Il boom dei data center basati sull'intelligenza artificiale sta sconvolgendo l'economia statunitense

La quantità di capitale investita nei progetti di data center basati sull'intelligenza artificiale è impressionante. La scorsa settimana, Microsoft, Alphabet, Meta e Amazon hanno annunciato che le loro spese in conto capitale per il 2025 ammonteranno a circa 370 miliardi di dollari e prevedono che tale cifra continuerà a crescere nel 2026. Il maggiore investitore nell'ultimo trimestre è stato Microsoft, che ha investito quasi 35 miliardi di dollari in data center e altri investimenti, pari al 45% del suo fatturato.

Raramente, se non mai, una singola tecnologia ha assorbito così tanti soldi e così rapidamente. Gli allarmi di una bolla dell'intelligenza artificiale si fanno sempre più forti ogni giorno, ma che si verifichi o meno un crollo, la frenesia sta già rimodellando l'economia statunitense. L'economista di Harvard Jason Furman stima che gli investimenti in data center e tecnologie di elaborazione software abbiano rappresentato quasi l'intera crescita del PIL statunitense nella prima metà del 2025.

Oggi esamineremo l'impatto dei data center su tre aree cruciali: mercati pubblici, posti di lavoro ed energia.

Il mercato azionario statunitense è in forte espansione, soprattutto grazie all'intelligenza artificiale. Dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022, i titoli legati all'intelligenza artificiale hanno rappresentato il 75% dei rendimenti dell'S&P 500 e l'80% della crescita degli utili, secondo Michael Cembalest di JPMorgan. La domanda ora è se questa crescita sarà sostenibile, dato che le aziende tecnologiche continuano a investire massicciamente in infrastrutture di intelligenza artificiale.

All'inizio di quest'anno, i giganti della tecnologia finanziavano i loro progetti di intelligenza artificiale principalmente con la liquidità disponibile. Come ha sottolineato il giornalista finanziario Derek Thompson, le dieci maggiori società quotate statunitensi hanno iniziato il 2025 con margini di flusso di cassa libero storicamente elevati. In altre parole, le loro attività erano così redditizie che avevano miliardi di dollari da destinare alle GPU Nvidia e all'ampliamento dei data center.

Questa tendenza è proseguita in gran parte fino al 2025. Alphabet, ad esempio, la scorsa settimana ha comunicato agli investitori che le sue spese in conto capitale quest'anno ammonteranno a 93 miliardi di dollari, in aumento rispetto alla precedente stima di 75 miliardi di dollari. Ma ha anche riferito che il fatturato è aumentato del 33% su base annua. In altre parole, la Silicon Valley sta spendendo di più e guadagnando di più. Questo significa che va tutto bene, giusto?

Non esattamente. Innanzitutto, i giganti della tecnologia sembrano usare trucchi contabili per far sembrare i loro bilanci più rosei di quanto non siano in realtà. Una parte significativa degli investimenti in intelligenza artificiale confluisce in Nvidia, che rilascia nuove versioni delle sue GPU circa ogni due anni. Ma aziende come Microsoft e Alphabet stimano attualmente che i loro chip dureranno sei anni. Se dovessero effettuare l'aggiornamento prima per rimanere competitive – una possibilità probabile – ciò potrebbe finire per erodere i loro profitti e indebolire le loro prestazioni complessive.

Alcune aziende tecnologiche hanno recentemente investito così tanto nell'intelligenza artificiale da essere costrette a cercare nuove fonti di finanziamento. Un esempio degno di nota è Meta, che ha recentemente annunciato un accordo da 27 miliardi di dollari per lo sviluppo di un cluster di data center in Louisiana. Il progetto è stato creato tramite una società veicolo (SPV), una struttura organizzativa sempre più diffusa che consente alle aziende di evitare di accumulare ingenti debiti nei propri bilanci. La scorsa settimana, Meta ha dichiarato di aver raccolto altri 30 miliardi di dollari di debito attraverso un canale più convenzionale: la vendita di obbligazioni societarie.

Un singolo data center può ospitare decine di migliaia di GPU in grado di eseguire collettivamente trilioni di operazioni nel corso di un ciclo di addestramento dell'IA. Questa enorme potenza di calcolo genera calore intenso e l'hardware deve essere raffreddato per continuare a funzionare in sicurezza. Con l'accelerazione della corsa alla costruzione di infrastrutture di IA, la rete energetica statunitense sta subendo una forte pressione .

Parte del problema è che gli Stati Uniti semplicemente non stanno costruendo una capacità di rete sufficiente a supportare tutti i data center attualmente in costruzione. "Penso che sia molto probabile che vedremo molte di queste strutture costruite con apparecchiature informatiche già installate, ma non ci saranno elettroni per alimentarle, perché le risorse di combustibile non saranno disponibili", afferma Zachary Krause, analista energetico di East Daley Analytics che ha studiato il settore dei data center.

Poiché l'offerta non riesce a tenere il passo con la domanda, i prezzi dell'energia stanno aumentando , soprattutto nelle comunità vicine ai data center. Nella prima metà del 2025, le aziende di servizi pubblici americane hanno richiesto aumenti tariffari per quasi 30 miliardi di dollari , secondo il New Yorker.

Secondo l'American Clean Power Association, lo scorso anno gli Stati Uniti hanno installato 49 GW di infrastrutture per le energie rinnovabili. La Cina, nel frattempo, ne ha aggiunti 429. Il governo cinese starebbe inoltre offrendo generosi sussidi energetici a giganti tecnologici nazionali come ByteDance e Alibaba per aiutarli a contenere i costi energetici.

In una lettera inviata alla Casa Bianca la scorsa settimana, OpenAI ha avvertito che "i limiti alla quantità di elettricità che gli Stati Uniti possono generare per alimentare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale" stanno minacciando la capacità del Paese di mantenere la sua leadership mondiale nell'intelligenza artificiale.

Il boom dei data center coincide con un mercato del lavoro in flessione. Secondo l'elaboratore di paghe ADP, i datori di lavoro privati ​​negli Stati Uniti hanno creato solo 42.000 posti di lavoro a ottobre, principalmente nei settori dell'istruzione e della sanità. Le grandi aziende tecnologiche, tuttavia, hanno continuato a licenziare personale, nonostante registrino profitti record. Amazon ha annunciato la scorsa settimana che avrebbe eliminato 14.000 posizioni aziendali e sono previsti ulteriori tagli a breve. Microsoft, nel frattempo, ha licenziato circa 15.000 persone durante due cicli di tagli a maggio e luglio.

Sebbene sia facile considerare queste tendenze e supporre che l'IA stia causando una diffusa perdita di posti di lavoro, la situazione non è così semplice. Ci sono prove che l'IA generativa stia eliminando ruoli entry-level in alcuni settori, come l'ingegneria del software. Molte aziende sono anche ansiose di trovare modi per automatizzare compiti che attualmente vengono svolti dagli esseri umani. Amazon, ad esempio, ha stimato che potrebbe evitare di assumere 160.000 persone negli Stati Uniti entro il 2027 affidandosi ai robot, secondo documenti interni esaminati dal New York Times.

Ma almeno al momento, il fattore principale che impatta sull'occupazione non è necessariamente l'intelligenza artificiale in sé, ma i data center che la alimentano. Le grandi aziende e gli investitori hanno un capitale limitato da investire ogni anno e ne investono la maggior parte nella costruzione di data center. Ciò significa che altri settori come il manifatturiero, che ha perso 3.000 posti di lavoro il mese scorso secondo ADP, stanno investendo meno denaro.

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