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AI, boom di potenza computazionale, entro il 2030 serviranno 500 miliardi l’anno in data center

Global Technology Report, Travaglini (Bain & Company): "Nei prossimi 3–5 anni fino al 10% della spesa IT destinata a creare foundational capabilities per AI"

13 Ottobre 2025

AI, boom di potenza computazionale: entro il 2030 serviranno 500 miliardi l’anno in data center

Antonio Travaglini, Senior Partner di Bain & Company e responsabile italiano Technology, Media and Telecommunications Bain & Company

Il numero di operazioni necessarie a supportare i modelli sempre più complessi di intelligenza artificiale sta crescendo sempre più velocemente. Entro il 2030, se la crescita dovesse continuare in questo modo, la domanda globale potrebbe raggiungere 200 gigawatt, metà dei quali solo negli Stati Uniti. Questi i segnali trasmessi alla sesta edizione del Global Technology Report di Bain & Company

Questa pressione si abbatte sulle reti elettriche che, negli ultimi vent’anni, hanno visto consumi quasi stabili. Per soddisfare la domanda prevista, costruire i data center necessari richiederebbe circa 500 miliardi di dollari di investimenti annui: un livello impossibile da sostenere con soli incentivi governativi. Il settore privato dovrà quindi generare nuove entrate per finanziare l’upgrade energetico. Con i rapporti tipici tra spese in conto capitale e ricavi dei provider cloud, quei 500 miliardi di investimenti annui corrispondono a circa 2.000 miliardi di dollari di ricavi. Ma anche trasferendo tutti i budget IT aziendali al cloud e reinvestendo i risparmi ottenuti dall’uso dell’AI (pari a circa il 20% dei costi di vendita, marketing, customer support e R&D), resterebbe un gap di 800 miliardi l’anno.

 

“L’AI sta mettendo sotto pressione le catene di approvvigionamento a livello globale. Entro il 2030 i leader tecnologici dovranno affrontare questa sfida trovando soluzioni sostenibili per una domanda in crescita esponenziale”, spiega Mauro Colopi, Partner e responsabile italiano Technology, Media and Telecommunications di Bain & Company.

 

Antonio Travaglini, Senior Partner di Bain & Company della practice Technology, Media and Telecommunications e responsabile globale Gaming, aggiunge: “I manager chiamati ad allocare capitali e pianificare investimenti si trovano di fronte a un vero dilemma: se puntano su una crescita continua e investono troppo, rischiano di ritrovarsi con capacità inutilizzata; se invece sottovalutano la crescita e questa dura più del previsto, rischiano di non avere abbastanza risorse per cogliere l’ondata di mercato”.

 

Un’arena competitiva sempre più articolata

Finora i giganti tecnologici hanno saputo trasformare minacce in opportunità grazie a continue reinvenzioni. Con l’avvento dell’AI, però, la competizione si apre a nuovi livelli: dalle infrastrutture ai modelli, dalle applicazioni ai dispositivi, fino ai motori di ricerca e ai browser.

Le grandi aziende stanno reagendo con investimenti massicci, mentre nuovi player emergenti attirano capitali. A complicare lo scenario intervengono geopolitica, regolamentazioni, progressi nel quantum computing e l’ascesa dell’Agentic AI: fattori che rendono l’adattabilità una competenza essenziale in ogni fase della trasformazione. Uno sguardo alle prime 20 aziende tecnologiche conferma questa concentrazione di valore: oggi le cinque più importanti rappresentano oltre il 70% del totale, in crescita rispetto al 65% dell’anno precedente. Allo stesso tempo, cresce una generazione di protagonisti più giovani e dinamici.

 

L’impatto dell’intelligenza artificiale è più profondo e ampio di quello del cloud”, osserva Colopi. “Le soluzioni SaaS, ad esempio, dovranno essere radicalmente trasformate. Le grandi aziende hanno leve per monetizzare i propri investimenti, ma la nuova competizione potrebbe mettere in discussione persino la loro supremazia”.

 

L’ascesa dell’Agentic AI

Le aziende più avanzate hanno già tratto vantaggio dall’AI, registrando incrementi di 10–25% dell’EBITDA negli ultimi due anni. Tuttavia, la maggior parte rimane ancora in fase di sperimentazione. Prosegue Travaglini: “Le più innovative stanno già investendo nell’Agentic AI, con l’aspettativa che nei prossimi 3–5 anni fino al 10% della spesa IT possa essere destinata a creare foundational capabilities per AI, incluse piattaforme di agenti intelligenti”.

 

Il mercato tech: investimenti tra resilienza e trasformazione

Dopo un avvio rapido nel 2025, il deal-making tecnologico ha risentito delle tensioni geopolitiche e dei dazi, rallentando da aprile. Nonostante ciò, il settore ha resistito meglio di altri: nei primi sei mesi del 2025 la sua quota sul totale delle operazioni è salita al 22%, dal 19% di fine 2024. Molti segnali indicano che “l'età dell’oro” degli investimenti in software, quando bastava puntare su una SaaS promettente per ottenere ricavi esplosivi, si stia chiudendo. Oggi i ritorni dipendono sempre più da nuove fonti di crescita e da margini migliorati con l’eccellenza operativa. Se in passato la crescita dei ricavi software appariva scontata, ora molte curve di adozione si stanno stabilizzando. Nei settori maturi come retail e manifatturiero lo spazio bianco è ridotto, mentre comparti meno digitalizzati, come le costruzioni, offrono ancora margini. “Questo non significa che le prospettive siano negative: la trasformazione digitale del lavoro continuerà a generare spesa. Ma tradurre questa crescita in ritorni richiederà nuove competenze e nuovi approcci di creazione di valore”, precisa Colopi.

Obiettivi frammentati, AI sempre più locale

Gli obiettivi sull’AI cambiano radicalmente da una regione all’altra. In Cina prevale il controllo lungo tutta la catena del valore; in Europa l’attenzione si concentra su compliance e sovranità dei dati; in Medio Oriente l’obiettivo è inserirsi nell’ecosistema globale più che sviluppare capacità autonome. In realtà, pochi Paesi possono ambire a un’indipendenza completa: i semiconduttori sono concentrati in poche aree e i modelli più avanzati restano in mano a pochi attori. “La frammentazione”, conclude Travaglini “crea sfide significative per le multinazionali tecnologiche. Ogni flusso di lavoro basato su AI richiede adattamenti per ciascun mercato, in termini di modelli, dati, infrastrutture e processi aziendali. Pensare a standard globali è poco realistico: le definizioni di AI responsabile divergono e riflettono contesti politici e culturali differenti”.

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