Goldman Sachs prevede che gli investimenti nel settore dell'intelligenza artificiale stiano entrando in una fase più selettiva, con una maggiore attenzione all'infrastruttura dei data center necessaria per gestire i sistemi di AI.

Spostamento verso infrastrutture solide

Secondo un'analisi recente di Goldman Sachs, il mercato si sta muovendo verso una "corsa alla qualità". Gli investitori stanno prestando maggiore attenzione alle aziende che possiedono e gestiscono grandi data center e infrastrutture di calcolo. Le aziende che offrono strumenti di AI specifici o software sperimentali stanno ricevendo meno attenzione.

Goldman Sachs prevede una rapida crescita della spesa per l'infrastruttura AI, poiché le aziende espandono la capacità di calcolo per il training e il deployment dei modelli. Le aziende cloud hyperscale stanno investendo decine di miliardi di dollari ogni anno in nuovi data center e hardware di calcolo. Anche i sistemi di networking si stanno espandendo per supportare questa crescita.

Rimodellamento del mercato dei data center

Goldman Sachs Research stima che i carichi di lavoro AI potrebbero rappresentare circa il 30% della capacità totale dei data center nei prossimi due anni, poiché la domanda di potenza di calcolo cresce nei servizi cloud e nelle applicazioni enterprise. L'addestramento di modelli di grandi dimensioni richiede migliaia di chip in esecuzione in parallelo per periodi prolungati. Anche l'inference, il processo di generazione di risposte o previsioni, richiede una potenza di calcolo costante quando i servizi sono in esecuzione.

I fornitori di servizi cloud e gli sviluppatori di AI stanno espandendo la capacità dei data center a un ritmo mai visto nelle precedenti fasi del cloud computing. La domanda di infrastrutture si estende oltre l'hardware di calcolo. L'approvvigionamento energetico sta diventando una questione centrale nella corsa all'AI.

Impatto sull'energia

Goldman Sachs Research stima che la domanda globale di energia per i data center potrebbe aumentare di circa il 175% entro il 2030 rispetto ai livelli del 2023, trainata in gran parte dai carichi di lavoro AI. Questo aumento equivarrebbe approssimativamente ad aggiungere la domanda di elettricità di un altro paese tra i primi 10 consumatori di energia alla rete globale. L'aumento della domanda di energia sta spingendo le utility e i governi a considerare nuovi investimenti nelle infrastrutture energetiche.

I limiti infrastrutturali stanno influenzando le strategie AI delle aziende, con la localizzazione dei data center che diventa cruciale per l'accesso a energia stabile e reti in fibra ad alta capacità. La costruzione di data center di grandi dimensioni comporta catene di approvvigionamento complesse e dipende da accordi energetici a lungo termine. La scarsità di apparecchiature elettriche e i ritardi nell'espansione della rete possono rallentare i nuovi progetti.