Il fattore sottovalutato: perché il surplus di elettricità della Cina potrebbe spazzare via il vantaggio degli Stati Uniti sui chip

L'approvvigionamento energetico come arma cruciale nella corsa tecnologica globale

Chip Nvidia senza presa di corrente: centinaia di milioni di dollari investiti, ma nessuna presa di corrente in vista.

Il dibattito globale sul predominio dell'intelligenza artificiale (IA) si è finora svolto quasi esclusivamente come una corsa agli armamenti tecnologici, dominata da discussioni sulla tecnologia dei semiconduttori, sugli algoritmi e sulle restrizioni all'esportazione. Tuttavia, un'analisi approfondita dell'attuale situazione geopolitica rivela che il campo di battaglia decisivo si è spostato: dalla pura potenza di calcolo alla disponibilità fisica di energia elettrica.

Mentre gli Stati Uniti sono all'avanguardia tecnologica con aziende come Nvidia e OpenAI, stanno sempre più scontrandosi con i limiti estremi della loro infrastruttura energetica, trascurata da decenni. Il paradosso è lampante: data center all'avanguardia del valore di centinaia di milioni di dollari rimangono vuoti perché le aziende di servizi locali non riescono a fornire connessioni, e i giganti della tecnologia sono costretti a costruire le proprie centrali elettriche in una sorta di "Far West energetico".

In netto contrasto, la Repubblica Popolare Cinese ha creato una situazione di asimmetria strategica. Attraverso ingenti investimenti statali in capacità energetica in eccesso e sussidi mirati, Pechino sta compensando il suo ritardo tecnologico nello sviluppo di chip. La logica è tanto semplice quanto efficace: ciò che manca ai chip cinesi in termini di potenza grezza, lo compensano con la massa e l'energia praticamente gratuita. Questo sviluppo non solo sta costringendo l'Occidente a rivalutare radicalmente le sue priorità di politica industriale, ma sta anche trascinando la popolazione statunitense in un dilemma tra aumento dei prezzi dell'elettricità e reti instabili, mentre la Cina sta costantemente utilizzando la sua politica energetica come arma geopolitica.

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Come la sovracapacità elettrica strategica della Cina e i colli di bottiglia della rete elettrica americana stanno ridefinendo l'equilibrio di potere nell'intelligenza artificiale

Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale si è evoluto in una competizione economica e geopolitica tra Stati Uniti e Repubblica Popolare Cinese, il cui esito non dipende principalmente dall'innovazione tecnologica o dall'eccellenza scientifica, ma da un fattore di produzione ben più fondamentale: la disponibilità di energia elettrica. Questa si è rivelata una risorsa critica che determina il successo o il fallimento delle strategie nazionali di sviluppo dell'intelligenza artificiale. Mentre le aziende tecnologiche americane, nonostante la superiore tecnologia dei semiconduttori, sono ostacolate dai limiti fisici della loro infrastruttura energetica, la Cina, attraverso decenni di pianificazione strategica, ha raggiunto una posizione in cui la capacità di generazione di energia elettrica in eccesso può essere impiegata strategicamente per promuovere la propria industria nazionale di chip e accelerare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Questa posizione di partenza asimmetrica rappresenta un paradosso economico fondamentale che mette in discussione radicalmente i presupposti sulla supremazia tecnologica e sui vantaggi competitivi nell'era digitale.

Le dimensioni economiche dell'espansione del data center

L'ondata di investimenti globali nei data center basati sull'intelligenza artificiale sta raggiungendo dimensioni storicamente senza precedenti e trasformando i modelli fondamentali dei flussi di capitale e dello sviluppo industriale. Goldman Sachs stima che le aziende tecnologiche americane investiranno 737 miliardi di dollari in nuove infrastrutture di data center entro la fine del 2026, una somma paragonabile ai programmi di investimento nazionali e in grado di determinare le dinamiche di interi settori economici. Questa accumulazione di capitale è concentrata in un tipo specifico di infrastruttura, la cui creazione di valore non deriva dalla produzione fisica, ma dall'elaborazione delle informazioni da parte di chip semiconduttori altamente specializzati. La rilevanza economica di questo sviluppo si manifesta nel fatto che i singoli data center sono attualmente considerati gli edifici più preziosi al mondo, non per il loro design architettonico o le loro dimensioni, ma per la tecnologia che ospitano.

L'intensità energetica di questa nuova infrastruttura supera tutti i parametri storici per gli impianti industriali. Le analisi del Wall Street Journal prevedono un fabbisogno di elettricità di 80 gigawatt per i data center americani previsti entro la fine del prossimo anno, una cifra superiore al picco di consumo dell'intera economia tedesca. Questa entità illustra la trasformazione fondamentale della struttura della domanda nei mercati dell'elettricità. Mentre il consumo di elettricità dei data center è rimasto pressoché costante tra il 2010 e il 2018, nonostante la crescita esponenziale della digitalizzazione, con l'aumento dell'efficienza che ha compensato l'aumento della domanda, l'introduzione di modelli linguistici di grandi dimensioni e dell'intelligenza artificiale generativa ha bruscamente invertito questa tendenza. L'Agenzia Internazionale per l'Energia documenta che i data center rappresentavano già il 4% del consumo globale di elettricità nel 2024, con proiezioni che prevedono un aumento fino al 12% della domanda di elettricità americana entro il 2028.

Questa impennata della domanda si verifica in un momento in cui l'infrastruttura energetica americana era abituata a decenni di stagnazione della domanda. L'Energy Information Administration statunitense ha registrato un aumento del consumo di elettricità di circa 1.000 miliardi di kilowattora tra il 1991 e il 2007, raggiungendo circa 3.900 miliardi di kilowattora, un livello rimasto sostanzialmente stabile fino al 2021. L'improvviso ritorno di sostanziali aumenti della domanda, trainati dai data center, dall'elettrificazione della mobilità e dal reshoring della produzione industriale, sta avendo un impatto su un sistema i cui cicli di pianificazione e investimento erano orientati alla stagnazione. Goldman Sachs Research prevede un aumento del 165% del consumo globale di energia per i data center entro il 2030, dall'1-2% del consumo globale di elettricità nel 2023 al 3-4% entro la fine del decennio. Questo sviluppo richiede circa 720 miliardi di dollari di investimenti solo nelle reti di trasmissione, e la realizzazione di questi progetti comporta procedure di autorizzazione pluriennali e lunghi tempi di costruzione.

Disturbi microeconomici nei mercati elettrici regionali

La concentrazione spaziale dei data center sta creando significative distorsioni nei mercati elettrici locali, i cui meccanismi di determinazione dei prezzi rispondono a una struttura della domanda radicalmente alterata. Bloomberg ha documentato aumenti dei prezzi fino al 267% in cinque anni nelle regioni con un'elevata densità di data center. Questo sviluppo non riflette principalmente l'aumento dei costi di generazione, ma piuttosto la scarsità della capacità di trasmissione esistente e la distribuzione dei costi per le necessarie espansioni infrastrutturali. In Virginia, il più grande mercato regionale per i data center negli Stati Uniti, i prezzi dell'elettricità per gli immobili residenziali sono aumentati del 13%, in Illinois del 16% e in Ohio del 12%. Le analisi mostrano che le famiglie in Ohio spenderanno almeno 15 dollari in più al mese per l'elettricità a partire da giugno 2025, una conseguenza diretta della crescita dei data center.

Questa dinamica dei prezzi solleva questioni fondamentali sulla giustizia distributiva e sull'allocazione efficiente delle risorse. Le famiglie e le imprese tradizionali stanno di fatto sovvenzionando l'espansione delle infrastrutture per i data center, i cui servizi sono commercializzati a livello globale e i cui proprietari sono tra le aziende a più alta intensità di capitale nella storia mondiale. Le strutture normative dei mercati elettrici americani, in cui le utility finanziano gli investimenti infrastrutturali attraverso aumenti tariffari generali, portano a una socializzazione dei costi e alla contemporanea privatizzazione dei ricavi. Utility come American Electric Power riportano proiezioni di domanda di 24 gigawatt entro il 2030, un aumento di cinque volte rispetto alle dimensioni attuali del sistema, eppure gli operatori di data center sono sempre più tenuti a rispondere di misure normative come l'obbligo di acquistare almeno l'85% della capacità sottoscritta.

La situazione a Santa Clara, in California, città natale di Nvidia, illustra con particolare chiarezza i colli di bottiglia sistemici delle infrastrutture energetiche americane. Bloomberg riporta che due data center completati dagli sviluppatori Digital Realty e Stack Infrastructure, con una capacità combinata di quasi 100 megawatt, sono inutilizzati perché l'azienda di servizi pubblici locale, Silicon Valley Power, non può fornire le connessioni di rete necessarie fino al 2028. La città sta investendo 450 milioni di dollari nella modernizzazione della rete, ma la costruzione di nuove linee di trasmissione e sottostazioni richiede procedure di autorizzazione triennali. Questo ritardo tra il completamento dell'infrastruttura fisica e la sua messa in servizio rappresenta una palese disfunzione nell'allocazione del capitale. Digital Realty investe in media 13,3 milioni di dollari per megawatt in data center completamente attrezzati, con la sola struttura che rappresenta il 20-25% del costo totale. Un progetto da 48 megawatt come quello di Santa Clara rappresenta quindi investimenti di capitale di diverse centinaia di milioni di dollari che non genereranno alcun ritorno per anni.

La sovracapacità energetica strategica della Cina come strumento di politica industriale

Attraverso un sistematico sovrainvestimento nella capacità di generazione di energia, la Repubblica Popolare Cinese ha creato una posizione di flessibilità strategica che rappresenta un vantaggio competitivo chiave nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Mentre i sistemi energetici occidentali puntano tradizionalmente a una capacità di riserva del 15-20%, la Cina opera con una sovracapacità dell'80-100%, come riportato dalla rivista Fortune, citando esperti energetici americani. Questa sovrapproduzione deliberata rappresenta un radicale allontanamento dai criteri di efficienza basati sul mercato, ma si sta rivelando una risorsa strategica in un contesto di rapida trasformazione tecnologica. La leadership cinese considera i data center non una minaccia per la stabilità della rete, ma un'opportunità gradita per assorbire la capacità di generazione in eccesso.

La portata di questi investimenti supera di gran lunga i parametri di riferimento internazionali. Solo nel 2024, la Cina ha installato 356 gigawatt di capacità di energia rinnovabile, superando gli investimenti combinati di Stati Uniti, Unione Europea e India. La capacità totale installata di energia rinnovabile ha raggiunto i 1.878 gigawatt entro la fine del 2024, con la Cina che ha raggiunto il suo obiettivo di 1.200 gigawatt di capacità combinata eolica e solare entro il 2030 con sei anni di anticipo. Questo superamento dei propri obiettivi non riflette una pianificazione inefficiente, ma piuttosto una strategia deliberata di creazione di capacità in previsione della domanda futura. Mentre i fornitori di energia americani reagiscono alla domanda esistente, con conseguenti ritardi pluriennali, la Cina costruisce capacità in previsione degli sviluppi tecnologici che alla fine genereranno domanda.

Questa strategia è particolarmente evidente nello sviluppo mirato di province remote come sedi di data center. Gansu, Guizhou e Mongolia Interna, storicamente considerate regioni economicamente sottosviluppate, sono state trasformate in centri di infrastrutture digitali attraverso ingenti investimenti in parchi eolici e solari, nonché in energia idroelettrica. Il programma Eastern Data Western Computing, avviato nel 2022, coordina il trasferimento dei data center in queste regioni ricche di energia, con investimenti documentati per 45,5 miliardi di yuan. Questa riallocazione spaziale persegue contemporaneamente diversi obiettivi: assorbire la produzione di elettricità in eccesso nelle aree remote, ridurre i costi energetici per le aziende tecnologiche e promuovere lo sviluppo regionale in territori precedentemente trascurati. L'implementazione si rivela complessa, poiché persistono segnalazioni di capacità inutilizzata e di effettiva dipendenza dalle centrali elettriche convenzionali, ma la disponibilità fondamentale dell'energia come fattore di produzione rimane indiscussa.

La politica dei sussidi come veicolo per l’indipendenza tecnologica

Il governo cinese ha implementato un sistema di sussidi energetici che impone l'adozione della tecnologia nazionale dei semiconduttori attraverso incentivi finanziari, collegando la politica industriale strategica alla competitività a breve termine. Le amministrazioni locali di Gansu, Guizhou e Mongolia Interna concedono riduzioni dei costi dell'elettricità fino al 50% ai data center che utilizzano chip nazionali di Huawei o Cambricon. Il Financial Times riporta che alcuni di questi sussidi sono sufficienti a gestire gratuitamente i data center per quasi un anno, un intervento la cui portata economica raggiunge diversi miliardi di dollari. Questa misura affronta una sfida fondamentale della tecnologia cinese dei semiconduttori: la minore efficienza energetica rispetto ai prodotti americani. Il sistema CloudMatrix 384 di Huawei consuma più energia del sistema NVL72 di Nvidia perché i produttori cinesi compensano i deficit prestazionali dei singoli chip aggregando quantità maggiori di chip.

La logica strategica di questa politica di sussidi segue un modello di politica industriale che la Cina ha già implementato con successo in altri settori. Approcci simili nei settori dell'energia solare, delle telecomunicazioni e dei veicoli elettrici hanno portato la Cina a raggiungere la leadership globale in questi campi. Sovvenzionare l'energia anziché fornire sussidi diretti ai prodotti aggira le restrizioni commerciali internazionali e i divieti di sovvenzione, in quanto può essere dichiarato una politica infrastrutturale generale. Allo stesso tempo, condizionare i sussidi all'utilizzo di chip prodotti internamente crea un mercato chiuso, consentendo ai produttori cinesi di semiconduttori di realizzare economie di scala che portano a miglioramenti dei prodotti attraverso la raccolta di dati e lo sviluppo iterativo.

Questa politica riflette una differenza fondamentale nella concezione della gestione economica guidata dallo Stato. Mentre la politica industriale americana opera principalmente attraverso crediti d'imposta e sussidi alla ricerca, i cui effetti sono ritardati e indiretti, la Cina attua un intervento diretto sui prezzi che induce cambiamenti comportamentali immediati. Aziende come ByteDance, Alibaba e Tencent, che dispongono di ingenti budget per investimenti infrastrutturali, sono di fatto costrette dai sussidi energetici a utilizzare chip di produzione nazionale, anche se tecnologicamente inferiori. Goldman Sachs China Research prevede spese in conto capitale da parte delle aziende Internet cinesi per oltre 70 miliardi di dollari nel 2025, con una quota sostanziale destinata ai data center. I sussidi all'elettricità riducono i costi operativi in ​​modo così significativo da compensare i maggiori costi hardware e la minore efficienza, mantenendo le aziende cinesi competitive sul mercato globale.

L'asimmetria tecnologica nei semiconduttori e le sue implicazioni economiche

Il primato americano nella produzione di semiconduttori rappresenta il vantaggio tecnologico più significativo degli Stati Uniti nella corsa all'intelligenza artificiale, ma la sua importanza a lungo termine è ridotta dalla carenza di energia e dai percorsi di sviluppo alternativi della Cina. Gli esperti del settore stimano che la Cina sia in ritardo di circa dieci anni rispetto ai principali produttori nella produzione di chip di fascia alta. L'amministratore delegato di ASML, il monopolista olandese per i sistemi di litografia ultravioletta estrema, stima il divario tecnologico tra i dieci e i quindici anni a causa del divieto di esportazione di questa tecnologia chiave verso la Cina. Questo ritardo si manifesta in minori rese di produzione e maggiori consumi energetici dei chip cinesi. SMIC, il principale produttore cinese di semiconduttori, raggiunge rese di solo il 20% con processi a 7 nanometri, mentre TSMC raggiunge rese superiori al 90% con tecnologie equivalenti.

Questa inferiorità tecnologica si traduce direttamente in tempi di addestramento più lunghi per i modelli di intelligenza artificiale, ponendo le aziende cinesi in una posizione di svantaggio competitivo. Lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni richiede enormi calcoli paralleli nell'arco di settimane o mesi, con chip più veloci che riducono sostanzialmente il time-to-market. Le aziende americane che hanno accesso ai chip H100 o H200 di Nvidia possono addestrare i modelli in una frazione del tempo richiesto dai concorrenti cinesi che utilizzano chip Huawei Ascend o Cambricon. Questa differenza di velocità influisce non solo sui costi di sviluppo diretti, ma anche sulla capacità di rispondere ai cambiamenti del mercato e di implementare miglioramenti iterativi.

Tuttavia, recenti sviluppi dimostrano che il ritardo tecnologico può essere compensato da percorsi di innovazione alternativi. Il rilascio del modello R1 da parte di DeepSeek nel gennaio 2025 ha dimostrato che l'efficienza algoritmica può compensare le carenze hardware. Il modello raggiunge livelli di prestazioni paragonabili ai sistemi avanzati di OpenAI a un decimo dei costi di formazione attraverso approcci innovativi come architetture miste di esperti e attivazione selettiva di sottoreti. Questo sviluppo illustra un principio fondamentale della competizione tecnologica: i vincoli inducono l'innovazione lungo dimensioni alternative. Mentre le aziende americane possono perseguire approcci computazionalmente intensivi grazie all'accesso a hardware superiore, la scarsità di risorse cinesi impone lo sviluppo di algoritmi più efficienti che in ultima analisi offrono vantaggi anche quando diventa disponibile hardware migliore.

La frammentazione normativa come ostacolo sistemico allo sviluppo delle infrastrutture americane

La struttura decentralizzata dei mercati energetici americani e la complessità del processo di autorizzazione creano attriti che limitano fondamentalmente la velocità di risposta ai mutevoli modelli di domanda. Lo sviluppo di nuove linee di trasmissione negli Stati Uniti richiede in media dai sette ai dieci anni dalla pianificazione iniziale alla messa in servizio, richiedendo il coordinamento delle procedure di autorizzazione a livello federale, statale e locale. Questo intervallo di tempo tra l'identificazione della domanda e la fornitura di capacità crea inefficienze strutturali che possono essere affrontate solo parzialmente con procedure di autorizzazione accelerate. L'amministrazione Trump ha avviato misure per accelerare le procedure di autorizzazione dei data center attraverso ordini esecutivi e direttive alla Federal Energy Regulatory Commission, fissando obiettivi di 60 giorni per i permessi di connessione, una riduzione radicale rispetto alle attuali procedure che richiedono diversi anni.

Queste iniziative normative, tuttavia, si scontrano con vincoli di capacità fondamentali. Persino le procedure di autorizzazione accelerate non affrontano i limiti fisici della capacità produttiva di componenti critici come trasformatori, quadri elettrici e turbine a gas. Gli analisti identificano questi vincoli dal lato dell'offerta come una limitazione significativa allo sviluppo delle infrastrutture. La North American Electric Reliability Corporation documenta che la domanda di elettricità per l'inverno 2024/25 è aumentata di 20 gigawatt rispetto all'anno precedente, mentre l'espansione della capacità di generazione è stata insufficiente. Ciò aumenta il rischio di carenze di approvvigionamento durante condizioni meteorologiche estreme, con regioni nel sud-est degli Stati Uniti e parti dell'Ovest, tra cui Washington e Oregon, identificate come particolarmente vulnerabili.

La frammentazione dei mercati elettrici americani in Organizzazioni Regionali di Trasmissione (RTI) con normative e sistemi tariffari diversi crea ulteriore complessità. Mentre la Cina può sviluppare la capacità di trasmissione in modo coordinato attraverso una pianificazione centralizzata, i progetti americani devono destreggiarsi tra più giurisdizioni e risolvere i conflitti di interesse tra servizi di pubblica utilità, autorità di regolamentazione e fornitori di data center. American Electric Power ha registrato una diminuzione delle richieste di connessione alla rete da oltre 30 gigawatt a 13 gigawatt dopo l'introduzione di nuove strutture tariffarie in Ohio, che richiedono ai data center di accettare almeno l'85% della capacità sottoscritta. Questa misura mira a ridurre le richieste speculative e a prevenire la prenotazione di capacità senza un effettivo utilizzo, ma illustra la difficoltà di creare strutture di incentivazione che incoraggino gli investimenti infrastrutturali e scoraggino i comportamenti opportunistici.

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L'autosufficienza temporanea come strategia transitoria delle aziende tecnologiche americane

L'incapacità della rete elettrica americana di tenere il passo con la velocità di sviluppo dei data center ha spinto le aziende tecnologiche a implementare la generazione di energia in loco, uno sviluppo che il Wall Street Journal ha definito un Far West energetico. Il progetto Stargate da 500 miliardi di dollari di OpenAI nel Texas occidentale, i data center xAI Colossus di Elon Musk a Memphis e oltre una dozzina di altre strutture utilizzano centrali elettriche a gas o celle a combustibile in loco per l'alimentazione. Questa strategia "bring your own power" rappresenta un radicale cambiamento rispetto ai modelli di business tradizionali in cui i data center operavano come semplici consumatori di energia elettrica dalla rete.

La logica economica alla base di questi sforzi verso l'autosufficienza energetica riflette i costi opportunità di una messa in servizio ritardata, che giustificano l'investimento in impianti di generazione in loco. Quando un data center rappresenta centinaia di milioni di dollari in hardware installato, il cui valore viene continuamente eroso dai rapidi progressi tecnologici, il costo di attendere diversi anni per le connessioni alla rete supera l'investimento in impianti di generazione temporanei in loco. Bloom Energy, un fornitore di tecnologia per celle a combustibile, segnala un rapido aumento della domanda da parte degli operatori di data center che storicamente davano per scontate le connessioni alla rete. ICF, una società di consulenza, stima che gli Stati Uniti debbano aggiungere 80 gigawatt di nuova capacità di generazione all'anno per tenere il passo con la domanda di intelligenza artificiale, cloud computing, criptovalute ed elettrificazione, ma in realtà ne stanno realizzando solo 65.

Questo divario di capacità di 15 gigawatt equivale alla domanda di elettricità di due quartieri di Manhattan durante il picco estivo e illustra l'entità della carenza di energia. Tuttavia, la generazione decentralizzata in loco tramite centrali elettriche a gas non è una soluzione sostenibile, ma piuttosto una strategia di collegamento temporanea. La maggior parte delle aziende tecnologiche punta a connessioni alla rete a lungo termine, poiché la generazione decentralizzata comporta costi operativi ed emissioni più elevati. Ciononostante, sta emergendo un modello ibrido in cui i data center fungono sia da immissione in rete che da consumo, con la generazione in loco in eccesso che viene immessa nella rete durante i periodi di basso carico di elaborazione. GE Vernova, azienda leader nella produzione di turbine a gas, registra vendite record e prevede di investire da 700 a 800 milioni di dollari in stabilimenti produttivi americani e di assumere 1.800 lavoratori aggiuntivi.

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L'energia nucleare come potenziale soluzione di sistema e la sua implementazione

I limiti delle energie rinnovabili in termini di capacità di carico di base e la resistenza politica ai combustibili fossili hanno reso l'energia nucleare la soluzione preferita a lungo termine per l'alimentazione dei data center. Google ha annunciato partnership con Kairos Power e la Tennessee Valley Authority per l'utilizzo di reattori modulari di piccole dimensioni (SMR) avanzati, con il progetto Hermes 2 che dovrebbe fornire fino a 50 megawatt. Amazon, insieme a X-energy, Korea Hydro & Nuclear Power e Doosan, sta investendo fino a 50 miliardi di dollari nello sviluppo e nell'implementazione della tecnologia SMR Xe-100, con capacità target superiori a cinque gigawatt. Queste partnership segnano un cambiamento fondamentale nella strategia energetica delle aziende tecnologiche americane, che storicamente hanno privilegiato le energie rinnovabili.

L'attrattiva economica dell'energia nucleare per i data center deriva da diversi fattori. In primo luogo, l'energia nucleare fornisce energia di base continua senza l'intermittenza dell'energia solare o eolica, eliminando così la necessità di costosi sistemi di accumulo. In secondo luogo, i piccoli reattori modulari (SMR) consentono una scalabilità modulare e un'implementazione più rapida rispetto ai tradizionali reattori di grandi dimensioni, con tempi di costruzione previsti di quattro-cinque anni. In terzo luogo, l'energia nucleare soddisfa gli obiettivi di sostenibilità senza emissioni di carbonio, rispondendo a requisiti sia economici che politici. Google e NextEra Energy prevedono di riattivare il Duane Arnold Energy Center in Iowa entro il 2029, mentre Blue Energy e Crusoe stanno sviluppando una fabbrica di intelligenza artificiale alimentata a energia nucleare in Texas, con l'intenzione di sostituire gradualmente l'infrastruttura del gas esistente con l'energia nucleare.

Questi sviluppi riflettono una notevole ironia: mentre l'amministrazione Trump ha sistematicamente ostacolato i progetti eolici e solari ed eliminato i sussidi, la domanda proveniente dai data center sta di fatto forzando una transizione energetica, poiché le centrali elettriche convenzionali a combustibili fossili non possono essere costruite a un ritmo sufficiente. La Jefferies Investment Bank definisce la situazione come un'età dell'oro per le energie rinnovabili negli Stati Uniti, nonostante la resistenza politica. La Federal Energy Regulatory Commission documenta che il 91% dei 15 gigawatt di nuova capacità di generazione aggiunti tra gennaio e maggio 2025 proveniva da fonti rinnovabili, con il solare che dominava con 11,5 gigawatt. Le proiezioni mostrano che dei 133 gigawatt di capacità pianificata entro il 2028, l'84% proverrà da solare ed eolico, mentre il gas rappresenterà solo il 15%.

Il paradosso delle centrali elettriche a carbone in Cina e la persistenza delle infrastrutture basate sui combustibili fossili

Nonostante gli ingenti investimenti nelle energie rinnovabili, la Cina sta paradossalmente perseguendo una strategia parallela di massiccia espansione delle centrali elettriche a carbone, a dimostrazione della complessità della sua transizione energetica. Nel 2024, le autorità cinesi hanno approvato 67 gigawatt di nuova capacità di centrali elettriche a carbone, con 95 gigawatt già in costruzione, il tasso più alto dal 2015. Questa politica apparentemente contraddittoria riflette la funzione del carbone come assicurazione contro la volatilità delle energie rinnovabili e come strumento politico per garantire la sicurezza energetica. Mentre la capacità eolica e solare fluttua in base alle condizioni meteorologiche, le centrali elettriche a carbone offrono capacità programmabile che può essere attivata su richiesta. Il Centro per la Ricerca sull'Energia e l'Aria Pulita sostiene che questa sovracapacità delle centrali elettriche convenzionali di fatto esclude le energie rinnovabili, poiché i contratti a lungo termine per l'energia a carbone creano incentivi economici all'utilizzo di questa capacità anche quando sono disponibili alternative rinnovabili.

La logica economica di questa duplice strategia è determinata dalla struttura dei mercati elettrici cinesi, dove le centrali a carbone vengono compensate attraverso pagamenti di capacità indipendentemente dall'effettiva produzione di energia elettrica. Le analisi mostrano che entro il 2050 saranno necessari dai 100 ai 200 gigawatt di capacità di riserva a carbone come riserva per le energie rinnovabili, con pagamenti di capacità compresi tra 400 e 700 miliardi di yuan. Questi flussi di pagamento incentivano il mantenimento della capacità a carbone, anche in caso di calo del suo utilizzo. I margini di riserva pianificati per le reti regionali cinesi erano in media del 28% nel 2014, quasi il doppio del 15% tipico degli Stati Uniti, con alcune regioni, come la Northeastern Grid, che hanno registrato margini di riserva fino al 64%.

Questa sovracapacità riflette incentivi sistemici perversi nel settore energetico cinese, dove le amministrazioni locali utilizzano i progetti di centrali elettriche come strumenti di sviluppo economico regionale e i produttori di carbone si assicurano i propri mercati attraverso l'integrazione verticale nella produzione di energia. Oltre tre quarti dei nuovi permessi per la produzione di energia a carbone sono andati ad aziende con attività minerarie, creando così domanda per il loro stesso prodotto. Questa struttura genera la persistenza politica ed economica delle infrastrutture per i combustibili fossili, nonostante gli obiettivi ufficiali di riduzione delle emissioni e l'impegno del presidente Xi Jinping a ridurre il consumo di carbone a partire dal 2026. La produzione di energia termoelettrica è cresciuta solo del 2% nel 2024, mentre la capacità rinnovabile è esplosa, eppure l'esistenza di un'enorme capacità di riserva a carbone limita l'effettiva integrazione delle energie rinnovabili.

Dimensioni geopolitiche della competitività tecnologica

La corsa al predominio nell'intelligenza artificiale trascende la competizione economica e si manifesta come un conflitto geostrategico per l'egemonia tecnologica con implicazioni di vasta portata per le strutture di potere globali. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, avverte esplicitamente che la Cina vincerà la corsa all'IA, una valutazione particolarmente degna di nota proveniente dal capo dell'azienda americana più preziosa, i cui prodotti sono venduti principalmente a clienti americani. L'argomentazione di Huang si concentra sui vantaggi strutturali delle aziende cinesi: energia gratuita o fortemente sovvenzionata, minori restrizioni normative sulle applicazioni di IA e la possibilità di sperimentare nuovi prodotti più rapidamente. La sua affermazione secondo cui l'elettricità è praticamente gratuita in Cina potrebbe essere esagerata, ma riflette le effettive pratiche di sovvenzionamento che riducono i costi operativi in ​​modo così significativo da renderli praticamente trascurabili.

L'American Edge Project, una coalizione di organizzazioni americane, ha pubblicato un rapporto nel novembre 2025, avvertendo che, nonostante la leadership iniziale, gli Stati Uniti non sono nella posizione ideale per un dominio a lungo termine dell'IA. Il rapporto individua un decennio di investimenti insufficienti nelle reti di generazione e trasmissione di energia, unito alla carenza di talenti e alla lenta adozione dell'IA, come debolezze strutturali che la Cina sta sfruttando. OpenAI ha comunicato alla Casa Bianca che l'impegno della Cina nell'espansione della produzione di energia elettrica conferisce al Paese un vantaggio nella corsa all'IA, considerando la fornitura di capacità come il fondamento della competitività industriale. Questa valutazione concorda con le osservazioni di esperti americani che, dopo viaggi in Cina, concludono che l'infrastruttura di rete americana è così debole che la corsa potrebbe essere già finita.

L'importanza geopolitica dell'intelligenza artificiale deriva dalla sua applicabilità a praticamente tutti i settori economici e dal suo potenziale utilizzo per scopi militari. Anthropic ha documentato il primo caso confermato di spionaggio informatico completamente orchestrato dall'intelligenza artificiale, in cui un gruppo affiliato alla Cina ha automatizzato l'80-90% del suo processo di attacco, tra cui ricognizione, convalida degli exploit, raccolta di credenziali ed estrazione di dati. Questo sviluppo dimostra che le capacità dell'intelligenza artificiale hanno implicazioni dirette sulla sicurezza, con la nazione che ottiene vantaggi asimmetrici nella guerra informatica e nella raccolta di informazioni con sistemi più avanzati. L'amministrazione Trump ha risposto con ordini esecutivi per accelerare le approvazioni dei data center e direttive al Dipartimento dell'Energia che collegano esplicitamente la sicurezza nazionale e il predominio economico alle infrastrutture di intelligenza artificiale.

Effetti distributivi e implicazioni sociali dello sviluppo delle infrastrutture

La distribuzione dei costi di sviluppo dei data center genera significativi effetti distributivi, con benefici geograficamente concentrati che vanno ad attori distribuiti a livello globale, mentre i costi sono sostenuti dalle comunità locali. I data center sono collegati in rete a livello globale tramite Internet e servono basi di utenti in tutto il mondo, ma consumano energia localmente nelle loro sedi fisiche. Questa discrepanza spaziale tra beneficiari e soggetti che sostengono i costi crea fondamentali problemi di equità. I ​​residenti di Virginia, Illinois o Ohio sovvenzionano i servizi di intelligenza artificiale globali attraverso l'aumento dei prezzi dell'elettricità, servizi da cui non necessariamente traggono beneficio, mentre le aziende tecnologiche privatizzano i profitti e socializzano i costi.

La struttura normativa dei mercati elettrici americani aggrava questa asimmetria. Le utility finanziano l'espansione della rete attraverso aumenti tariffari per tutti i clienti e, sebbene i data center consumino quantità significative di energia, spesso beneficiano di tariffe più favorevoli rispetto ai clienti residenziali grazie alle economie di scala e al potere contrattuale. La Georgetown Law Review documenta che i clienti residenziali sovvenzionano di fatto i costi energetici dei data center, nonostante questi siano di proprietà di società a scopo di lucro tra le più capitalizzate al mondo. A Santa Clara, il consumo dei data center rappresenta già il 60% delle vendite totali di elettricità, con la città che applica una tassa del 5% sui servizi pubblici che fornisce almeno una compensazione parziale per i costi infrastrutturali.

Questi effetti distributivi sono integrati da implicazioni sul mercato del lavoro. I data center generano relativamente pochi posti di lavoro diretti dopo la messa in servizio, poiché operano in modo altamente automatizzato. Mentre le fasi di costruzione creano occupazione temporanea e emergono posizioni tecniche specializzate, il rapporto tra investimenti di capitale e creazione di posti di lavoro rimane estremamente basso rispetto ai settori tradizionali. I comuni che attraggono data center ricevono entrate fiscali e benefici economici indiretti, ma sostengono anche i costi infrastrutturali e gli oneri ambientali derivanti dall'aumento del consumo energetico. Lo squilibrio tra costi locali e profitti globali genera resistenza politica all'ulteriore sviluppo dei data center in alcune regioni, con i comuni che implementano moratorie o pratiche autorizzative più restrittive.

Dinamiche dell'innovazione in condizioni di vincoli asimmetrici delle risorse

Le diverse limitazioni di risorse affrontate dagli sviluppatori di intelligenza artificiale americani e cinesi stanno determinando percorsi di innovazione divergenti con conseguenze potenzialmente sorprendenti a lungo termine. Le aziende americane, con accesso ai chip Nvidia di qualità superiore, si concentrano su approcci computazionalmente intensivi che massimizzano i vantaggi hardware ma possono rivelarsi inefficienti in termini di consumo energetico. Gli sviluppatori cinesi, limitati ad hardware meno potente dalle restrizioni all'esportazione, devono dare priorità all'efficienza algoritmica, portando a innovazioni che offrono vantaggi anche quando diventa disponibile hardware migliore. Il modello R1 di DeepSeek esemplifica questo schema: attraverso un'architettura basata su un mix di esperti e l'attivazione selettiva di sottoreti, raggiunge prestazioni comparabili a un decimo del costo.

Questa dinamica illustra un principio fondamentale dell'evoluzione tecnologica: la scarsità stimola l'innovazione lungo dimensioni alternative. Mentre l'abbondanza di risorse incoraggia miglioramenti incrementali lungo percorsi consolidati, la scarsità impone riprogettazioni radicali. Il rilascio di DeepSeek R1 con licenza MIT come modello open source amplifica questo effetto, poiché gli sviluppatori globali possono basarsi su questi progressi. Questa strategia open source riflette la comprensione da parte della Cina della logica della competizione nell'intelligenza artificiale: ogni miglioramento apportato da un attore alimenta il successivo ciclo di sviluppo globale, anche se i concorrenti ne traggono vantaggio. Questa dinamica favorisce gli attori con ecosistemi imprenditoriali dinamici, laboratori di ricerca di alto livello e solide reti di capitale di rischio: punti di forza strutturali che rimangono principalmente concentrati negli Stati Uniti.

Tuttavia, le innovazioni in termini di efficienza degli sviluppatori cinesi non risolvono tutti i limiti. Sebbene i costi di formazione siano ridotti, l'inferenza – la generazione di testo o immagini da parte di modelli addestrati – rimane un processo computazionalmente intensivo. Ciò potrebbe limitare la capacità della Cina di scalare i servizi di intelligenza artificiale a livello globale, soprattutto in un contesto di sanzioni più severe sui chip. Ciononostante, l'esempio di DeepSeek dimostra che i controlli sulle esportazioni non eliminano l'innovazione, ma possono solo ritardarla e reindirizzarla. La velocità di sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale cinesi ha subito una drastica accelerazione: mentre le generazioni precedenti impiegavano anni per raggiungere i modelli americani, DeepSeek ha completato una versione iniziale di R1 a pochi mesi dal rilascio di OpenAI. Questa accelerazione riflette sia l'esperienza accumulata sia l'intensificarsi del sostegno governativo e degli investimenti industriali.

Adatto a:

• Strategie di intelligenza artificiale in un confronto globale: un confronto (USA vs. UE vs. Germania vs. Asia vs. Cina)

Stabilità del sistema a lungo termine e rischi di trasformazione

La rapida trasformazione dei sistemi energetici globali per accogliere le infrastrutture di intelligenza artificiale pone rischi significativi per la stabilità della rete e la resilienza del sistema a lungo termine. La North American Electric Reliability Corporation individua un aumento dei rischi di blackout per l'inverno 2024/25 a causa di una domanda dei data center superiore alla capacità di generazione di 20 gigawatt. Le regioni del sud-est americano, così come Washington e Oregon, sono particolarmente vulnerabili, dove una combinazione di aumento della domanda, riduzione della produzione solare in inverno e potenziali restrizioni dei gasdotti durante le condizioni meteorologiche estreme rischia di causare carenze di approvvigionamento. Questa situazione riflette un sistematico sottoinvestimento in resilienza e ridondanza in decenni di crescita stagnante della domanda.

La sostenibilità a lungo termine degli attuali percorsi di sviluppo è discutibile. Sebbene entrambe le nazioni stiano effettuando ingenti investimenti nei data center, non è ancora chiaro se le applicazioni di intelligenza artificiale genereranno un valore tale da giustificare tali investimenti. Goldman Sachs esprime una forte allerta riguardo alla potenziale debolezza del mercato, con rischi che includono il fallimento della monetizzazione dell'intelligenza artificiale o la mercificazione delle innovazioni con conseguente drastica riduzione dei costi di sviluppo dei modelli. In quest'ultimo scenario, ingenti investimenti infrastrutturali diventerebbero superflui prima di generare rendimenti. La volatilità delle azioni Nvidia in seguito all'annuncio di DeepSeek, che ha azzerato 600 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato, illustra l'incertezza degli investitori sulla persistenza degli attuali modelli di business.

Le implicazioni ambientali della crescente domanda di energia complicano ulteriormente i percorsi di trasformazione. Mentre le aziende tecnologiche si impegnano a favore di un'energia a zero emissioni di carbonio, l'Agenzia Internazionale per l'Energia prevede che la produzione di energia a gas per i data center più che raddoppierà, passando da 120 terawattora nel 2024 a 293 terawattora nel 2035, principalmente negli Stati Uniti. Goldman Sachs stima che il 60% della domanda aggiuntiva di data center sarà soddisfatta dal gas naturale, con conseguenti emissioni aggiuntive di gas serra comprese tra 215 e 220 milioni di tonnellate entro il 2030, equivalenti allo 0,6% delle emissioni energetiche globali. Questo sviluppo indebolisce gli obiettivi climatici nazionali e inasprisce i conflitti politici tra sviluppo economico e tutela ambientale. La Cina si trova ad affrontare dilemmi simili, con una massiccia espansione delle centrali elettriche a carbone, nonostante gli investimenti nelle energie rinnovabili, che mette a repentaglio gli obiettivi di riduzione delle emissioni e mette in dubbio il raggiungimento del picco di emissioni prima del 2030.

La dimensione globale di questi sviluppi trascende la competizione bilaterale tra Stati Uniti e Cina e influenza i sistemi energetici di tutto il mondo. L'Agenzia Internazionale per l'Energia prevede che entro il 2035 i data center consumeranno oltre il 4% dell'elettricità globale, diventando il quarto Paese consumatore di elettricità a livello nazionale, dopo Cina, Stati Uniti e India. Questa impennata della domanda coincide con l'elettrificazione dei trasporti, il reshoring industriale e lo sviluppo economico nelle economie emergenti, con aumenti cumulativi della domanda che potrebbero travolgere la capacità di generazione e l'infrastruttura di rete. La conseguente competizione per risorse energetiche limitate potrebbe creare tensioni internazionali, con le nazioni in surplus energetico che accumulano vantaggi strategici, mentre le economie dipendenti dalle importazioni di energia diventano vulnerabili.

La risoluzione di queste molteplici tensioni richiede interventi coordinati di politica industriale, ingenti investimenti infrastrutturali e revisioni potenzialmente radicali degli attuali modelli di sviluppo dell'intelligenza artificiale. Che si tratti di innovazione tecnologica che consenta guadagni di efficienza, riforme normative che accelerino i processi di approvazione o una gestione della domanda che limiti le applicazioni dispendiose, bilanciare lo sviluppo dell'IA, la disponibilità di energia e gli obiettivi ambientali richiede una riprogettazione sistemica delle strutture consolidate. I prossimi anni determineranno se questo processo di trasformazione si svolgerà in modo ordinato o se la scarsità di risorse, l'instabilità della rete e i conflitti geopolitici imporranno aggiustamenti caotici. Gli sviluppi attuali suggeriscono che la Cina ha accumulato vantaggi strutturali grazie alla lungimiranza strategica e al coordinamento centralizzato, mentre i punti di forza americani nell'innovazione e nel dinamismo imprenditoriale sono controbilanciati da deficit infrastrutturali, con l'esito finale di questa competizione che dipenderà dalla capacità di entrambi i sistemi di affrontare le rispettive debolezze.

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