L'aumento della domanda di energia per l'AI spinge le reti energetiche globali al punto di rottura in mezzo a rischi geopolitici

L'industria dell'AI sta consumando elettricità a un tasso che supera le capacità di produzione globale, portando a trasformazioni simultanee nella politica energetica, nella geopolitica e nell'economia globale.

Sam Altman di OpenAI ha dichiarato che la sua azienda richiede un gigawatt di elettricità al giorno. Per dare un contesto, la quantità totale di nuova generazione di potenza aggiunta negli Stati Uniti nell'anno precedente è stata circa 53 gigawatt.

I numeri relativi all'espansione dell'AI sono sbalorditivi. Si prevede che nel 2026 Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta investiranno circa 630 miliardi di dollari in data center e chip. Aggiungendo i successivi sette più grandi provider di cloud e infrastrutture, questa cifra aumenta a 811 miliardi di dollari. Le quattro più grandi aziende tecnologiche gestiscono circa 600 data center in tutto il mondo, con altri 544 in fase di pianificazione o in costruzione.

Ritardi nella costruzione e catene di approvvigionamento interrotte

Costruire una di queste strutture non è un compito piccolo. Un moderno data center AI da 100 megawatt costa oltre 4 miliardi di dollari. Circa il 70% di ciò va verso server e processori. Ma il vero mal di testa non è il denaro, è far funzionare e connettere la cosa.

Nelle grandi città come Londra, ottenere una connessione alla rete può richiedere fino a dieci anni. Le aziende si stanno spostando in aree rurali, in particolare parti del Texas, dove i permessi sono più facili da ottenere, ma gli lavoratori qualificati sono scarsi. In alcuni posti, le aziende tecnologiche hanno dovuto aiutare a costruire interne comunità per ospitare il loro personale.

Le catene di approvvigionamento stanno cedendo sotto la pressione. I trasformatori ora hanno tempi di consegna di fino a 100 settimane in Europa. Quasi il 60% dei progetti di data center è stato ritardato di più di tre mesi lo scorso anno. Circa l'88% ha incontrato problemi solo versando le fondamenta in cemento. I sistemi di raffreddamento e l'installazione degli allarmi antincendio hanno ritardato il 78% dei progetti.

Gli ultimi chip Nvidia, la serie Blackwell e l'architettura Rubin in arrivo, generano significativamente più calore dei modelli precedenti. Questo ha portato gli operatori a sostituire il raffreddamento ad aria con sistemi di raffreddamento a liquido che richiedono infrastrutture di tubazioni e trattamento dell'acqua. I sistemi standard di distribuzione elettrica non sono in grado di gestire le richieste di potenza dei rack di server di prossima generazione, spingendo le aziende a rivolgersi ai trasformatori a stato solido e mettendole in diretta concorrenza con l'industria automobilistica per i componenti.

Rischi geopolitici e rendimenti in calo

L'instabilità nel Medio Oriente sta contribuendo al fattore di rischio. La maggior parte dei data center si affida a generatori diesel per l'alimentazione di backup. A causa del conflitto regionale, le forniture di carburante sono minacciate, e i dirigenti del petrolio che partecipano alla conferenza CERAWeek a Houston hanno avvertito che i rischi di approvvigionamento non sono ancora stati inclusi nei prezzi di mercato. Secondo Melissa Otto, che guida la ricerca presso S&P Global Visible Alpha, i mercati azionari potrebbero subire una correzione significativa se i prezzi del petrolio rimangono alti per un periodo prolungato. L'S&P 500 si sta dirigendo verso la sua peggiore prestazione trimestrale in circa quattro anni, con il settore tecnologico in calo di quasi l'8%.

I rendimenti finanziari che i giganti della tecnologia si aspettavano dalle loro spese in infrastrutture stanno anche scivolando. Il rendimento del capitale investito di Alphabet è previsto in calo dal 51% dello scorso anno a circa il 36% entro il 2030. La quota di Microsoft è prevista in diminuzione dal 95% del 2020 al 36% entro il 2030.

Secondo alcuni esperti, la soluzione non è costruire ulteriore infrastruttura di potenza ma piuttosto utilizzare le risorse esistenti in modo più efficace. Nelle economie occidentali consolidate, le reti elettriche operano a un tasso di utilizzo medio di circa il 30%. Raggiungono i loro limiti solo per circa 100 ore all'anno. Potrebbe offrire 100 gigawatt di potenza extra senza la necessità di nuove centrali elettriche gestendo meglio quella capacità inutilizzata.

Un progetto tra GridCARE e Portland General Electric sta già testando questa idea, utilizzando l'AI per prevedere l'output rinnovabile e spostare i carichi di lavoro dei data center nei momenti e nei luoghi in cui l'energia è disponibile. L'analisi suggerisce che un data center da 1 gigawatt che utilizza la capacità della rete nelle ore di punta potrebbe ridurre le bollette elettriche per i consumatori medi fino al 5%.

Il messaggio è semplice: chi scopre per primo la soluzione al problema dell'energia probabilmente guiderà il prossimo decennio di competizione tecnologica ed economica.