Quello attuale è senza dubbio uno dei momenti più straordinari nella storia della tecnologia: in ogni angolo del pianeta, dal Midwest americano al Golfo Persico, centinaia di enormi data center stanno per accendersi, con l’obiettivo di fornire una potenza di calcolo senza precedenti per sviluppare e far funzionare l’IA.
Come sottolinea il New York Times in un nuovo report, a muovere questa trasformazione è una convinzione profonda: più dati e più potenza si danno all’IA, più questa diventa capace di svolgere compiti complessi, sostituendo gradualmente il lavoro umano.
Ma accanto alle promesse di straordinarie scoperte scientifiche e di efficienza senza pari, emergono anche rischi dal punto di vista ambientale, economico e geopolitico.
L’esplosione della capacità computazionale
Oggi nel mondo operano circa 20 milioni di chip specializzati per l’IA. Secondo Epoch AI, questo numero è destinato a raddoppiare ogni nove mesi, arrivando a 200 milioni entro la fine del 2028, ossia dieci volte il livello attuale. Aziende come Amazon hanno già raddoppiato la propria capacità di calcolo dal 2022 e prevedono di farlo di nuovo entro il prossimo anno.
Rob Wachen, co-fondatore di Etched, non esita a parlare della “più grande infrastruttura mai costruita dall’umanità”. Peter DeSantis di Amazon ammette che è quasi impossibile farsi un’idea della scala di quanto sta accadendo.
La produzione di semiconduttori corre velocissima. La potenza generata servirà non solo ad addestrare i modelli, ma soprattutto a gestirne l’uso quotidiano da parte di centinaia di milioni di persone in tutto il mondo.
Le Scaling Laws
Tutto ruota intorno alle cosiddette “Scaling Laws”, la convinzione che aumentando in modo massiccio dati e potenza di calcolo, l’IA possa affrontare compiti sempre più complessi e assumere responsabilità un tempo esclusivamente umane.
Dario Amodei di Anthropic prevede che, se queste leggi continueranno a valere ancora per uno o due anni, l’IA sarà in grado di svolgere enormi quantità di lavoro impiegatizio. Demis Hassabis di DeepMind parla addirittura di “dieci volte la Rivoluzione Industriale a dieci volte la velocità”.
Jeff Dean di Google sottolinea che emergeranno capacità del tutto nuove e che l’obiettivo è portare queste tecnologie non a una nicchia di utenti, ma a miliardi di persone. Gli esperti si aspettano così scoperte rivoluzionarie in campi come la farmaceutica e la robotica, oltre a un’adozione diffusa dell’IA nella vita di tutti i giorni.
I costi ambientali, sociali ed economici
Questo boom ha però un prezzo altissimo. Solo l’anno scorso i data center hanno consumato 64 gigawatt di elettricità, l’equivalente del consumo dell’intera Germania, e le previsioni parlano di un quadruplicamento entro il 2030, superando il consumo combinato di tutto il Sud America e l’Africa.
Le proteste per la realizzazione di data center dalle proporzioni sempre più vaste si stanno moltiplicando: molte comunità temono bollette più care, consumo eccessivo di acqua e danni ambientali irreversibili. Negli Stati Uniti il tema è già diventato centrale per le prossime elezioni di midterm.
Diversi economisti, tra cui il Nobel per l’economia 2025 Philippe Aghion, ricordano intanto che ogni grande rivoluzione tecnologica è stata seguita da una bolla speculativa e da una crisi. C’è il serio rischio che le big tech stiano investendo più velocemente di quanto riescano a generare profitti reali.
Il dominio americano, la sfida cinese e il resto del mondo
Gli Stati Uniti partono nettamente in testa in questa corsa frenetica: l’America ospita circa 5.500 data center e controlla l’80% della potenza computazionale globale. Le grandi aziende Usa come Amazon, Google, Microsoft e Meta investiranno quest’anno circa 750 miliardi di dollari in infrastrutture per l’IA, contro i 400 dell’anno precedente.
La Cina sta recuperando rapidamente terreno, ma resta ancora indietro. Nonostante gli sforzi enormi e gli investimenti di colossi come Huawei, ByteDance e Alibaba, i modelli cinesi open source, pur apprezzati per efficienza e costi contenuti, faticano a diffondersi per mancanza di infrastrutture adeguate. Gli analisti prevedono che il vantaggio americano si allargherà ulteriormente nei prossimi quattro-cinque anni.
L’Europa, con solo il 5% della potenza globale, è frenata da burocrazia, costi energetici e mancanza di terreni. Nel Golfo Persico i grandi progetti sauditi ed emiratini hanno subito rallentamenti per le tensioni regionali oggi ben visibili.
Il rischio è dunque che il mondo si divida tra chi ha l’infrastruttura per sfruttare appieno l’IA e chi resta tagliato fuori, come ha sottolineato anche l’inviato Onu Amandeep Gill.
Le trasformazioni del lavoro
Con tutta questa potenza di calcolo, l’IA sta diventando sempre più autonoma. Aziende come Uber, PepsiCo e Walmart la usano già per svolgere compiti complessi e multi-step. Google sta sperimentando forme di auto-miglioramento: modelli che aiutano a progettare la versione successiva di sé stessi, riducendo drasticamente il bisogno di intervento umano.
Secondo il Remote Labor Index, la capacità dei modelli di completare compiti complessi è passata dal 2,5% al 16% in pochi mesi. Erik Brynjolfsson di Stanford avverte che ci saranno milioni di posti di lavoro persi e milioni di nuovi creati, ma la transizione sarà dolorosa perché i ruoli non saranno gli stessi.
