Secondo Jim Farley, CEO di Ford intervistato recentemente da Fortune, il boom dei data center in chiave AI si sta già trasformando in una crisi energetica, che a sua volta è nella sostanza anche una crisi del lavoro. “Anche se i data center venissero costruiti, resta un enorme punto interrogativo su come il settore energetico possa supportarli. Le carenze saranno evidenti“, ha dichiarato Farley, aggiungendo che gli Stati Uniti si trovano oggi “al secondo o terzo inning di una partita di cui non hanno ancora compreso davvero la posta in gioco”.
In un recente documento di Goldman Sachs Alternatives, gli analisti Leonard Seevers, Jason Tofsky e Sydney McConathy avanzano una tesi che rovescia la narrativa dominante sul settore. Le aziende che oggi catturano circa il 90% dei profitti legati all’AI (produttori di chip, memoria e semiconduttori) non rappresentano nessuno dei colli di bottiglia fisici che determineranno se l’intelligenza artificiale potrà davvero scalare.
La generazione di energia, l’infrastruttura di rete, i componenti ad alta tensione, i sistemi di raffreddamento avanzato e i servizi mission-critical pesano solo per il 10% degli utili AI, ma costituiscono il 100% dei punti critici di blocco. “Molti investitori stanno ancora cercando di replicare i successi passati nei data center”, scrivono, “perdendo di vista i colli di bottiglia che definiranno la prossima fase di crescita.”
Il catalizzatore di questa rottura è l’avvento dell’AI agentica, ovvero sistemi autonomi, sempre attivi e capaci di operare in modo continuo su flussi di lavoro complessi invece di rispondere a singole query. Goldman Sachs stima che questi sistemi richiederanno tra 60 e 130 volte più energia rispetto agli strumenti AI oggi in uso dalla maggior parte degli utenti.
I numeri sono brutali nella loro progressione, considerando che un agente AI singolo utilizza circa quattro volte più token computazionali di una normale interazione via chat, mentre i sistemi multi-agente, in cui più modelli coordinano tra loro, arrivano a 15 volte. Moltiplicando questo consumo per la natura persistente degli agenti, attivi anche quando nessun utente ha aperto un’app, la domanda aggregata sull’infrastruttura diventa esponenzialmente superiore a quella per cui i data center attuali sono stati progettati.
Un deficit da 45 gigawatt e 760.000 lavoratori introvabili
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Le stime quantitative rendono il problema ancora più concreto. Gli Stati Uniti si trovano di fronte a un deficit previsto di 45 gigawatt di capacità elettrica dedicata ai data center entro il 2028, con 72 gigawatt di nuova capacità necessari entro il 2030 (l’equivalente di 72 grandi centrali nucleari). Nel frattempo, oltre 3.400 data center sono stati annunciati o sono già in costruzione, su una rete elettrica che non è strutturalmente pronta ad alimentarli.
Sul fronte del capitale umano, Goldman stima che serviranno circa 760.000 lavoratori aggiuntivi nel settore energetico e delle reti entro il 2030, di cui oltre 207.000 in ruoli specializzati nella trasmissione e distribuzione che richiedono da tre a quattro anni di formazione. Una pipeline che non esiste e che non si costruisce in tempi rapidi.
Un recente report di JLL, citando stime del Dipartimento dell’Istruzione statunitense, proietta fino a 2,1 milioni di posti di lavoro nelle professioni artigianali e tecniche rimasti scoperti entro il 2030, con perdite economiche potenziali di mille miliardi di dollari l’anno. Più di un lavoratore su cinque nel settore edilizio ha già oltre 55 anni, circa il 39% degli elettricisti supera i 45 anni e il settore perde cinque lavoratori per pensionamento ogni due nuovi ingressi. L’anno scorso erano aperte quasi 600.000 posizioni nei principali mestieri tecnici, mentre solo circa 150.000 nuovi lavoratori sono entrati nel sistema attraverso programmi di apprendistato.
Dove si sposta l’attenzione degli investitori
Per chi guarda ai mercati, la tesi di Goldman punta verso categorie di aziende storicamente sottorappresentate nei portafogli focalizzati sull’AI: generazione di energia connessa alla rete, sistemi di raffreddamento avanzato, fibra ottica specializzata, ingegneria progettuale end-to-end, componentistica ad alta tensione venduta direttamente agli hyperscaler.
Il divario di valutazione che Goldman segnala è significativo se pensiamo che il margine operativo combinato di chip, server e memoria è attualmente quasi nove volte quello delle aziende attive in energia, componenti e servizi per data center. Una distanza che Goldman non legge come riflesso del valore reale, ma come mispricing strutturale destinato a correggersi.
Farley ha chiuso il cerchio raccontando la trasformazione interna di Ford. L’azienda sta convertendo stabilimenti automotive in impianti per batterie di accumulo energetico e i lavoratori si trovano a dover padroneggiare chimica complessa come quella del litio ferro fosfato. “Le carenze di lavoratori specializzati le stiamo vivendo in prima persona”, ha detto il CEO. Il dibattito, a suo avviso, è destinato a farsi più ampio, non più ristretto, e riguarderà linee di trasmissione, fonti energetiche off-grid e infrastrutture distribuite ben oltre il perimetro dei data center.
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