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Ci vogliono altri 2 trilioni di fatturato per l'AI, non si sa da dove arriveranno

Il fabbisogno di computing per l'IA richiederà 2.000 miliardi di dollari annui entro il 2030, ma resta un divario di 800 miliardi secondo Bain & Company

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a cura di Valerio Porcu

Senior Editor

Pubblicato il 30/10/2025 alle 11:46

La notizia in un minuto

  • Il fabbisogno di potenza di calcolo per l'IA richiede duemila miliardi di dollari annui entro il 2030, con un deficit stimato di ottocento miliardi nonostante i risparmi generati, mentre la domanda energetica potrebbe raggiungere i 200 gigawatt globali
  • Le aziende leader ottengono miglioramenti dell'EBITDA tra il 10% e il 25% grazie all'intelligenza artificiale agente, mentre la maggior parte delle organizzazioni resta bloccata in fase sperimentale con modesti guadagni di produttività
  • La frammentazione geopolitica sta ridisegnando le catene di approvvigionamento tecnologiche, con l'IA sovrana considerata strumento di potere strategico al pari della forza economica e militare
Riassunto generato con l'IA. Potrebbe non essere accurato.

Il futuro dell'intelligenza artificiale si scontra con una dura realtà economica: servono duemila miliardi di dollari all'anno per alimentare la potenza di calcolo necessaria entro il 2030, ma anche considerando i "risparmi" generati dall'IA stessa, il mondo si ritrova con un deficit di ottocento miliardi di dollari. È quanto emerge dalla sesta edizione del Global Technology Report pubblicato da Bain & Company, che fotografa un settore in rapida espansione alle prese con sfide infrastrutturali senza precedenti.

La corsa all'intelligenza artificiale sta creando tensioni lungo tutta la catena di approvvigionamento globale. Secondo le proiezioni, entro la fine del decennio i fabbisogni energetici per l'IA potrebbero raggiungere i 200 gigawatt a livello mondiale, con gli Stati Uniti che da soli rappresenterebbero la metà di questa domanda. Il problema è che la richiesta di capacità computazionale cresce a un ritmo più che doppio rispetto alla legge di Moore, quella che per decenni ha guidato l'evoluzione dei semiconduttori.

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David Crawford, presidente della divisione tecnologica globale di Bain, sottolinea come le reti elettriche non abbiano aumentato la loro capacità da decenni, mentre ora si trovano di fronte a richieste drammaticamente superiori. La situazione si complica ulteriormente per la dinamica da "corsa agli armamenti" tra nazioni e fornitori leader, che rende estremamente difficile calibrare gli investimenti evitando sia il sovradimensionamento che l'insufficienza delle infrastrutture.

La domanda di calcolo AI supera di due volte la legge di Moore

Sul fronte dell'adozione aziendale, emergono differenze marcate tra chi guida l'innovazione e chi resta indietro. Le aziende più avanzate hanno già superato la fase di sperimentazione e stanno ottenendo profitti significativi dall'IA, con miglioramenti dell'EBITDA tra il 10% e il 25% negli ultimi due anni. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni rimane bloccata in modalità sperimentale, accontentandosi di modesti guadagni di produttività.

L'intelligenza artificiale agentica rappresenta la nuova frontiera, con un tasso di innovazione senza precedenti. Nei prossimi tre-cinque anni, secondo le stime di Bain, tra il 5% e il 10% della spesa tecnologica potrebbe essere indirizzata verso la costruzione di capacità fondamentali per gli agenti IA, includendo piattaforme dedicate, protocolli di comunicazione e accesso ai dati in tempo reale. Complessivamente, fino alla metà della spesa tecnologica complessiva delle aziende potrebbe essere destinata ad agenti IA operativi nell'intera organizzazione.

Lo studio identifica quattro livelli di maturità nell'evoluzione dell'IA agentica: dal semplice recupero di informazioni tramite modelli linguistici di grandi dimensioni, ai flussi di lavoro per singole attività, fino all'orchestrazione tra sistemi diversi e alle costellazioni multi-agente. Attualmente, i livelli 2 e 3 rappresentano il punto di convergenza tra capitale, innovazione e velocità di implementazione, dove i leader stanno consolidando il loro vantaggio competitivo mentre i ritardatari accumulano ulteriore distacco.

Per i fornitori di software as a service, l'IA generativa e agente rappresenta una minaccia dirompente, ma non necessariamente un'obsolescenza programmata. In molti casi, questa trasformazione può ampliare il mercato indirizzabile. Le aziende dovrebbero valutare due caratteristiche indipendenti: il potenziale dell'IA di automatizzare le attività degli utenti e di penetrare i flussi di lavoro SaaS. Gli incumbent del settore sono ben posizionati per guidare questa transizione, ma dovranno compiere scelte strategiche ad alto rischio, come l'adozione selettiva dell'open source o modifiche al modello di monetizzazione, passando dalla tariffazione per accessi a quella basata sui risultati.

La frammentazione geopolitica sta ridisegnando le catene di approvvigionamento tecnologiche globali. Tariffe doganali, controlli sulle esportazioni e la spinta dei governi verso un'IA sovrana stanno accelerando questa divisione. I domini tecnologici all'avanguardia come l'intelligenza artificiale non sono più semplicemente catalizzatori di crescita economica, ma strumenti di potere politico e sicurezza nazionale. Stati Uniti e Cina rimangono protagonisti di questo processo di disaccoppiamento, con la Cina che quest'anno rappresenta circa il 20% della capacità manifatturiera globale di chip.

Anne Hoecker, responsabile della divisione tecnologica globale di Bain, evidenzia come le capacità sovrane in materia di IA siano sempre più considerate un vantaggio strategico paragonabile alla forza economica e militare. Per la maggior parte dei paesi, raggiungere un'indipendenza completa lungo l'intera filiera tecnologica non è fattibile, almeno non nell'immediato. Le aziende multinazionali dovranno localizzare non solo la conformità normativa, ma anche l'architettura tecnologica stessa, prendendo decisioni che mantengano opzioni aperte dove prevale l'incertezza.

Parallelamente all'accelerazione dell'IA, due fenomeni tecnologici separati stanno attirando attenzione e investimenti. Il calcolo quantistico potrebbe sbloccare fino a 250 miliardi di dollari di valore di mercato in settori come farmaceutica, finanza, logistica e scienza dei materiali. Tuttavia, per raggiungere questo potenziale sarà necessario disporre di computer quantistici pienamente funzionanti e tolleranti agli errori su larga scala, un traguardo ancora distante anni.

L'interesse per i robot umanoidi è passato dai video virali a valutazioni miliardarie. Il successo commerciale di questi dispositivi dipenderà dalla maturità dell'ecosistema circostante, e le aziende che li adotteranno precocemente saranno meglio posizionate per guidare una nuova era di crescita. Nonostante l'attenzione mediatica e i capitali raccolti, la maggior parte delle implementazioni rimane in fase iniziale con forte dipendenza dalla supervisione umana.

Nel settore del private equity, sono finiti i tempi degli affari facili. L'analisi di Bain sui deal tecnologici di private equity in Nord America nel 2025 mostra come lo slancio delle operazioni, alimentato dalle vendite di software, stia rallentando nella seconda metà dell'anno. Le incertezze legate ai dazi e le tensioni geopolitiche hanno frenato l'attività, nonostante un aumento degli accordi nella prima metà dell'anno. La spesa in software continua a superare la crescita del PIL complessivo, ma la penetrazione del software sta raggiungendo livelli di saturazione nei principali settori come manifatturiero e retail, creando nuove sfide per gli investitori tecnologici che dovranno impegnarsi maggiormente per individuare nuove fonti di crescita di alto livello.

Fonte dell'articolo: www.bain.com

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