Entro il 2030 il mondo potrebbe dover affrontare un fabbisogno di investimenti fino a 6.700 miliardi di dollari per sostenere la crescita della potenza computazionale necessaria a far funzionare l’intelligenza artificiale.

Secondo McKinsey, il settore dei data center si trova di fronte a una fase di espansione straordinaria, guidata principalmente dall’adozione accelerata dell’AI generativa.

Sulla base delle loro stime, la domanda globale di capacità nei data center potrebbe quasi triplicare entro il 2030. Circa il 70% di questa domanda sarà attribuibile all’AI, mentre il restante 30% riguarderà applicazioni IT tradizionali.

La sola infrastruttura AI richiederà 5.200 miliardi di dollari di investimenti in conto capitale, su un totale previsto di 6.700 miliardi. La proiezione si basa su una previsione di 156 GW di capacità legata all’AI, di cui 125 GW aggiuntivi tra il 2025 e il 2030.

Nel pianificare gli investimenti, le aziende dovranno affrontare una vasta gamma di scenari. In un contesto di domanda contenuta, la capacità dei data center potrebbe richiedere investimenti pari a 3.700 miliardi di dollari, limitati da vincoli nelle catene di fornitura, discontinuità tecnologiche e incertezze geopolitiche.

Questi ostacoli si attenuano in uno scenario di domanda accelerata, in cui gli investimenti potrebbero salire fino a 7.900 miliardi.

McKinsey identifica tra le principali incertezze quelle legate alla discontinuità tecnologica: le innovazioni nelle architetture dei modelli, con aumenti di efficienza, potrebbero ridurre la domanda attesa di hardware ed energia.

Ci sono poi vincoli nelle catene di fornitura, con la carenza di manodopera, colli di bottiglia e ostacoli regolatori che potrebbero rallentare connessioni alla rete, disponibilità di chip e ampliamento dei data center.

Infine, le tensioni geopolitiche: variazioni nei dazi e nei controlli all’esportazione di tecnologie potrebbero introdurre incertezze nella domanda e negli investimenti.

Il report suggerisce infine tre direttrici strategiche per definire le decisioni di investimento: comprendere la domanda, anticipandone le evoluzioni con strategie scalabili e adattabili; investire in tecnologie efficienti in termini di costi ed energia; costruire resilienza lato offerta, assicurandosi chip, energia e supply chain sicure.