Bain mette un conto da 6 trilioni di dollari sulla costruzione dei data centre per l'IA

La serie di rapporti tecnologici della società di consulenza, ripresa da The National il 29 settembre, stima che la spesa annua per l'infrastruttura IA possa arrivare a 1.500.000.000.000 di dollari entro il 2031. La cifra comprende nuovi impianti e aggiornamenti delle GPU, della memoria e delle apparecchiature di rete già installate. Bain presume che il capex assorba circa un quarto dei ricavi del settore. La società definisce questo rapporto ambizioso ma ragionevole, sulla base delle tendenze dei fornitori cloud. Su questa base il mercato deve avvicinarsi a 6.000.000.000.000 di dollari l'anno per sostenerlo. Bain scompone la cifra. Lo sviluppo di nuovi prodotti, compresi ricerca, pubblicità, autonomia e IA fisica, dovrebbe contribuire per 4.200.000.000.000 di dollari, la fetta più grande. La produttività aziendale richiede da 1.000.000.000.000 a 1.400.000.000.000 di dollari. I servizi ai consumatori, cioè abbonamenti e pubblicità, aggiungono da 200.000.000.000 a 400.000.000.000 di dollari.

"Il dibattito oggi è fissato sulla produttività dei dipendenti. L'economia dell'infrastruttura IA richiede trilioni di nuovi ricavi oltre i guadagni di produttività", ha detto David Crawford, presidente della pratica tecnologica globale di Bain e autore principale del rapporto.

Il rapporto segnala anche la velocità di assorbimento, cioè il ritmo con cui le aziende mettono davvero al lavoro l'IA. Bain la chiama la nuova variabile competitiva. I laboratori di IA più avanzati stanno investendo oltre 9.750.000.000 di dollari in modelli di ingegneria per aiutare i clienti ad assimilare più in fretta, si legge nel rapporto. Secondo Bain, la scoperta di farmaci, la salute mentale e la produzione di energia sono tra i mercati che un'intelligenza abbondante potrebbe aprire.

Il sito di Meta in Ohio: 600MW ora, 9GW entro il 2030

L'illustrazione più chiara della curva dei costi è il data centre Prometheus di Meta in Ohio. La società di ricerca Epoch AI, citata nello stesso rapporto, gli attribuisce 600MW di capacità e una stima di 24.000.000.000 di dollari nel 2025. Le proiezioni indicano fino a 2GW e 80.000.000.000 di dollari entro il 2027, 5GW e fino a 175.000.000.000 di dollari entro il 2029, e 9GW a 200.000.000.000 di dollari entro il 2030. Bain elenca gli ostacoli evidenti: capacità della rete elettrica, fornitura di GPU e componenti, una forza lavoro qualificata da trattenere a ritmi molto superiori a quelli storici, e opinione pubblica e regolamentazione, comprese le resistenze sull'uso delle risorse e sul rumore. Dall'altro lato del bilancio, i governi di Emirati Arabi Uniti, Arabia Saudita, UE, Corea del Sud e Stati Uniti sostengono la costruzione. Bain osserva che i data centre sono ormai considerati centrali per la crescita economica e la sovranità nazionale.

La provincia più orientale del Canada sta mettendo alla prova questa tesi. CBC News ha riferito il 29 settembre che alcune aziende si sono rivolte a Terranova e Labrador per sviluppare data centre per l'IA. Il ministro dell'Energia e delle Miniere Lloyd Parrott è intervenuto durante una sessione speciale di metà settembre sull'accordo di Churchill Falls. Ha detto che la provincia potrebbe valutare di vendere energia in eccesso a un gestore di data centre. "Abbiamo detto che la nostra porta è aperta agli affari e non vediamo l'ora di fare affari con il mondo", ha dichiarato Parrott in quell'occasione. Un portavoce del dipartimento, Brodie Thomas, ha detto alla CBC che il governo non può commentare singoli proponenti o progetti.

Non tutti nella provincia sono convinti. Paris Marx, autore di Hyperscale, ha messo in dubbio lo scambio: "Ha senso cedere quell'elettricità ai data centre quando potrebbero esserci modi migliori di usarla?". Andrea King, amministratrice delegata di TechNL, ha detto che il Labrador sembra soddisfare i criteri richiesti dai proponenti: idroelettrico a basse emissioni, clima freddo e terreno. Ma questo non chiude la questione. "Non è solo 'ha senso?' di per sé. Bisogna guardare ai costi economici e ai costi opportunità di ciò che altro si potrebbe fare con quell'elettricità", ha detto.

Batterie al posto dei picchi di domanda

L'approvvigionamento energetico non è solo una questione di costruire più capacità di generazione. La BBC ha riferito il 29 settembre che la centrale elettrica virtuale di Green Mountain Power, costruita con batterie domestiche in tutto il Vermont, è diventata la più grande fonte di energia dello stato. Più di 5.500 clienti hanno aderito a un programma che installa due batterie per abitazione a 55 dollari al mese con un contratto di locazione di 10 anni. Gli Stati Uniti hanno ora oltre 40GW di capacità di centrali elettriche virtuali, secondo un'analisi interna di Wood Mackenzie, contro circa 600GW di gas naturale e 200GW di carbone. Un rapporto del Dipartimento dell'Energia statunitense del 2025 citato dalla BBC stima in 160GW il totale che si potrebbe aggiungere entro il 2030, circa il 20% della domanda di picco prevista.

La resilienza è l'argomento di vendita. GMP dice alla BBC che sette delle 10 tempeste più dannose della sua storia si sono verificate nell'ultimo decennio, causando danni per oltre 225.000.000 di dollari. La cliente Pollyanna Bladyka prima perdeva la corrente una dozzina di volte l'anno. Non è più successo dall'installazione nel 2024. "Mi piacerebbe dire che l'ho fatto per l'ambiente, ma l'ho fatto per me", ha detto alla BBC. "Però non mi dispiace dare una mano".

Raffreddamento ed efficienza energetica sono al centro di tutto questo. The Register ha riferito il 29 settembre che ricercatori affiliati a Glow Security hanno trovato più di 13.000 screenshot sensibili di progetti software aziendali provenienti da 343 aziende. Gli agenti di programmazione IA li avevano pubblicati su repository GitHub pubblici, un caso che i ricercatori chiamano PixelLeak. Gli agenti aggiravano la mancanza in GitHub di un'API per caricare immagini nelle pull request. Il rischio non è ipotetico per chi gestisce grandi parchi di macchine. Un caso ha riguardato un produttore con più di 100.000 dipendenti, il cui team di sicurezza ha saputo dei post solo dopo la segnalazione di Glow.

Intanto i dati continuano a crescere. BMLL Technologies, sul blog di Polars, afferma di elaborare 1,5TB di dati di microstruttura di mercato su due settimane di azioni cinesi in poco più di tre minuti. Lo fa su una singola macchina da 192 core e 1,5TB di RAM, circa 48 volte più veloce di pandas su una sola giornata di scambi azionari statunitensi. Il risparmio infrastrutturale, sostiene BMLL, rende opzionale un intero strato di infrastruttura dati dedicata. È lo stesso argomento che Bain porta sull'IA su scala molto più grande, e lo stesso che Terranova e Labrador sta ora soppesando contro il valore dell'energia che già possiede.