Il progresso dell’IA potrebbe rallentare: costi, energia e chip mettono sotto pressione il settore

​I giganti della tecnologia stanno investendo centinaia di miliardi di dollari nell’intelligenza artificiale. Ma la corsa alla creazione di modelli sempre più potenti deve fare i conti con costi in aumento, carenze di risorse e un crescente scetticismo da parte degli investitori. L’IA si sta avvicinando ai limiti delle proprie capacità?

Miliardi che potrebbero non bastare

Il CEO di Broadcom Hock Tan ha avvertito che la carenza di capitali potrebbe diventare il principale ostacolo allo sviluppo dell’IA. Intervenendo a una conferenza a Singapore, ha osservato che la carenza di chip, memoria ed elettricità potrebbe attenuarsi nel tempo con l’espansione della capacità produttiva e delle infrastrutture. Tuttavia, l’accesso ai capitali potrebbe diventare il principale vincolo alla crescita futura del settore.

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Le maggiori aziende tecnologiche continuano ad aumentare la spesa per le infrastrutture dedicate all’IA. Nel secondo trimestre del 2026, le spese in conto capitale complessive di Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta hanno raggiunto i 165 miliardi di dollari, con un aumento dell’87% rispetto all’anno precedente. Una quota significativa di questa spesa è destinata alla costruzione di data center e all’acquisto delle apparecchiature necessarie per addestrare e gestire i modelli di IA.

In questo contesto di spese ingenti, il CEO di Intel Lip-Bu Tan ha evidenziato un altro problema: il costo del capitale e il tempo necessario per recuperare gli investimenti. L’aumento dei rendimenti obbligazionari rende più costoso il ricorso al debito, facendo crescere il costo della costruzione dei data center e dell’acquisto delle apparecchiature. Nel frattempo, gli investitori vogliono sapere quando gli enormi investimenti nell’IA inizieranno a generare profitti.

Ciononostante, nessuno dei due dirigenti prevede un forte rallentamento del settore dell’IA nei prossimi anni. Hock Tan prevede che la domanda di capacità di calcolo supererà l’offerta fino al 2029 e forse anche nel 2030. Allo stesso tempo, il CEO di Broadcom ha criticato gli investitori che riversano denaro nell’IA senza comprenderne le prospettive. «Molti investitori non hanno idea di ciò in cui stanno investendo, ma fissano aspettative estremamente elevate, salvo poi scoprire che è quasi come trovarsi in un casinò a giocare d’azzardo», ha dichiarato.

Quando l’IA raggiunge i limiti fisici

Anche con finanziamenti sufficienti, lo sviluppo dell’IA potrebbe rallentare a causa della carenza di elettricità. Secondo l’Agenzia internazionale dell’energia (IEA), nel 2025 i data center di tutto il mondo hanno consumato 485 TWh di elettricità, il 17% in più rispetto all’anno precedente. I consumi dei data center dedicati all’IA sono aumentati del 50%. Entro il 2030, il consumo totale di elettricità dei data center potrebbe raggiungere 950 TWh, pari a circa il 3% della domanda globale di elettricità.

Il problema non riguarda solo la quantità di elettricità disponibile, ma anche la possibilità di collegare i nuovi impianti alle reti elettriche. La IEA stima che circa il 20% della capacità prevista dei data center potrebbe subire ritardi a causa dei limiti delle infrastrutture di rete. Ad esempio, nei Paesi sviluppati la costruzione di nuove linee di trasmissione può richiedere da quattro a otto anni. Nel frattempo, i tempi di consegna di trasformatori e cavi sono raddoppiati negli ultimi tre anni.

Un altro vincolo è rappresentato dalla produzione di chip avanzati. La società olandese ASML, che produce le apparecchiature utilizzate per realizzare semiconduttori all’avanguardia, prevede che la domanda dell’industria dell’IA supererà l’offerta almeno fino al 2028. L’azienda sta valutando l’espansione della capacità produttiva, mentre i clienti stanno già chiedendo informazioni sulle consegne di apparecchiature per il 2029–2030.

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Allo stesso tempo, le esigenze dei data center sono in aumento. Secondo le stime della IEA, il consumo energetico dei server dedicati all’IA è aumentato di undici volte tra il 2020 e il 2025 e potrebbe quadruplicare nuovamente entro il 2027. Un singolo rack di server delle dimensioni di un grande frigorifero potrebbe consumare tanta elettricità quanto 65 abitazioni. Ciò impone requisiti più elevati ai sistemi di raffreddamento, agli alimentatori e alle apparecchiature che devono sopportare improvvisi cambiamenti del carico di lavoro durante l’esecuzione dei modelli di IA.

Dove sono i limiti del progresso?

La carenza di elettricità, chip e data center non è l’unico ostacolo all’ulteriore sviluppo tecnologico. Anche se questi problemi venissero risolti, resterebbe un’altra domanda: i nuovi modelli miglioreranno abbastanza da giustificare l’aumento dei costi? Hock Tan riconosce che la domanda di capacità di calcolo potrebbe rallentare se le nuove generazioni di modelli di IA smettessero di superare significativamente le precedenti. Tuttavia, al momento non ci sono segnali che indichino un arresto dei progressi.

Allo stesso tempo, una maggiore potenza di calcolo non garantisce che l’IA ottenga risultati altrettanto buoni in tutti i compiti. Ad esempio, i modelli avanzati sono già in grado di risolvere problemi matematici complessi, ma faticano ancora a interagire autonomamente con i computer. Nel benchmark OSWorld, che valuta la capacità dell’IA di svolgere attività nelle applicazioni informatiche, i sistemi migliori hanno completato con successo circa due terzi dei compiti.

Altrettanto importanti sono i vantaggi pratici dell’IA per le aziende. Nell’agosto 2026, McKinsey ha pubblicato i risultati di un sondaggio condotto su 1,719 rappresentanti di aziende in 97 Paesi. Circa l’80% degli intervistati ha dichiarato che l’IA aveva migliorato la propria produttività personale. Tuttavia, solo il 37% ha segnalato un impatto positivo sugli utili operativi delle proprie organizzazioni.

Una nuova realtà per la corsa tecnologica

Al momento non vi è motivo di concludere che l’intelligenza artificiale si stia avvicinando ai limiti delle proprie capacità. Tuttavia, mantenere l’attuale ritmo di sviluppo potrebbe diventare troppo costoso persino per le maggiori aziende tecnologiche. Se la spesa continuerà a crescere più rapidamente dei ricavi, gli investitori potrebbero dover rivedere le proprie aspettative, mentre gli sviluppatori potrebbero essere costretti a ridurre i costi di creazione e gestione dei nuovi modelli.

È più probabile che ciò porti a un cambiamento delle priorità anziché alla fine del progresso tecnologico. Invece di competere per costruire i modelli più potenti, le aziende potrebbero concentrarsi su soluzioni più economiche ed efficienti, capaci di generare profitti reali. In tal caso, il futuro dello sviluppo dell’IA dipenderà meno dall’entità degli investimenti e più dalla capacità della tecnologia di risolvere problemi pratici per le aziende e gli utenti comuni.