La domanda di calcolo AI cresce 2 volte più velocemente della Legge di Moore, con 500 miliardi di dollari all'anno ora necessari

L'appetito dell'IA per il calcolo sta crescendo così rapidamente da aver lasciato la Legge di Moore a soffocare nella polvere. Nell'ultimo decennio, la domanda di potenza di elaborazione si è espansa a un ritmo più del doppio rispetto a quello seguito dall'industria dei chip per oltre cinquant'anni.

Secondo i dati dello stesso OpenAI, il mondo ora deve spendere 500 miliardi di dollari ogni singolo anno, fino al 2030, solo per tenere il passo. Questo non include nemmeno GPU o server. Solo gli edifici fisici.

La Legge di Moore definiva il futuro, affermando che i transistor sui chip si sarebbero raddoppiati ogni due anni. Quel futuro è ora morto. Negli ultimi dieci anni, il calcolo necessario per addestrare ed eseguire grandi sistemi di IA è esploso oltre quella timeline.

Lo standard aureo del progresso tecnologico è stato schiacciato da una domanda che è uscita completamente di controllo. I data center sono diventati i nuovi campi petroliferi del mondo, solo molto più grandi, più caldi e molto più costosi.

I data center ora costano più degli edifici per uffici negli Stati Uniti.

Entro il 2028, gli investimenti nei data center saliranno a 900 miliardi di dollari a livello globale, trainati da una crescita annuale folle del 41% nei server AI e da una crescita complessiva del mercato del 23%, secondo OpenAI.

La crescita è la più veloce mai vista nel settore, sebbene tutta questa costruzione abbia creato un buco nero nelle entrate. C'è ora un divario di finanziamento di 800 miliardi di dollari e, per raggiungere gli obiettivi di costruzione entro il 2030, il mercato ha bisogno di quasi 2 trilioni di dollari di ricavi.

I costi di costruzione solo per i centri (senza rack, chip o qualsiasi altra cosa all'interno) hanno raggiunto 43 miliardi di dollari all'anno, in aumento del 322% dal 2020. Nel frattempo, gli Stati Uniti hanno 40 miliardi di dollari di data center attualmente in costruzione, un aumento del 400% dal 2022.

Per la prima volta nella storia, questi centri incompiuti varranno presto più di tutti gli edifici per uffici statunitensi in fase di sviluppo. Questo è un reset immobiliare permanente, ed è tutto a causa del calcolo.

L'energia è un altro problema del tutto diverso. I data center AI ora sono previsti per consumare 1.600 terawattora di elettricità entro il 2035, che equivale al 4,4% di tutto l'uso di energia globale. E questo non è un plateau.

La domanda di energia quadruplicherà nel prossimo decennio. Ma nessuno ha una risposta solida su dove provenga questa energia o dove si troveranno i soldi per costruire l'infrastruttura energetica necessaria.

Nucleare e quantistico entrano nella conversazione mentre suonano le campane d'allarme

Alcuni spingono per l'energia nucleare come soluzione, perché le centrali funzionano 24/7, proprio come i sistemi AI che assorbono l'energia. Altri credono che il calcolo quantistico aiuterà. Le macchine quantistiche usano qubit invece di bit e possono risolvere alcuni problemi esponenzialmente più velocemente dei sistemi classici.

Ma questa è ancora una tecnologia in fase iniziale. Per ora, il costo continua a salire, la rete elettrica è sotto stress e l'IA continua a crescere.

E mentre tutto questo capitale inonda il calcolo, le istituzioni finanziarie globali stanno diventando nervose. Il Fondo Monetario Internazionale e la Banca d'Inghilterra hanno entrambi emesso nuovi avvertimenti sull'instabilità del mercato.

Parlando in vista degli incontri di Washington della prossima settimana, il capo del FMI Kristalina Georgieva ha detto agli investitori di “allacciate le cinture: l'incertezza è la nuova normalità ed è qui per restare.” Ha sottolineato che, sebbene la crescita economica rallenterà solo leggermente, ci sono “segni preoccupanti” che la fiducia degli investitori potrebbe crollare se emergessero shock.

Kristalina ha indicato il prezzo record dell'oro a 4.000 dollari per oncia di questa settimana come segno che la paura si sta già manifestando nei mercati. Il capo del FMI ha anche indicato i dazi statunitensi e le valutazioni azionarie alle stelle come rischi maggiori. “Per quanto riguarda le facili condizioni finanziarie — che mascherano ma non arrestano alcuni trend di indebolimento, incluso nella creazione di posti di lavoro — la storia ci dice che questo sentimento può cambiare bruscamente,” ha aggiunto.

A Londra, i verbali dell'ultimo incontro della Banca d'Inghilterra hanno sollevato preoccupazioni per una “forte correzione del mercato”. Hanno segnalato una debole adozione dell'IA o un aumento della concorrenza come potenziali trigger che potrebbero far crollare gli utili proiettati per le principali aziende AI.

Non sono soli. Sam Altman, Jamie Dimon e Jerome Powell hanno anche aderito unirsi al coro di cautela, avvertendo che gli attuali livelli di spesa per l'IA potrebbero gettare le basi per un reset duro.