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Data center: la scommessa americana sull'IA vale il 3,6% del PIL su più anni

Secondo un economista della Columbia, l'investimento nell'IA negli Stati Uniti raggiunge il 3,6% del PIL, quasi il doppio del record storico precedente. Le strutture finanziarie diventano sempre più opache.

TecnologiaAnalisiGiulia FerrariPubblicato: 25 settembre 20266 min di letturaFonti 3
Data center: la scommessa americana sull'IA vale il 3,6% del PIL su più anni

La portata del progetto supera tutto ciò che l'economia americana ha conosciuto. Stijn Van Nieuwerburgh, economista della Columbia, calcola in un'analisi ripresa da heise online che l'investimento nell'infrastruttura per l'IA negli Stati Uniti corrisponde al 3,6% del PIL, distribuito su più anni. È quasi il doppio del record precedente, stabilito durante il boom ferroviario, quando era stato impegnato il 2,24% del PIL di allora.

Un confronto con i grandi cicli del passato

Per misurare l'anomalia, Van Nieuwerburgh colloca il fenomeno nella storia delle grandi reti. Le fasi di espansione dei canali, dell'elettrificazione, delle autostrade e del boom della fibra ottica ai tempi della bolla Internet hanno mobilitato tra lo 0,5% e l'1,13% del PIL. Il cantiere attuale sta a un livello del tutto diverso.

Il punto delicato non è l'importo, ma il finanziamento. Fino al 2024 i grandi gruppi coinvolti, Oracle, Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta, incassavano almeno il doppio di quanto spendevano. Nel 2026 questo rapporto dovrebbe invertirsi: gli investimenti dovrebbero superare nettamente i ricavi, che pure crescono molto ogni anno. In mancanza di liquidità sufficiente, una parte crescente del finanziamento arriva dall'esterno, e il rischio sale.

Modelli finanziari sempre meno trasparenti

L'economista traccia un parallelo con gli episodi precedenti. Una tecnologia di uso generale comporta investimenti complementari in una vasta rete fisica. I rendimenti dipendono da una domanda futura incerta, e il fabbisogno di finanziamento è considerevole. C'è però una differenza notevole: la rapida obsolescenza del materiale acquistato in massa. Il finanziamento dell'infrastruttura si distribuisce su lunghi periodi, mentre le schede grafiche e altri componenti perdono potenzialmente valore molto più in fretta. Lo squilibrio è importante.

L'analisi evoca persino un ricordo della crisi dei subprime, all'origine della crisi finanziaria del 2008, precisando però che non suggerisce difficoltà finanziarie imminenti. Intanto gli impegni si moltiplicano. Anthropic ha annunciato che spenderà 11,6 miliardi di dollari in sette anni nell'infrastruttura cloud di Akamai, più di sei volte l'importo di un accordo da 1,8 miliardi riportato a maggio. L'impegno non è però incondizionato: dipende dal rispetto di alcuni requisiti di consegna e disponibilità, e le due aziende possono porvi fine in determinate condizioni.

Il vincolo locale sale

A livello locale, la resistenza si organizza. In Virginia, il consiglio della contea di Loudoun, cuore storico dei data center, ha votato una pausa sulle nuove richieste di insediamento. Il dibattito riguarda l'elettricità, l'acqua e l'accettabilità per i residenti, temi che risalgono nell'agenda politica.

Una tecnologia di uso generale comporta investimenti in una rete fisica i cui rendimenti dipendono da una domanda futura incerta.

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Fonti

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  1. 01heise online : Analyse – In KI-Ausbau der USA fließen über Jahre 3,6 % des BIPDE
  2. 02TechCrunch : Anthropic to pay Akamai $11.6 billion over seven yearsEN
  3. 03Data Center Dynamics : Loudoun County pauses new data center applicationsEN

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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