AI e datacenter: una nuova fonte di domanda di elettricità

Dopo anni in cui negli Stati Uniti la domanda di energia elettrica è rimasta fiacca e si è scollegata in modo significativo dallo sviluppo economico,^1,2 i consumi di elettricità dei data center e dell’IA sembrano destinati a far ripartire la crescita della domanda di elettricità.

Secondo un recente studio condotto dal Dipartimento dell’Energia (DOE) degli Stati Uniti e dal Lawrence Berkeley National Lab,^3,4 i consumi energetici dei data center statunitensi sono rimasti pressoché stabili tra il 2014 e il 2016. Viceversa, tra il 2018 e il 2023 hanno cominciato ad aumentare per la forte crescita di installazioni di server e il maggior utilizzo di unità di elaborazione grafica (GPU). La domanda dei data center statunitensi è passata da 76 TWh⁵ , ossia l’1,9% del consumo di elettricità totale annuo degli Stati Uniti nel 2018, a 176 TWh, ossia il 4,4% della domanda di elettricità statunitense nel 2023.

Gli scenari del DOE, che includono una serie di future spedizioni di attrezzature, pratiche operative e tecnologie di raffreddamento energetico, stimano la domanda di energia dei data center in un intervallo compreso tra 325 TWh e 580 TWh per il 2028, pari al 6,7%-12% del consumo totale di elettricità atteso negli Stati Uniti nello stesso anno. Questa stima corrisponde a un tasso di crescita annuo composto del 13%-27%.

Consumo totale di elettricità dei data center statunitensi 2014-2028e, TWh

Previsioni della domanda di elettricità dei data center statunitensi elaborate dal Dipartimento dell’Energia (DOE) degli Stati Uniti sulla base dei dati presentati nel Report 2024 sull’uso dell’energia dei data center statunitensi dell’istituto Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL).

Dall’introduzione di ChatGPT alla fine del 2022⁶, l’impennata nello sviluppo dell’IA ha portato a un’accelerazione della spesa in conto capitale dei data center. I recenti annunci^7,8 diffusi da grandi società tecnologiche (hyperscaler) sull’aumento degli investimenti per la costruzione di data center, uniti alle iniziative di IA avviate dall’amministrazione Trump⁹ lasciano intravedere una spesa robusta in futuro.

Il parco storico di data center è costituito principalmente da strutture di piccole dimensioni, con un fabbisogno energetico nell’ordine di 5-10 megawatt (MW).¹⁰ Tuttavia, i sempre più diffusi grandi data center attualmente in costruzione avranno un fabbisogno energetico di 100 MW o più, ossia un consumo annuo di elettricità equivalente a quello di 10.000 famiglie.

L’apprendimento (o “addestramento”) dell’IA richiede una grande potenza di calcolo, in particolare con hardware specializzato come le GPU, e quindi presenta un fabbisogno energetico più elevato rispetto all’uso (o “inferenza”) dell’IA. L’addestramento di un modello di IA spesso comporta un picco una tantum del consumo di energia. Man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventeranno più diffusi e avanzati, il numero di query di inferenza aumenterà, portando a consumi energetici continuativi più elevati.

L’innovazione e lo sviluppo tecnologico continuo, nonché la maggiore efficienza sia nell’hardware (chip, gestione dell’alimentazione, architettura dei data center, sistemi di raffreddamento, ecc.) che nel software (addestramento e inferenza dei modelli) continueranno a ridurre il consumo di elettricità per unità di output di IA. Eppure, malgrado il miglioramento della tecnologia e l’avvento di modelli di IA più efficienti dal punto di vista energetico, caratterizzati da costi di addestramento inferiori e prestazioni elevate, come il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) open source DeepSeek¹¹ sviluppato di recente in Cina, l’espansione dei data center e l’aumento dei consumi energetici non sembrano destinati a rallentare a breve.

La spesa per l’IA probabilmente continuerà a crescere, come si evince dalla previsioni di spesa in conto capitale annunciate dagli hyperscaler statunitensi: le guidance dei management mostrano che la spesa combinata di Meta Platforms, Microsoft, Amazon e Alphabet (Google) passerà da meno di 140 miliardi di dollari nel 2023 a oltre 300 miliardi di dollari nel 2025.¹²

Spesa in conto capitale delle Big Tech (in milioni di USD)

Fonte: Bloomberg, guidance societaria.

Se da un lato i miglioramenti in termini di efficienza energetica in fase di addestramento dell’IA potrebbero ridurre la potenza necessaria per lo sviluppo dei modelli, dall’altro la crescente adozione dell’IA potrebbe controbilanciare questo calo: sarà necessaria più potenza di calcolo per eseguire un numero crescente di modelli su una più ampia varietà di compiti di inferenza, che potrebbero essere tanto energivori quanto efficienti dal punto di vista energetico.¹³

Con l’aumento del numero e delle dimensioni dei data center, il loro consumo di elettricità è destinato a crescere in modo significativo. Gli operatori di data center cercano sempre più fonti di energia elettrica pulite e affidabili. Nel 2024 sono stati firmati diversi accordi interessanti tra hyperscaler e fornitori di energia a basse emissioni di carbonio 24/7, e in particolare di energia nucleare.^14,15,16

Dal punto di vista degli investitori, i benefici della proliferazione dei data center e dell’IA si presentano sotto molte forme. Nelle prime fasi a essere interessato è per lo più l’hardware: si pensi ai produttori di chip per GPU, alle società specializzate nelle tecnologie di raffreddamento, ai fornitori di gestione dell’alimentazione e di apparecchiature nei data center stessi, ma anche alle società coinvolte nell’alimentazione dei data center, come le società di generazione, stoccaggio e trasmissione di energia elettrica. La corsa agli investimenti in data center non sarà un fenomeno esclusivamente statunitense: l’interesse verso un maggiore sviluppo e utilizzo dell’IA è globale.

¹ Our World in data (2024). Domanda di elettricità. Tratto da link il 14.02.2025.
² Our World in data (2025). Prodotto interno lordo (PIL). Tratto da link il 12.02.2025.
³ Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti (s.d.). Electricity Demand Growth Resource Hub. Tratto da link il 24.02.2025.
⁴ BERKELEY LAB (2024). 2024 United States Data Center Energy Usage Report. Tratto da link il 25.02.2025.
⁵ 1 TWh = terawattora = 1 milione di MWh (megawattora), ossia quanto basta per dare energia a 100 milioni di famiglie per un’ora.
⁶ OpenAI (2022). Introducing ChatGPT. Tratto da link il 12.02.2025.
⁷ Reuters (2025). Meta spenderà fino a 65 miliardi di dollari quest'anno per alimentare gli obiettivi di intelligenza artificiale, dice Zuckerberg. Tratto da link il 14.02.2025.
⁸ NEW YORK POST (2024). Amazon spenderà 150 miliardi di dollari per costruire data center necessari per supportare il boom dell'intelligenza artificiale e "avvicinarsi ai clienti". Tratto da link il 12.02.2025.
⁹ BBC (2025). I giganti della tecnologia stanno investendo 500 miliardi di dollari in “Stargate” per sviluppare l'intelligenza artificiale negli Stati Uniti. Tratto da link il 25.02.2025.
¹⁰ Agenzia Internazionale per l’Energia (2024). Cosa potrebbe significare il boom dei data center e dell'intelligenza artificiale per il settore energetico. Tratto da link il 14.02.2025.
¹¹ CNBC (2025). Come il nuovo modello di intelligenza artificiale DeepSeek della Cina sta minacciando il dominio degli Stati Uniti. Tratto da link il 12.02.2025.
¹² Si veda ad es. Amazon expects to spend USD 100 billion on capital expenditures in 2025
¹³ MIT TechnologyReview (2025). DeepSeek potrebbe non essere una buona notizia per il settore energetico, dopotutto. Tratto da link il 14.02.2025.
¹⁴ CNBC (2024). Google firma un accordo con una compagnia nucleare mentre la domanda di energia dei data center aumenta. Tratto da link il 24.02.2025.
¹⁵ CNBC (2024). Constellation Energy riavvierà Three Mile Island e venderà l'energia a Microsoft. Tratto da link il 11.02.2025.
¹⁶ CNBC (2024). Amazon goes nuclear, to invest more than USD 500 million to develop small modular reactors. Tratto da link il 25.02.2025.