Negli ultimi anni abbiamo assistito a un’accelerazione incredibile dell’intelligenza artificiale. Dietro questa rivoluzione non ci sono solo algoritmi e software, ma soprattutto una materia prima molto speciale: la potenza di calcolo. L’Europa ha capito che, per competere con Stati Uniti e Cina, non basta regolamentare o finanziare progetti innovativi. Serve un cambio di passo e, in particolare, serve costruire una propria capacità di calcolo. Per questo è nato il progetto delle AI Gigafactory, enormi data center pieni di GPU progettati per allenare i modelli di intelligenza artificiale più avanzati al mondo. Una mossa che mira a restituire all’Europa un ruolo da protagonista nella corsa globale all’intelligenza artificiale. Raccontiamo limiti e opportunità.

Quanto vale il mercato delle Gigafactory

Per capire cosa sta cercando di fare l’Europa, bastano due numeri:

• Oggi il 95% della potenza di calcolo utilizzata per l’AI si trova negli Stati Uniti e in Cina. L’Europa, di fatto, parte quasi da zero
• Ogni anno, la potenza necessaria per addestrare i modelli più avanzati aumenta. Si calcola che la domanda di calcolo possa quadruplicare ogni 12 mesi.

Questi dati mostrano un mercato in crescita verticale, dove la potenza di calcolo è destinata a diventare un’infrastruttura strategica al pari dell’energia o delle reti telecom. Si tratta di un mercato gigantesco, destinato a crescere per molti anni e con un ruolo centrale in tutti i settori: sanità, mobilità, energia, finanza, produzione. In particolare, le AI Gigafactory servono certamente a creare centri di calcolo enormi ma anche ad attrarre startup e industrie che vogliono sviluppare IA avanzata e sono funzionali a ridurre la dipendenza dai colossi americani come Google, Microsoft, Amazon.

Il progetto europeo delle AI Gigafactory

La risposta dell’Europa è arrivata più forte del previsto con il lancio del piano AI Continent e la creazione di Invest AI, un fondo dedicato da 20 miliardi di euro focalizzato proprio sulle gigafactory. La Commissione europea immagina la AI Gigafactory come un luogo dove non si compra solo potenza di calcolo, ma anche servizi che aiutano PMI, startup, università e industrie a progettare e utilizzare l’IA in modo più semplice. Il modello non è più un mega cliente che consuma tutto, come avviene negli USA, ma una grande casa comune che accoglie tanti utenti diversi.

Alla prima chiamata della Commissione sono arrivate 76 proposte da aziende e Paesi membri e ci sono già oltre 60 siti candidati a ospitare i nuovi mega data center con un obiettivo preliminare di 3 milioni di GPU complessive. L’idea della Commissione è di avviare, entro il 2025, quattro grandi impianti che siano capaci di allenare modelli di IA generativa e supportare applicazioni strategiche come la medicina di precisione, i trasporti intelligenti, la sicurezza energetica. Il modello è simile a quello delle Gigafactory per le batterie delle auto: creare poli industriali ad alta tecnologia che attirino investimenti, talenti e nuove aziende.

Una sfida difficile da vincere

Sulla carta, il progetto è visionario. Ma nella pratica, non è privo di ostacoli secondo l’analisi “Built for Purpose? Demand-Led Scenarios for Europe’s AI Gigafactories” di Interface e Bertelsmann Stiftung, fondazione indipendente tedesca. Vediamo perché.

1. Costi astronomici

Ogni Gigafactory richiede 100.000 GPU che costano circa 40.000 euro l’una. Solo l’hardware può arrivare a 5 miliardi per impianto a cui si aggiungono energia, raffreddamento, personale, infrastrutture.

2. Energia, energia, energia

Questi centri consumano come una cittadina. Senza un piano serio su rinnovabili, efficienza energetica e rete elettrica, non si possono costruire.

3. Dipendenza dai chip americani

Oggi Nvidia controlla il 90% del mercato dei chip per IA. Questo rende l’Europa vulnerabile ai ritardi nelle consegne, limiti geopolitici e soprattutto all’aumento dei prezzi.

4. Una domanda ancora debole

Il problema più grande, secondo il policy brief di Interface e Bertelsmann Stiftung, è che l’Europa non ha abbastanza laboratori o aziende che sviluppano AI frontier, cioè modelli giganteschi come quelli di OpenAI o Google. L’unico vero attore europeo in questo campo è Mistral, in Francia. Questo significa che se si costruiscono Gigafactory enormi senza sapere chi le userà, il rischio è di avere infrastrutture sottoutilizzate o troppo costose.

Le opportunità per gli investitori

Per gli investitori, l’importante non è tanto capire ogni dettaglio tecnico, ma cogliere la direzione di questo mercato. Ecco i punti chiave:

1. L’infrastruttura digitale diventerà un nuovo “ciclo industriale”

Data center, rinnovabili, chip, software infrastrutturale: sono settori che avranno venti anni di crescita davanti.

2. L’IA spingerà investimenti in energia pulita

Le Gigafactory avranno bisogno di enormi quantità di energia sostenibile. Chi investe in fondi su green energy e transizione energetica potrebbe beneficiare di questa spinta.

3. I fondi tecnologici rimangono al centro della trasformazione

L’intero ecosistema dipende da chip, semiconduttori, cloud e servizi digitali avanzati. Un’esposizione ai fondi tematici tech può offrire partecipazione alla crescita dell’AI senza investire in singole aziende.

4. L’Europa vuole colmare il gap

I programmi Horizon, Digital Europe e InvestAI saranno finanziati per anni. Chi investe in fondi dedicati all’innovazione europea potrebbe beneficiare di questa strategia continentale.

IDEE DI INVESTIMENTO

Le Gigafactory non nasceranno dall’oggi al domani. La vera domanda è: quale Europa emergerà da questa sfida? Chi investe deve considerare tempi lunghi, ma anche il potenziale trasformativo del progetto. Puntare sui fondi che investono in digitalizzazione e infrastrutture tecnologiche e fondi tematici sull’IA è sicuramente una buona occasione di diversificazione per costruire un portafoglio che tiene conto di tutti i megatrend legati all’IA. Non bisogna però dimenticate che gli Stai Uniti e la Cina per lungo tempo domineranno il mercato delle gigafactory, quindi un portafoglio bilanciato tra Europa e America riduce i rischi legati alla fase iniziale del progetto europeo.

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Note

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