenza artificiale, spesso si pensa esclusivamente ai consumi elettrici. Esiste però un’altra risorsa fondamentale: l’acqua. Il tema dell’AI consumo acqua è diventato centrale perché i server installati nei data center producono enormi quantità di calore. Se non vengono raffreddati costantemente, le prestazioni diminuiscono e aumenta il rischio di guasti.

Per questo motivo molti impianti utilizzano sistemi evaporativi che richiedono grandi quantità d’acqua. Il tema del data center acqua è ormai uno degli aspetti più monitorati sia dagli operatori sia dai regolatori, soprattutto nelle aree dove le risorse idriche sono limitate.

Per ridurre questi consumi stanno prendendo piede nuove soluzioni tecnologiche, tra cui:

• raffreddamento a liquido direttamente sui chip;
• sistemi a circuito chiuso che riutilizzano l’acqua;
• tecnologie di immersion cooling;
• utilizzo di acque reflue opportunamente trattate;
• localizzazione dei data center in aree climaticamente più favorevoli.

La disponibilità di acqua sta diventando quindi un fattore strategico nella scelta di dove costruire i nuovi campus dedicati all’intelligenza artificiale, tanto quanto la disponibilità di energia elettrica.

Raffreddamento, spazio e permitting: i costi nascosti del boom AI

L’espansione dell’intelligenza artificiale non richiede soltanto chip sempre più potenti. Ogni nuovo data center comporta un investimento complesso che va ben oltre l’acquisto dei server. Servono terreni, infrastrutture elettriche, autorizzazioni, impianti di raffreddamento e tempi di realizzazione che spesso si misurano in anni.

Uno dei principali ostacoli è rappresentato dal cosiddetto permitting, cioè l’insieme delle autorizzazioni necessarie per costruire nuovi impianti. Negli Stati Uniti come in Europa ottenere il via libera per un grande campus digitale può richiedere tempi lunghi, soprattutto quando è necessario realizzare nuove sottostazioni elettriche o potenziare la rete.

Anche il raffreddamento rappresenta una voce di costo sempre più importante. Le GPU di ultima generazione sviluppano una densità di calcolo molto superiore rispetto ai server tradizionali e questo rende indispensabili tecnologie sempre più efficienti. Non è un caso che il raffreddamento a liquido, fino a pochi anni fa utilizzato solo in applicazioni molto specializzate, stia diventando uno standard nei nuovi data center dedicati all’AI.

A questi elementi si aggiungono altri investimenti meno visibili ma fondamentali: trasformatori, cavi ad alta tensione, gruppi di continuità, batterie di accumulo, sistemi antincendio e connessioni in fibra ottica. È una filiera industriale che coinvolge numerosi settori e che beneficia indirettamente della crescita dell’intelligenza artificiale.

Investire in utility per AI: una frontiera aperta

Quando si parla di AI, l’attenzione degli investitori si concentra quasi sempre sui produttori di semiconduttori o sulle Big Tech. Eppure, una parte sempre più rilevante del valore potrebbe essere generata dalle società che forniscono l’infrastruttura necessaria a far funzionare questa tecnologia. Per questo cresce l’interesse verso investire in utility per AI, cioè in aziende che producono e distribuiscono energia, gestiscono reti elettriche o sviluppano infrastrutture essenziali per i data center.

Le utility stanno aumentando gli investimenti per rispondere alla crescita della domanda elettrica proveniente dai grandi operatori del cloud. Allo stesso tempo, società specializzate nella costruzione di reti, trasformatori, sistemi di distribuzione e impianti di accumulo stanno registrando un forte incremento degli ordinativi.

Anche i gestori dei data center e le aziende che sviluppano sistemi di raffreddamento avanzati potrebbero beneficiare di un ciclo di investimenti destinato a durare molti anni. In questo senso, il tema dell’intelligenza artificiale non riguarda più soltanto il settore tecnologico. Come approfondito nell’articolo dedicato alla corsa globale ai capitali dell’intelligenza artificiale, la competizione tra Stati e imprese si gioca sempre più sulla capacità di finanziare e costruire le infrastrutture necessarie a sostenere questa trasformazione.

Il nodo europeo: standard energetici, costi e capacità di rete

L’Europa affronta questa sfida partendo da una situazione diversa rispetto agli Stati Uniti. Da un lato può contare su una quota crescente di energia prodotta da fonti rinnovabili e su standard ambientali molto elevati. Dall’altro deve fare i conti con costi dell’elettricità generalmente superiori e con reti di distribuzione che, in molte aree, richiedono importanti investimenti di ammodernamento.

La disponibilità di capacità elettrica sta diventando uno dei principali criteri nella scelta delle aree dove realizzare nuovi data center. In alcuni casi i gestori devono attendere anni prima di ottenere il collegamento alla rete, rallentando così nuovi investimenti. Per mantenere competitività nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, l’Europa dovrà quindi accelerare sia gli investimenti nelle infrastrutture energetiche sia le procedure autorizzative, conciliando sostenibilità e velocità di realizzazione.

Cosa significa per un investitore: guardare oltre chip e software

Per chi investe, la crescita dell’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità che va ben oltre il settore tecnologico. Concentrarsi esclusivamente sui produttori di chip o sulle società software significa osservare soltanto una parte della catena del valore. Il boom dell’AI sta infatti alimentando investimenti in reti elettriche, produzione di energia, sistemi di raffreddamento, gestione dell’acqua, infrastrutture digitali e costruzione dei data center.

Per questo motivo, quando ci si chiede come investire in intelligenza artificiale, può essere utile adottare un approccio più ampio e diversificato, capace di cogliere anche i benefici indiretti della trasformazione in corso.

Un approfondimento utile è quello dedicato a come l’intelligenza artificiale sta influenzando gli investimenti che analizza come l’AI stia modificando non solo i modelli di business delle aziende, ma anche le strategie di allocazione del capitale e le opportunità per gli investitori.

IDEE DI INVESTIMENTO

Per chi vuole esporsi al megatrend dell’intelligenza artificiale, una strategia efficace può essere quella di guardare all’intera filiera anziché limitarsi alle aziende che sviluppano software o progettano semiconduttori.

Tra i comparti che potrebbero beneficiare della crescita strutturale dell’AI figurano:

• produttori di semiconduttori e componenti per l’elaborazione ad alte prestazioni;
• utility impegnate nell’espansione della capacità produttiva e delle reti elettriche;
• società specializzate nella trasmissione e distribuzione dell’energia;
• aziende che realizzano data center e infrastrutture digitali;
• imprese attive nei sistemi di raffreddamento industriale e nella gestione dell’acqua;
• produttori di apparecchiature elettriche, trasformatori e sistemi di accumulo.

Per gli investitori retail, un modo per partecipare a questa evoluzione mantenendo un adeguato livello di diversificazione può essere rappresentato dai fondi comuni che investono nei megatrend dell’innovazione tecnologica o nelle infrastrutture. In questo modo è possibile esporsi non solo alle società che sviluppano l’intelligenza artificiale, ma anche a quelle che ne stanno costruendo le fondamenta energetiche e industriali, destinate a sostenere la crescita del settore negli anni a venire.

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NOTE

Le informazioni contenute in questo articolo sono esclusivamente a fini educativi e informativi. Non hanno l’obiettivo, né possono essere considerate un invito o incentivo a comprare o vendere un titolo o uno strumento finanziario. Non possono, inoltre, essere viste come una comunicazione che ha lo scopo di persuadere o incitare il lettore a comprare o vendere i titoli citati. I commenti forniti sono l’opinione dell’autore e non devono essere considerati delle raccomandazioni personalizzate. Le informazioni contenute nell’articolo non devono essere utilizzate come la sola fonte per prendere decisioni di investimento.