Il grande dilemma dei data center

In Arizona, nel Sud-Ovest degli Stati Uniti, c’è una città con una storia unica, strettamente legata all’industria motoristica. È stata fondata nel 1917 per coltivare il cotone a fibra lunga che si usava per rinforzare gli pneumatici, specialmente quelli degli aerei. Il nome Goodyear rimanda a una company town, un’entità amministrativa costruita dal nulla su impulso di una grande azienda: la Goodyear Tire & Rubber Company di Akron, Ohio, aveva comprato sedicimila acri (circa sessantacinque chilometri quadrati) di terreno desertico a ovest di Phoenix, nella zona del Paese con il clima più simile a quello dell’Egitto, perché dallo Stato nordafricano non arrivavano più i carichi di cotone di un tempo. Oggi, in quegli stessi sedicimila acri un tempo vuoti e silenziosi, il rumore è una costante. Ma non è il traffico, non è il vento del deserto, è il ronzio basso che proviene da enormi edifici senza finestre, grandi come diversi campi da calcio. La città non è più l’epicentro delle fabbriche di pneumatici americani, è un enorme hub per i data center in mezzo al deserto.

Goodyear ci ricorda che il cloud non è una nuvola, non è astratto, ha la forma di enormi casermoni in cemento armato, è fatto di trasformatori e torri di raffreddamento sempre attive. È qui che comincia il problema materiale dei server. Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale è stata raccontata come una rivoluzione immateriale. Accelerazione algoritmica. Dal 2014 a oggi la potenza di calcolo utilizzata per addestrare i modelli più avanzati è aumentata di circa trecentocinquantamila volte, secondo analisi pubblicate da OpenAI e da centri di ricerca indipendenti. Per l’International Energy Agency (Iea), dal 2022 la capitalizzazione di mercato delle aziende legate all’intelligenza artificiale nell’indice S&P 500 è cresciuta di circa dodici trilioni di dollari. E quest’anno, secondo le stime di Bridgewater, Google, Amazon, Meta e Microsoft investiranno circa seicentocinquanta miliardi di dollari in infrastrutture legate all’intelligenza artificiale, contro i quattrocentodieci dell’anno precedente.

Questi numeri hanno bisogno di un’infrastruttura reale per circolare. Hanno bisogno di acciaio, chip, turbine, cavi e molto spazio. L’International Energy Agency stima che i data center abbiano consumato nel 2024 circa quattrocentoquindici terawattora di elettricità, pari all’1,5 per cento della domanda globale. Nello scenario base dell’agenzia, si arriverà a circa 945 terawattora nel 2030, quasi il tre per cento del totale mondiale. Il cloud pesa, soprattutto a livello energetico. Una quota significativa dell’elettricità dei data center proviene ancora da fonti fossili, con il carbone e il gas che restano rilevanti in diverse aree del mondo. Nei prossimi anni, secondo l’Iea, quasi la metà della nuova domanda sarà soddisfatta da rinnovabili, ma gas e carbone continueranno a coprire oltre il quaranta per cento della crescita almeno fino al 2030.

Le grandi aziende del settore tecnologico stanno già facendo accordi per garantirsi l’approvvigionamento di cui avranno bisogno, spesso con uno sguardo al nucleare. Microsoft ha firmato un accordo con Constellation Energy per riavviare un reattore a Three Mile Island, chiuso dal 2019; Amazon ha acquisito un campus vicino alla centrale nucleare di Susquehanna; Google ha stretto intese per sviluppare piccoli reattori modulari. Gli hyperscaler sono diventati sponsor di tecnologie che fino a pochi anni fa sembravano marginali. Perché i modelli di intelligenza artificiale richiedono potenza costante, tutto il giorno tutti i giorni. E la stabilità conta quanto la sostenibilità – eolico e solare pagano lo scotto dell’intermittenza.

Il problema dei data center non sta solo nell’energia. Le reti richiedono anni per essere potenziate. Un data center può essere operativo in due o tre anni; una linea ad alta tensione può richiederne otto. Negli Stati Uniti le interconnection queue – le liste d’attesa per connettersi alla rete – si sono gonfiate fino a superare i duemila gigawatt di progetti tra generazione e storage. In Virginia, cuore mondiale dei data center, la utility Dominion ha avvertito di possibili ritardi nelle nuove connessioni e ha annunciato piani di espansione che includono gas, solare e nuove linee di trasmissione. In North Carolina, Duke Energy ha chiesto aumenti tariffari che alcuni analisti collegano anche alla pressione dei nuovi carichi.

Si aggiunge poi il tema idrico. I sistemi di raffreddamento dei data center richiedono milioni di litri al giorno. Google ha dichiarato un aumento del venti per cento nel proprio consumo idrico, Microsoft del trentaquattro. In Arizona, un data center può essere autorizzato a usare centinaia di milioni di litri l’anno in una regione segnata dalla siccità e dalla crisi del fiume Colorado. In Aragona, in Spagna, progetti legati ad Amazon hanno sollevato proteste tra agricoltori e amministratori locali.

Le strutture che ospitano i motori delle nuove tecnologie raccontano una trasformazione industriale epocale. Resa ancora più articolata dalle cifre che circondano il settore. Costruire data center non è proprio come lanciare un’app o investire in una startup. Secondo Morgan Stanley e Moody’s, serviranno oltre tremila miliardi di dollari nei prossimi anni per l’infrastruttura necessaria all’intelligenza artificiale. JPMorgan spinge la stima oltre i cinquemila miliardi se si includono gli adeguamenti delle reti elettriche. Nel 2025 il debito legato all’AI ha già superato i duecento miliardi di dollari. Negli ultimi anni Oracle ha emesso diciotto miliardi in obbligazioni in un’unica tranche per espandere le proprie strutture; Meta ha collocato trenta miliardi in bond; Microsoft e Amazon hanno seguito il trend con emissioni da decine di miliardi. Molti progetti vengono finanziati attraverso veicoli speciali, special purpose vehicle che raccolgono capitale a debito garantito da contratti di lungo periodo con le Big Tech.

Anche la dimensione finanziaria di questa storia racconta una trasformazione. Per decenni, le aziende tecnologiche sono state valutate come software company: margini elevati, costi marginali bassissimi, scalabilità quasi infinita. Ora si trovano a comportarsi come utility o costruttori di infrastrutture, con ritorni più lenti, capitale immobilizzato, legami nuovi e indispensabili con i luoghi in cui devono costruire. Per questo la politica ha iniziato a tutelarsi e a proteggere territori e cittadini. Diversi Stati in America – come Virginia, Georgia, Indiana – hanno discusso nuove regole o moratorie sui data center. L’Unione europea ha introdotto l’AI Act, che tocca anche la trasparenza e gli impatti ambientali sistemici. In alcuni casi la risposta del mondo tech è stata estrema: dopo l’acquisizione di xAI da parte di SpaceX, Elon Musk ha già straparlato, come suo solito, di centinaia di gigawatt di calcolo in orbita, alimentati da pannelli solari. Google aveva esplorato concetti simili con il progetto Suncatcher; altri investitori hanno scommesso su startup che immaginano server in microgravità. Nessuna di queste, al momento, sembra una soluzione percorribile. Ma è comunque uno dei settori industriali che raccoglie e muove più soldi al momento, per cui le cose potrebbero cambiare molto velocemente.

Al di là della fattibilità tecnica, costi di lancio, manutenzione robotica, radiazioni, latenza e quant’altro, l’ipotesi di portare i data center nello spazio rivela un problema più profondo. Se la Terra è lenta, conflittuale, regolata, politicamente complessa, l’orbita appare come un luogo di possibilità infinite, dove nessuna comunità locale può indire una manifestazione per non far costruire un nuovo impianto.

Ogni ipotesi è sul tavolo per un settore che è affamato di potenza di calcolo già oggi, e prevede di esserlo ancora di più in futuro. Perché l’idea condivisa è che l’AI diventerà il motore di ogni settore: industria, finanza, sanità, difesa. Allora bisogna muoversi per tempo e trovare gli spazi fisici in cui ospitare i server.

A Goodyear, in Arizona, il ronzio non si ferma mai, le pale dei ventilatori girano, i server elaborano dati, le pompe di raffreddamento sono sempre attive. Per milioni di utenti nel mondo, l’intelligenza artificiale è una finestra su uno schermo. Ma forse andrebbe pensata come un comparto industriale che consuma enormi risorse e promette ancora pochi posti di lavoro – anzi, forse porterà più tagli che assunzioni. E, come tanti altri settori, richiede scelte politiche a breve e a lungo termine per regolare produzione, costruzione, allocazione di risorse, benefici e distribuzione degli alti prezzi da pagare.

Questo è un articolo del numero di Linkiesta Magazine 01/26 – “Super Mario per l’Europa”, ordinabile qui.

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