Le società elettriche statunitensi possono ora ricorrere all'eminent domain per espropriare terreni privati e far passare le linee di trasmissione necessarie ai data center per l'intelligenza artificiale. È quanto emerge da un rapporto che delinea una prassi già in uso in diversi stati: quando i proprietari rifiutano di vendere, lo Stato interviene forzosamente, appellandosi alla pubblica utilità dell'infrastruttura. Dietro la cortina legale, però, si nasconde una domanda di potenza senza precedenti, trainata dall'addestramento e dall'inference di Large Language Models, e la corsa a costruire siti sempre più energivori.

Il nodo non è soltanto tecnico. L'eminent domain per i data center scardina l'equilibrio classico tra interesse pubblico e proprietà privata perché l'utilità di un cluster GPU da centinaia di megawatt è meno immediata di un ospedale o di un ponte. Le aziende tech, da parte loro, hanno bisogno di allacci rapidi: un progetto di trasmissione che richiede anni di negoziati con i proprietari terrieri diventa un collo di bottiglia inaccettabile quando il time-to-market per un nuovo modello si misura in mesi. Così, le utilities usano leve legislative nate per le grandi opere civili per sbloccare i cantieri.

Chi perde sono le comunità locali e i piccoli proprietari, che vedono ridursi il margine di opposizione. Sul medio periodo, però, anche i grandi hyperscaler potrebbero trovarsi in una posizione scomoda: un'espansione affidata all'esproprio rischia di inasprire il conflitto con i territori e di attirare regolamentazioni più stringenti, soprattutto in Europa dove il GDPR e le norme sulla sovranità dei dati rendono già complesso spostare workload oltreconfine. Per questo alcune organizzazioni che valutano deployment on-premise o self-hosted iniziano a considerare l'autoproduzione energetica e i siti in aree industriali dismesse, dove la contestazione sociale è minore e i permessi più snelli.

Il fenomeno segnala anche un cambiamento strutturale: l'infrastruttura elettrica diventa il vero fattore abilitante per l'AI, al pari dei chip. Fino a ieri il dibattito ruotava attorno a GPU, VRAM, quantization e framework di serving; oggi la catena del valore si allunga fino alla rete di trasmissione. Non è un caso che le società di venture capital stiano finanziando startup che offrono microgrid e storage on-site per i data center, creando un'alternativa all'allaccio alla rete pubblica e, di conseguenza, all'eminent domain.

Per chi costruisce infrastruttura on-premise, la lezione è chiara: la disponibilità di potenza elettrica diventa un parametro di selezione del sito più stringente della latenza di rete o del costo degli immobili. I framework di analisi del Total Cost of Ownership devono ora includere il rischio normativo legato all'acquisizione dei terreni e alla costruzione delle linee, un rischio che può far lievitare i costi operativi e allungare i tempi di messa in servizio ben oltre le stime iniziali. In questo scenario, il vero lusso per un data center AI non è più il numero di GPU, ma un allaccio a una sottostazione senza vincoli espropriativi.