L'entusiasmo per i chip AI incontra la realtà: il futuro dei data center: sviluppo interno contro saturazione del mercato
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Pubblicato il: 7 ottobre 2025 / Aggiornato il: 7 ottobre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
L'entusiasmo per i chip AI incontra la realtà: il futuro dei data center: sviluppo interno contro saturazione del mercato – Immagine: Xpert.Digital
Il monopolio di Nvidia è traballante: i giganti della tecnologia innescano la prossima fase della guerra dei chip - Partita di poker da miliardi di dollari sui chip AI
La grande resa dei conti nel data center: lo sviluppo interno incontra l'imminente saturazione del mercato
Il mondo dell'intelligenza artificiale sta vivendo un boom senza precedenti, trainato da una domanda apparentemente insaziabile di potenza di calcolo. Al centro di questo clamore ci sono i chip di intelligenza artificiale, in particolare le GPU del leader di mercato Nvidia, che sono diventate l'oro dell'era digitale. Ma dietro le quinte, si sta verificando un cambiamento strategico che potrebbe rimodellare la struttura di potere dell'intero settore tecnologico. I maggiori acquirenti di questi chip – hyperscaler come Microsoft, Google e Amazon – non vogliono più essere semplici clienti. Con miliardi di dollari di investimenti, stanno sviluppando i propri semiconduttori personalizzati come Maia di Microsoft, le TPU di Google e Trainium di Amazon.
La motivazione è chiara: ridurre i costi, ridurre la dipendenza dai singoli fornitori e allineare perfettamente l'intera infrastruttura, dai chip al raffreddamento, con i modelli di intelligenza artificiale dell'azienda. Quella che inizia come una pragmatica decisione aziendale di ottimizzare le prestazioni sta scatenando una concorrenza radicale e, per la prima volta, mettendo seriamente in discussione il dominio di Nvidia. Ma mentre infuria la corsa agli armamenti per l'infrastruttura di intelligenza artificiale più potente e vengono investiti centinaia di miliardi di dollari, gli allarmi di surriscaldamento si fanno sempre più forti. Gli esperti stanno facendo paragoni con le precedenti bolle speculative e lanciano l'allarme per l'imminente saturazione del mercato e la sovraccapacità nei prossimi anni.
Questo articolo approfondisce l'entusiasmo per i chip di intelligenza artificiale e fa luce sulla realtà che si cela dietro: perché i giganti della tecnologia si stanno concentrando sullo sviluppo interno? A che punto sono davvero? E cosa succede quando la domanda esponenziale crolla improvvisamente e il sogno di una crescita infinita dell'intelligenza artificiale si scontra con la dura realtà di una correzione economica?
Adatto a:
Cosa spinge gli hyperscaler a sviluppare i propri chip?
I principali fornitori di cloud, noti anche come hyperscaler, si trovano di fronte a una decisione strategica fondamentale: continuare ad affidarsi a chip di produttori affermati come Nvidia e AMD o passare sempre più ai propri sviluppi di semiconduttori? Il CTO di Microsoft, Kevin Scott, ha recentemente sollevato la questione quando ha spiegato che Microsoft intende affidarsi principalmente ai propri chip Maia a lungo termine. Questa strategia non è nuova: sia Google con le sue TPU che Amazon con i suoi chip Trainium stanno già perseguendo approcci simili.
La ragione principale di questo sviluppo è l'ottimizzazione dei costi. Per gli hyperscaler, il rapporto prezzo-prestazioni è il fattore decisivo, come sottolinea Scott: "Non siamo dogmatici riguardo ai chip che utilizziamo. Questo significa che Nvidia è la soluzione con il miglior rapporto prezzo-prestazioni da molti anni. Siamo aperti a tutte le opzioni che ci garantiscano una capacità sufficiente a soddisfare la domanda". Questa affermazione chiarisce che non si tratta di un rifiuto radicale dei fornitori tradizionali, ma di una decisione aziendale pragmatica.
Sviluppare chip proprietari consente inoltre agli hyperscaler di ottimizzare l'intera architettura di sistema. Microsoft, ad esempio, può utilizzare i suoi chip Maia non solo per personalizzare la potenza di calcolo, ma anche per adattare il raffreddamento, il networking e altri elementi infrastrutturali alle proprie esigenze specifiche. Scott spiega: "Riguarda l'intera progettazione del sistema. Sono il networking e il raffreddamento, e si desidera la libertà di prendere le decisioni necessarie per ottimizzare realmente l'elaborazione in base al carico di lavoro".
A che punto sono i vari hyperscaler con i loro sviluppi?
I tre principali fornitori di servizi cloud si trovano in fasi diverse di sviluppo delle loro strategie personalizzate in silicio. Amazon Web Services è il pioniere in questo ambito, avendo già gettato le basi con il primo chip Graviton nel 2018. AWS è ora alla quarta generazione di processori Graviton, progettati per carichi di lavoro di elaborazione generici. Parallelamente, Amazon ha sviluppato chip di intelligenza artificiale specializzati: Trainium per l'addestramento e Inferentia per l'inferenza di modelli di apprendimento automatico.
I numeri parlano del successo di questa strategia: negli ultimi due anni, i processori Graviton hanno rappresentato oltre il 50% di tutta la capacità di CPU installata nei data center AWS. AWS segnala inoltre che oltre 50.000 clienti utilizzano servizi basati su Graviton. L'applicazione pratica è particolarmente impressionante: durante il Prime Day 2024, Amazon ha distribuito un quarto di milione di chip Graviton e 80.000 dei suoi chip AI personalizzati.
Google ha intrapreso una strada diversa con le sue Tensor Processing Unit, concentrandosi fin dall'inizio su hardware specifico per l'intelligenza artificiale. Le TPU sono già alla settima generazione e sono offerte esclusivamente tramite Google Cloud. Google ha anche recentemente introdotto il suo primo processore general-purpose basato su Arm, Axion, che, secondo l'azienda, dovrebbe offrire prestazioni fino al 30% migliori rispetto alle istanze Arm comparabili di altri provider cloud.
Microsoft è l'ultima arrivata in questa corsa. L'azienda ha presentato i suoi primi chip sviluppati internamente solo alla fine del 2023: Azure Maia AI Accelerator e la CPU Azure Cobalt. La CPU Cobalt è disponibile al pubblico da ottobre 2024 ed è basata su un'architettura a 64 bit con 128 core, prodotta con un processo a 5 nanometri da TSMC. Microsoft afferma che Cobalt offre prestazioni fino al 40% migliori rispetto alle precedenti offerte basate su ARM in Azure.
Perché i nostri chip non riescono a coprire l'intera domanda?
Nonostante i progressi nello sviluppo interno, tutti gli hyperscaler sono ancora lontani dal soddisfare completamente le proprie esigenze con chip sviluppati internamente. Il motivo principale è l'enorme dimensione del mercato e il rapido aumento della domanda. Kevin Scott di Microsoft riassume la situazione: "Affermare che c'è una massiccia carenza di capacità di calcolo è probabilmente un eufemismo. Dal lancio di ChatGPT, è stato quasi impossibile scalare la capacità con sufficiente rapidità".
I numeri illustrano la portata della sfida: si prevede che la capacità dei data center globali aumenterà del 50% entro il 2027, trainata dalla domanda di intelligenza artificiale. Le principali aziende tecnologiche prevedono da sole di investire oltre 300 miliardi di dollari in infrastrutture di intelligenza artificiale entro il 2025. A un ritmo di crescita simile, è fisicamente impossibile soddisfare tutta la domanda tramite lo sviluppo interno di chip.
Inoltre, la produzione presenta limitazioni tecniche. I chip più avanzati sono prodotti solo da poche fonderie, come TSMC, e le capacità produttive sono limitate. Microsoft, Google e Amazon devono condividere questa capacità produttiva con altri clienti, il che limita le quantità disponibili per i propri chip. Un altro fattore è il tempo di sviluppo: sebbene la domanda sia in forte crescita, lo sviluppo di un nuovo chip richiede diversi anni.
Gli hyperscaler stanno quindi perseguendo una strategia mista. Stanno sviluppando i propri chip per carichi di lavoro specifici in cui vedono i maggiori benefici, e li integrano con chip di Nvidia, AMD e Intel per altri casi d'uso. Scott spiega: "Non siamo dogmatici sui nomi dei chip. È tutta una questione di miglior rapporto prezzo-prestazioni".
Quali vantaggi economici offrono le soluzioni personalizzate in silicio?
Gli incentivi economici per lo sviluppo di chip proprietari sono significativi. Gli studi dimostrano che AWS Trainium e Google TPU v5e sono dal 50 al 70% più economici in termini di costo per token per modelli linguistici di grandi dimensioni rispetto ai cluster NVIDIA H100 di fascia alta. In alcune analisi, le implementazioni TPU si sono dimostrate da quattro a dieci volte più convenienti delle soluzioni GPU per l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Questi risparmi sui costi derivano da diversi fattori. In primo luogo, i chip possono essere adattati con precisione ai requisiti specifici dei carichi di lavoro, consentendo guadagni di efficienza. In secondo luogo, il margine di profitto del produttore del chip viene eliminato, con conseguenti risparmi significativi, dati gli enormi volumi di hyperscaler. In terzo luogo, l'integrazione verticale consente un migliore controllo sull'intera supply chain.
Amazon, ad esempio, segnala che SAP ha ottenuto un aumento delle prestazioni del 35% nei carichi di lavoro analitici con istanze EC2 basate su Graviton. Google afferma che la sua TPU v5e offre un throughput di inferenza per dollaro tre volte superiore rispetto alla precedente generazione di TPU tramite batching continuo. Microsoft afferma che le sue CPU Cobalt offrono prestazioni fino a 1,5 volte superiori nei carichi di lavoro Java e il doppio delle prestazioni nei server web.
L'impatto finanziario a lungo termine è significativo. Con investimenti nell'ordine di centinaia di miliardi di dollari, anche piccoli guadagni in termini di efficienza possono portare a enormi risparmi sui costi. Gli esperti stimano che il mercato del silicio personalizzato negli ambienti cloud potrebbe raggiungere un volume di 60 miliardi di dollari entro il 2035.
Adatto a:
Come si sta evolvendo la situazione competitiva nel mercato dei chip?
Il crescente sviluppo interno di hyperscaler sta cambiando radicalmente il settore dei chip tradizionali. Nvidia, da tempo leader indiscusso del mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale, si trova per la prima volta ad affrontare una concorrenza agguerrita. Gli analisti di Kearney prevedono che le soluzioni in silicio sviluppate tramite hyperscaler, come TPU di Google, AWS Trainium e Maia di Microsoft, potrebbero raggiungere una quota di mercato fino al 15-20% come implementazioni interne.
Questo sviluppo sta costringendo i produttori di chip tradizionali a riposizionarsi. AMD, ad esempio, sta cercando di sfidare direttamente Nvidia con la sua serie MI300, offrendo al contempo maggiori partnership con i provider cloud. Intel, sebbene meno posizionata nei chip AI, continua a beneficiare dei processori Xeon personalizzati per gli hyperscaler, come dimostrano le istanze R8i recentemente annunciate da AWS.
Le dinamiche competitive sono ulteriormente intensificate dalle diverse strategie degli hyperscaler. Mentre Google utilizza le sue TPU esclusivamente internamente e le offre tramite Google Cloud, in futuro anche altri fornitori potrebbero commercializzare i propri chip esternamente. Questa diversificazione dei fornitori porta a una concorrenza più sana e può accelerare i cicli di innovazione.
Anche la dimensione geopolitica è un aspetto importante. Alla luce delle tensioni tra Stati Uniti e Cina, gli hyperscaler americani stanno investendo sempre più nelle proprie capacità di produzione di chip per ridurre la dipendenza dai fornitori asiatici. Allo stesso tempo, stanno emergendo campioni nazionali in Cina, come Baidu con i suoi chip Kunlun.
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Boom dell'intelligenza artificiale vs. carenza di chip: quando è imminente la bolla dei data center?
Cosa significa per il mercato l'attuale andamento della domanda?
La domanda di capacità di calcolo, in particolare per le applicazioni di intelligenza artificiale, sta attualmente registrando una crescita esponenziale. Nvidia stima che le risposte dei modelli di ragionamento richiedano risorse di calcolo oltre 100 volte superiori rispetto alle generazioni precedenti. Questo sviluppo sta portando a una carenza strutturale di chip avanzati e di capacità dei data center.
L'analisi di McKinsey mostra che la domanda globale di capacità per i data center potrebbe triplicare entro il 2030, con un tasso di crescita annuo di circa il 22%. Negli Stati Uniti, la domanda potrebbe addirittura crescere del 20-25% annuo. Circa il 70% di questa domanda prevista per il 2030 proverrà dagli hyperscaler.
Questo aumento della domanda sta portando a un cambiamento di paradigma nel settore. Synergy Research Group prevede che gli hyperscaler controlleranno il 61% della capacità globale dei data center entro il 2030, rispetto al 44% attuale. Allo stesso tempo, la quota di data center on-premise diminuirà dall'attuale 34% al 22% previsto entro il 2030.
L'elevata domanda sta inoltre creando colli di bottiglia lungo tutta la supply chain. Memorie ad alta larghezza di banda, tecnologie di packaging avanzate come CoWoS e substrati specializzati sono già al completo da mesi. Nvidia, ad esempio, segnala che la prossima generazione di GPU Blackwell è già esaurita da un anno o più.
Adatto a:
Quando potrebbe verificarsi una sovracapacità?
La questione della potenziale sovraccapacità nei data center è molto controversa. Diversi esperti stanno già mettendo in guardia contro una bolla dell'intelligenza artificiale che potrebbe essere più grande della bolla delle dot-com degli anni '90. La MacroStrategy Partnership, una società di ricerca indipendente, sostiene che l'attuale bolla dell'intelligenza artificiale sia 17 volte più grande della bolla delle dot-com e quattro volte più grande della bolla immobiliare del 2008.
Il CEO di Goldman Sachs, David Solomon, mette in guardia da un crollo del mercato azionario nei prossimi anni a causa delle enormi somme investite in progetti di intelligenza artificiale. Spiega: "Penso che si stiano investendo molti capitali che si riveleranno non redditizi, e quando ciò accadrà, la gente non si sentirà bene". Il CEO di Amazon, Jeff Bezos, ha confermato nella stessa conferenza che nel settore dell'intelligenza artificiale c'è una bolla speculativa.
I segnali d'allarme si stanno moltiplicando: Julien Garran della MacroStrategy Partnership sottolinea che l'adozione di modelli linguistici di grandi dimensioni da parte delle aziende ha già iniziato a diminuire. Sostiene inoltre che ChatGPT potrebbe aver "sbattuto contro un muro", poiché l'ultima versione costa dieci volte di più ma non offre prestazioni notevolmente migliori rispetto alle versioni precedenti.
D'altro canto, gli attuali dati di mercato mostrano che la domanda continua a superare l'offerta. CBRE segnala che i tassi di posti vacanti nei mercati dei data center primari in Nord America sono scesi al minimo storico del 2,8% all'inizio del 2024. Ciò si è verificato nonostante il maggiore incremento annuale dell'offerta di data center, il che suggerisce che i fondamentali rimangono solidi.
Quali sono i tempi realistici per un possibile consolidamento del mercato?
Prevedere con precisione i tempi di un potenziale consolidamento del mercato è estremamente difficile, poiché dipende da molti fattori sconosciuti. Tuttavia, gli analisti individuano diversi periodi chiave durante i quali le dinamiche di mercato potrebbero cambiare.
Il primo periodo critico è tra il 2026 e il 2027. Diversi fattori indicano che i tassi di crescita potrebbero rallentare durante questo periodo. Gli hyperscaler stanno già pianificando un rallentamento del 20-30% dei loro investimenti per il 2026, il che indica una certa saturazione o rivalutazione degli investimenti.
L'industria dei semiconduttori prevede che la domanda di chip per l'intelligenza artificiale possa raggiungere un primo plateau tra il 2026 e il 2027. Il tasso di crescita annuo dei wafer potrebbe normalizzarsi dall'attuale 14-17% a circa il 4%. Ciò rappresenterebbe un punto di svolta significativo nella pianificazione della capacità produttiva.
Un secondo periodo critico si colloca tra il 2028 e il 2030. Entro tale data, la prima generazione di investimenti infrastrutturali su larga scala in intelligenza artificiale potrebbe dover raggiungere il punto di ammortamento. Se entro quella data non si saranno sviluppati sufficienti casi d'uso redditizi, potrebbe subentrare una correzione. McKinsey prevede che la domanda di capacità dei data center triplicherà entro il 2030, ma queste previsioni si basano su ipotesi sull'adozione dell'intelligenza artificiale che potrebbero rivelarsi eccessivamente ottimistiche.
Il fattore decisivo sarà se le applicazioni di intelligenza artificiale si dimostreranno redditizie in modo duraturo. Dario Perkins di TS Lombard avverte che le aziende tecnologiche si stanno indebitando in modo massiccio per costruire data center di intelligenza artificiale senza considerare i rendimenti, perché competono per il capitale. Questa situazione ricorda le bolle speculative del passato e potrebbe portare a una correzione se i rendimenti non soddisfano le aspettative.
Quale sarebbe l'impatto della sovracapacità?
La sovracapacità dei data center avrebbe conseguenze di vasta portata per l'intero settore tecnologico. In primo luogo, porterebbe a un drastico calo dei prezzi dei servizi cloud. Sebbene ciò possa essere vantaggioso per i clienti nel breve termine, potrebbe avere un impatto significativo sulla redditività degli hyperscaler e portare a un consolidamento del mercato.
L'impatto sull'occupazione sarebbe significativo. Oltre 250.000 lavoratori del settore tecnologico erano già stati colpiti da licenziamenti entro il 2025 e una correzione del mercato aggraverebbe queste tendenze. Le operazioni di data center, lo sviluppo di chip e i settori correlati ne sarebbero particolarmente colpiti.
L'eccesso di capacità produttiva sarebbe particolarmente dannoso per l'industria dei semiconduttori. Gli enormi investimenti nella capacità produttiva di chip avanzati potrebbero rivelarsi eccessivi. Samsung ha già registrato un calo del 39% degli utili nel secondo trimestre del 2025 a causa della minore domanda di chip per l'intelligenza artificiale, che potrebbe essere un presagio di ciò che accadrà a breve.
Il consolidamento del mercato porterebbe probabilmente a una concentrazione sui provider più forti. I provider cloud e gli operatori di data center più piccoli potrebbero essere acquisiti da aziende più grandi o estromessi dal mercato. Ciò potrebbe portare a una minore concorrenza e a prezzi più elevati nel lungo periodo.
D'altro canto, una correzione potrebbe anche avere effetti positivi. Eliminerebbe le capacità inefficienti e reindirizzerebbe le risorse verso usi più produttivi. Le aziende sopravvissute sarebbero probabilmente più forti e sostenibili. Inoltre, il consolidamento potrebbe promuovere lo sviluppo di standard e l'interoperabilità.
Come si stanno preparando le aziende ai diversi scenari?
Data l'incertezza che circonda i futuri sviluppi del mercato, gli hyperscaler e altre aziende stanno adottando diverse strategie per mitigare il rischio. La più importante è la diversificazione delle loro strategie sui chip. Come sottolinea Kevin Scott, CTO di Microsoft, rimangono "aperti a tutte le opzioni" per garantire la disponibilità di capacità sufficiente.
Microsoft non solo sviluppa i propri chip, ma continua anche a investire in partnership con Nvidia, AMD e altri fornitori. Questa strategia multi-vendor riduce il rischio di dipendenza da un singolo fornitore e consente di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato. Amazon e Google perseguono approcci simili, sebbene con obiettivi diversi.
Un altro aspetto importante è la diversificazione geografica. Dati i problemi NIMBY in mercati consolidati come la Virginia settentrionale, gli hyperscaler stanno spostando sempre più i loro investimenti sui mercati secondari e all'estero. Questo non solo riduce i costi, ma anche i rischi normativi.
Gli hyperscaler stanno inoltre investendo sempre di più nell'efficienza energetica e nelle tecnologie sostenibili. Con il consumo energetico dei data center destinato a raddoppiare entro il 2028, questo rappresenta un imperativo sia economico che normativo. Raffreddamento a liquido, chip più efficienti ed energie rinnovabili stanno diventando caratteristiche standard.
Infine, molte aziende stanno sviluppando modelli di business più flessibili. Invece di affidarsi esclusivamente alla proprietà, utilizzano sempre più modelli ibridi con fornitori di servizi di colocation e altri partner. Ciò consente loro di scalare o ridurre la capacità più rapidamente, a seconda delle condizioni di mercato.
Quale ruolo svolgono i fattori regolatori?
Gli sviluppi normativi potrebbero svolgere un ruolo decisivo per il futuro sviluppo del mercato dei data center. Negli Stati Uniti, le richieste di una regolamentazione più severa dei consumi energetici dei data center sono in crescita. Alcuni stati stanno già valutando moratorie sui nuovi consumatori su larga scala o procedure di test più severe.
L'impatto ambientale è sempre più al centro dell'attenzione. Entro il 2028, i data center potrebbero essere responsabili del 20% del consumo energetico globale, il che potrebbe portare a normative ambientali più severe. L'Unione Europea ha già introdotto il Climate Neutral Data Center Pact, a cui hanno aderito oltre 40 operatori di data center.
Anche le tensioni geopolitiche stanno avendo un impatto sul settore. I potenziali dazi sui semiconduttori potrebbero aumentare i costi dei chip e interrompere le catene di approvvigionamento. Ciò potrebbe costringere gli hyperscaler a ripensare le proprie strategie di approvvigionamento e a fare maggiore affidamento sui fornitori regionali.
Anche la protezione e la sovranità dei dati stanno diventando fattori importanti. Diversi Paesi richiedono che determinati dati vengano elaborati localmente, limitando la scalabilità globale dei data center. Ciò potrebbe portare alla frammentazione del mercato e ridurre i guadagni di efficienza derivanti dalle economie di scala.
Anche la regolamentazione potrebbe fornire un impulso positivo. Gli investimenti in tecnologie sostenibili ed energie rinnovabili sono spesso sostenuti dai governi. Inoltre, i requisiti normativi potrebbero promuovere standard che aumentino l'efficienza dell'intero settore nel lungo termine.
Adatto a:
Navigare tra crescita e rischio
Il settore dei data center si trova a un punto di svolta critico. Lo sviluppo di chip proprietari da parte di hyperscaler come Microsoft, Google e Amazon è una risposta logica all'aumento esponenziale dei costi e alla limitata disponibilità di soluzioni standard. Questa strategia offre significativi vantaggi economici e consente un maggiore controllo sull'intera infrastruttura.
Allo stesso tempo, i rischi di sovraccapacità sono reali e potrebbero portare a una significativa correzione del mercato tra il 2026 e il 2030. I segnali di allarme si stanno moltiplicando, dal rallentamento dell'adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale ai segnali di bolla lanciati da importanti figure del settore. Un potenziale consolidamento porterebbe sia opportunità che sfide.
Il fattore decisivo per il futuro del settore sarà se gli enormi investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale si dimostreranno redditizi in modo sostenibile. Gli hyperscaler si stanno preparando a diversi scenari attraverso la diversificazione, la distribuzione geografica e modelli di business flessibili. Gli sviluppi normativi, in particolare nei settori ambientale ed energetico, aggiungeranno ulteriore complessità.
Per aziende e investitori, ciò significa tenere d'occhio sia le enormi opportunità di crescita sia i considerevoli rischi. I vincitori saranno coloro che sapranno rispondere in modo flessibile ai cambiamenti del mercato, migliorando costantemente l'efficienza delle proprie operazioni. I prossimi anni diranno se l'attuale espansione poggia su solide fondamenta o se gli allarmi di una bolla si riveleranno fondati.
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