La seconda metà del 2026 dovrebbe portare una crescita modesta per il settore tecnicico, secondo le proiezioni di Alltop diffuse da DIGITIMES. A trainare l’espansione saranno principalmente due motori: i server dedicati all’intelligenza artificiale e la domanda in ripresa di veicoli elettrici (EV). Un outlook che, pur nella prudenza, conferma la centralità dell’hardware per AI nelle strategie industriali a medio termine.

La cautela nel forecast non è casuale. Dopo un biennio di investimenti record in infrastrutture per LLM, il mercato sta forse entrando in una fase di consolidamento. Tuttavia, la voce “server AI” resta il perno su cui ruota l’intero comparto. Questi sistemi, spesso equipaggiati con GPU di ultima generazione e notevoli quantità di VRAM, rappresentano la spina dorsale di qualunque deployment di modelli linguistici, sia in cloud che on-premise. Per chi valuta architetture self-hosted, la disponibilità e il costo di queste macchine sono variabili decisive nel calcolo del TCO.

La domanda di server AI continua a essere sostenuta dalla corsa all’adozione di LLM in ambito enterprise, dove le esigenze di sovranità dei dati e bassa latenza spingono verso soluzioni on-prem. Non sorprende quindi che le proiezioni di Alltop, benché caute, vedano proprio in questo segmento il contributo più significativo alla crescita. Il recupero del mercato EV, invece, aggiunge un’ulteriore spinta, segnalando una normalizzazione dopo le turbolenze degli ultimi anni.

Per i responsabili IT, il messaggio è chiaro: l’hardware per AI rimane un investimento prioritario, ma la fase di euforia speculativa sta lasciando il posto a valutazioni più attente del ritorno sull’investimento. La cautela proiettata da Alltop potrebbe riflettere non tanto un rallentamento della domanda, quanto una maturazione del mercato, dove le aziende scelgono con maggiore cognizione di causa tra opzioni on-premises, cloud o ibride.

In questo scenario, la filiera dei componenti – dai chip di calcolo alle memorie ad alta banda – resterà sotto pressione. Chi pianifica deployment on-premise farebbe bene a considerare i tempi di approvvigionamento e i potenziali colli di bottiglia. Non è un caso che l’analisi di AI-RADAR si concentri proprio su questi aspetti per aiutare le organizzazioni a navigare le scelte infrastrutturali.

In definitiva, la proiezione di Alltop dipinge un 2026 fatto di pragmatismo. La crescita c’è, ma è guidata da esigenze concrete: server per addestrare e fare inference con LLM, e una mobilità elettrica che torna a crescere. Un panorama dove la solidità dei fondamentali conta più degli entusiasmi a breve termine.