PwC prevede che l'investimento globale nell'infrastruttura AI raggiungerà i 31,6 trilioni di dollari entro il 2050.

      Costruire l'infrastruttura AI del mondo costerà 31,6 trilioni di dollari tra ora e il 2050, secondo un modello commissionato da PwC a Oxford Economics in 46 paesi. Si prevede che la spesa in conto capitale annuale aumenti da 800 miliardi di dollari quest'anno a 1,8 trilioni di dollari entro il 2050.

      Gli Stati Uniti rappresentano 15,1 trilioni di dollari di quella spesa, ovvero il 48%; il secondo in linea è l'Asia Pacifico con 8,2 trilioni di dollari, guidato da Cina e India, mentre Europa e Medio Oriente costituiscono il resto.

      La cifra più interessante non è il totale. Le attrezzature rappresentano attualmente circa il 70% della spesa in conto capitale dei data center, che salirà al 93% entro il 2050. Questo cambia l'aspetto di un data center come asset.

      Un edificio può deprezzarsi nel corso dei decenni, mentre un rack di acceleratori AI può diventare obsoleto nel giro di pochi anni. Un'azienda i cui costi sono il 93% attrezzature inizia a sembrare molto meno un'azienda immobiliare, qualunque cosa dica il suo bilancio.

      "L'infrastruttura AI sta diventando una delle sfide di allocazione di capitale più importanti della prossima generazione", ha dichiarato Clara Cutajar, leader globale delle infrastrutture di PwC Australia. L'azienda descrive i data center come asset ibridi, che è un modo educato per riconoscere che non si inseriscono perfettamente nelle categorie tradizionali.

      Il cambiamento modifica anche chi può permettersi di possederli. Gli edifici possono essere finanziati su 30 anni a tassi relativamente bassi, mentre le attrezzature che devono essere sostituite ogni pochi anni devono essere finanziate attraverso il flusso di cassa o debito valutato su orizzonti temporali molto più brevi.

      Quel problema di classificazione ha conseguenze pratiche. I fondi infrastrutturali di solito acquistano asset a lungo termine con flussi di cassa prevedibili, e una struttura che deve essere sostanzialmente riattrezzata ogni cinque anni non si adatta a quel modello in modo così preciso.

      La posizione dell'Europa nei numeri principali è la parte da considerare. PwC descrive il continente come una regione in cui le strategie sovrane per l'AI stanno guidando un crescente investimento, che è una rivendicazione molto più piccola rispetto a dire che l'Europa rappresenterà il 48% della spesa globale.

      Questo corrisponde a ciò che è accaduto sul campo. Il programma di gigafactory da 30 miliardi di euro dell'Europa è la sua risposta coordinata più grande, ma ha incontrato ritardi.

      La spesa sovrana per l'AI è anche diversa dalla spesa in conto capitale degli hyperscaler. I fondi pubblici sono destinati a creare capacità per la ricerca e l'amministrazione pubblica piuttosto che per i servizi cloud commerciali, e i due non possono necessariamente essere trattati come intercambiabili quando si confrontano i totali degli investimenti.

      Le proiezioni che coprono questo tipo di orizzonte temporale meritano un certo scetticismo. Un modello di 24 anni per la spesa in conto capitale in una tecnologia che esiste commercialmente solo da pochi anni richiede assunzioni sulla domanda, sui prezzi dei chip e sulla continuazione dell'attuale ciclo di investimento, nessuna delle quali può essere conosciuta con molta fiducia.

      PwC non è nemmeno un osservatore disinteressato nel senso convenzionale. Come altre società di consulenza che producono ricerche sulle infrastrutture, consiglia aziende e investitori sulle transazioni e sui progetti coperti da quella ricerca.

      Ciò che il modello fornisce è un utile senso di scala per qualcosa che è già visibile. McKinsey ha proiettato separatamente quasi 7 trilioni di dollari in investimenti nei data center entro il 2030, e le cifre sono ampiamente coerenti date le diverse scadenze temporali.

      La cifra del 93% potrebbe rivelarsi più durevole del totale di 31,6 trilioni di dollari. Le generazioni di chip stanno diventando più brevi piuttosto che più lunghe, e gli operatori stanno scoprendo che alcuni dei componenti più costosi di un data center AI sono anche quelli che diventano obsoleti più rapidamente.

      Il principale vincolo potrebbe non essere affatto il capitale. Trasformatori, connessioni di rete, attrezzature di raffreddamento e approvazioni di pianificazione si muovono tutti più lentamente del denaro, e nessuno di essi può essere risolto semplicemente aumentando una previsione di spesa in conto capitale.

      Le code per le connessioni di rete in Texas e Danimarca, i tempi di attesa dei trasformatori misurati in anni e un programma di gigafactory europeo in ritardo sono versioni diverse dello stesso problema. L'industria ha molti soldi; sta aspettando che l'infrastruttura fisica recuperi.

      Due numeri valgono la pena di essere tenuti a mente: 800 miliardi di dollari di spesa annuale oggi e il 48% del totale previsto destinato a un solo paese. Il secondo è probabilmente il numero più difficile da digerire per i responsabili politici europei.