Data center: in Europa miliardi di dollari investiti

La corsa all’AI sta trasformando i data center in infrastrutture strategiche. La capacità installata è destinata a passare da 88 GW nel 2025 a 341 GW nel 2035.

Secondo il report Datacenter Model elaborato da Roland Berger, che combina dati IEA ed Epoch AI con le proiezioni di spesa degli hyperscaler e le evidenze raccolte attraverso un sondaggio su 70 decision-maker di alto livello della filiera europea dei data center, Amazon, Google, Microsoft, Meta e Oracle prevedono complessivamente 755 miliardi di dollari di investimenti entro la fine del 2026. E la scommessa sta iniziando a essere finanziata anche a debito: nel solo 2025 i cinque operatori hanno emesso oltre 120 miliardi di dollari di debito, circa quattro volte la media storica di 30 miliardi.

Parallelamente, alcuni dei principali operatori dell’AI stanno sostenendo livelli di spesa infrastrutturale difficili da confrontare con i ricavi attuali. OpenAI avrebbe registrato nel 2025 ricavi per 13 miliardi di dollari a fronte di un cash burn di 8 miliardi, mentre Anthropic ha previsto 50 miliardi di dollari di CapEx rispetto a ricavi pari a 9 miliardi.

Una scommessa da 755 miliardi di dollari

La scommessa sull’AI sta quindi diventando anche una scommessa finanziaria. Più capitale immobilizzato significa maggiore esposizione al costo del denaro e maggiore necessità che la domanda futura sia sufficientemente forte da sostenere gli investimenti di oggi. Ma il problema non è soltanto quanto capitale viene investito, è quanto tempo servirà perché quel capitale si trasformi in infrastrutture operative e domanda capace di remunerarle.

Un data center richiede anni di progettazione, autorizzazioni, connessioni alla rete e approvvigionamento delle apparecchiature; per alcune componenti, come le turbine a gas, i tempi possono arrivare fino a cinque anni. Quando gli investimenti vengono decisi oggi sulla base della domanda attesa tra diversi anni, una variazione relativamente piccola nelle previsioni può produrre effetti molto più grandi lungo la filiera, il cosiddetto effetto frusta: ordini cancellati, capacità inutilizzata, scorte di chip e sistemi di raffreddamento, pressione sui prezzi e svalutazione degli asset. Una piccola variazione nella domanda finale può amplificarsi man mano che risale la catena degli approvvigionamenti.

Il paradosso dei 7 anni: l’AI corre, la rete aspetta

È qui che emerge il vero punto di tensione per l’Europa, ovvero un nuovo data center può essere progettato, finanziato e costruito, ma non può funzionare senza energia. E l’allaccio alla rete elettrica può richiedere fino a sette anni nel vecchio continente, mentre negli Stati Uniti i tempi possono essere compresi tra uno e tre anni.

In sette anni possono cambiare i modelli di AI, la tecnologia dei chip, l’efficienza energetica, i prezzi dell’elettricità, le strategie degli hyperscaler e soprattutto la domanda di capacità di calcolo. L’investimento viene deciso oggi, ma il mercato che dovrà ripagarlo potrebbe essere molto diverso quando l’infrastruttura sarà finalmente collegata alla rete.

La dimensione della scommessa è ancora più evidente guardando all’energia, se si considera un singolo data center da 1 GW, questo può assorbire una potenza elettrica paragonabile ai consumi di una città da un milione di famiglie. La corsa al calcolo è quindi anche una corsa a centrali, reti, trasformatori, sistemi di raffreddamento e terreni. E qui l’Europa rappresenta uno dei casi più esposti. La sua quota della capacità globale di data center è destinata a scendere dal 13% attuale al 10% entro il 2030.

Il continente deve quindi gestire una doppia sfida: attrarre investimenti abbastanza rapidamente da non perdere terreno nella corsa globale al calcolo e, allo stesso tempo, costruire infrastrutture energetiche abbastanza flessibili da non trasformare le previsioni di oggi in capacità inutilizzata domani.

“La sfida per governi e investitori diventa quella di trovare un equilibrio tra la necessità di accelerare gli investimenti e quella di governare il rischio di sovracapacità futura, facendo in modo che le infrastrutture possano essere in sync con l’evoluzione della domanda senza trasformare ogni previsione di crescita dell’AI in un impegno irreversibile di capitale” – commenta Andrea Bassanino, Senior Partner di Roland Berger

“Questo significa puntare sulla pianificazione anticipata delle reti, sulla semplificazione dei processi autorizzativi e su una maggiore flessibilità tecnologica, così da ridurre i tempi di realizzazione e rendere l’offerta infrastrutturale più adattabile alla domanda reale” aggiunge Leonardo Bonetti, Partner & Managing Partner Italy di Roland Berger.