Supercomputer AI: costi alle stelle e consumi da centrali nucleari entro il 2030

Adamo Genco

Il mondo dell'intelligenza artificiale sta vivendo una trasformazione radicale, passando dai laboratori di ricerca alle applicazioni industriali. Questa evoluzione porta con sé una crescita esponenziale delle infrastrutture necessarie: i supercomputer dedicati all'AI si stanno trasformando in colossi da miliardi di euro, con costi e fabbisogni energetici impressionanti.

Un recente studio condotto da ricercatori di Georgetown, Epoch AI e Rand ha messo in luce la portata di questa crescita. Tra il 2019 e il 2025, i costi hardware e il consumo energetico dei principali data center AI sono raddoppiati annualmente. Se questa tendenza dovesse proseguire, entro il 2030 potremmo assistere alla realizzazione di un singolo supercomputer AI equipaggiato con due milioni di chip, con un costo stimato di 185 miliardi di euro e un consumo di circa 9 gigawatt di potenza, equivalenti alla produzione di nove reattori nucleari.

Nonostante i miglioramenti nell'efficienza dei data center, che hanno visto una crescita delle prestazioni computazionali per watt del 34% annuo tra il 2019 e il 2025, il fabbisogno energetico complessivo continua a salire a un ritmo doppio. Secondo Epoch AI, i 9 gigawatt stimati per un singolo supercomputer nel 2030 potrebbero alimentare tra i 7 e i 9 milioni di abitazioni, una scala di gran lunga superiore alle capacità attuali.

Attualmente, il supercomputer AI più avanzato è Colossus di xAI, costruito in 214 giorni con un investimento di circa 6,5 miliardi di euro. Opera con 200.000 chip AI e consuma 300 megawatt di elettricità, pari al consumo di 250.000 famiglie.

Un dato significativo emerso dallo studio riguarda la proprietà di queste infrastrutture. Nel 2019, le aziende private detenevano il 40% della potenza di supercalcolo AI, una percentuale salita all'80% nel 2025. Questo cambiamento riflette il passaggio dell'AI da strumento di ricerca accademica a un vero e proprio motore economico. Di conseguenza, le dimensioni e la portata dei sistemi del settore privato sono cresciute rapidamente, con un tasso annuo del 270%, contro il 190% delle macchine del settore pubblico. Progetti come Stargate di OpenAI, con un investimento di 460 miliardi di euro, e il recente impegno di NVIDIA da 460 miliardi di euro testimoniano l'enorme flusso di capitali verso l'infrastruttura AI.

A livello geografico, gli Stati Uniti si confermano leader indiscussi, controllando circa il 75% della potenza di supercalcolo AI globale. La Cina segue con il 15%, mentre nazioni tradizionalmente all'avanguardia nel supercalcolo come Giappone e Germania ricoprono ruoli minori. È importante sottolineare, tuttavia, che la localizzazione fisica dei data center non sempre coincide con l'effettivo utilizzo, dato che molti offrono accesso remoto tramite cloud.

Nonostante questa crescita impetuosa, alcuni segnali indicano una possibile fase di rallentamento. All'inizio del 2025, analisti di Cowen hanno osservato un "raffreddamento" del mercato, con alcuni grandi operatori come AWS e Microsoft che hanno ridimensionato alcuni progetti. Resta da vedere se si tratti di una pausa strategica o di un'inversione di tendenza più duratura. Ciò che appare certo è che l'ascesa dell'AI è strettamente legata alla corsa alla costruzione di macchine sempre più potenti e con un maggiore fabbisogno energetico.