FRANKLIN TEMPLETON / Intelligenza Artificiale e Infrastrutture Energetiche

Michael Browne, Global Investment Strategist di Franklin Templeton Institute - 27/10/2025 13:54:24

Man mano che l’intelligenza artificiale trasforma le industrie, il suo enorme fabbisogno energetico sta mettendo a dura prova le infrastrutture esistenti. Sono necessarie soluzioni innovative per soddisfare le crescenti richieste, stimolando investimenti in nuove fonti di energia e sistemi di rete intelligenti.

È sempre più evidente che il boom dell’intelligenza artificiale (IA) è tutto fuorché artificiale. L’IA è reale e sta permeando le sue applicazioni in vari settori, consentendo progressi nella sanità, nella finanza, nei trasporti, nella manifattura e nei servizi aziendali. Tuttavia, la proliferazione dell’IA nell’economia mondiale richiederà investimenti ingenti. Negli Stati Uniti, si prevede che i “Big Four” (Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta) spenderanno più di 3 trilioni di dollari in intelligenza artificiale entro la fine del decennio. Gran parte verrà dedicata allo sviluppo e alla trasmissione sicura dell’energia richiesta da enormi banche di processori AI. L’intelligenza artificiale ha un enorme fabbisogno di elettricità, creando sia sfide che opportunità per gli investitori. Di conseguenza, l’AI incoraggerà anche una significativa innovazione e investimento nell’efficienza della produzione, distribuzione e stoccaggio di elettricità.

L’IA è ad alta intensità energetica

Con l’aumentare delle dimensioni e della complessità dei modelli di intelligenza artificiale, la loro richiesta di energie in ingresso sta crescendo rapidamente. Attualmente, gli usi dell’IA assorbono circa il 4,5% della produzione totale di elettricità negli Stati Uniti, equivalente a quella di circa 20 milioni di abitazioni americane o al consumo totale di elettricità attuale della Spagna. Entro il 2035, l’IA potrebbe rappresentare il 5% di tutto il consumo energetico nel mondo.

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Queste tendenze imporranno enormi pressioni sulle infrastrutture energetiche esistenti e richiederanno investimenti significativi nella fornitura di energia, nella trasmissione di elettricità, nella sicurezza e nella resilienza. Nei prossimi cinque anni, le infrastrutture energetiche necessarie per sostenere la crescita dell’IA si svilupperanno in tre aree: espansione e ottimizzazione dei data center, generazione di energia e modernizzazione della rete.

Al centro delle esigenze energetiche dell’IA ci sono i centri dati, che sono i punti fisici dove l’IA viene addestrata, distribuita e operativa. Man mano che i modelli diventano più complessi – con trilioni di parametri e requisiti di inferenza in tempo reale – la potenza di calcolo necessaria sta aumentando esponenzialmente. Data l’importante interesse commerciale per le applicazioni di IA in tutti i settori dell’economia, si prevede che la capacità dei centri dati raddoppi entro il 2030, e l’IA potrebbe rappresentare fino al 20% del consumo totale di energia dei centri dati.

Il futuro: efficienza e fonti alternative

Sembra sempre più probabile che le massive esigenze energetiche dell’IA non possano essere soddisfatte solo aumentando la produzione e la distribuzione di energia, per quanto necessari siano tali sviluppi. Saranno necessarie innovazioni nell’efficienza e nelle fonti alternative di energia.

L’hardware per l’IA, come i TPU (unità di elaborazione tensoriale) e le GPU (unità di elaborazione grafica), richiede sistemi di raffreddamento calibrati e software di gestione energetica associato. Innovazioni come il raffreddamento a immersione o il riutilizzo del calore di scarto possono ridurre il consumo energetico per calcolo e diventeranno più importanti man mano che la domanda di energia aumenta. Infatti, senza progressi nell’ottimizzazione energetica, il consumo energetico dei centri dati alimentati da IA potrebbe raggiungere livelli insostenibili dal punto di vista finanziario e ambientale entro un decennio.

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Per sostenere le crescenti esigenze energetiche dell’IA, il mix di generazione energetica globale deve spostarsi verso fonti scalabili e sostenibili. Attualmente, molti data center sono alimentati da combustibili fossili, che non solo contribuiscono alle emissioni di carbonio, ma sono anche vulnerabili alla volatilità dei prezzi e alle interruzioni dell’offerta.

Nei prossimi cinque anni, le esigenze energetiche legate all’IA saranno sempre più soddisfatte da fonti rinnovabili come solare, eolico e idroelettrico. In alcuni casi innovativi, vengono costruiti reattori nucleari di piccola scala appositamente per alimentare l’infrastruttura dell’IA. Gli operatori di data center hyperscale stanno già investendo in contratti di acquisto di energia privata (PPA) con fornitori di energia rinnovabile, mirando a garantire elettricità a lungo termine e priva di carbonio. Tuttavia, le rinnovabili presentano sfide a causa della loro natura intermittente.

Per mitigare queste sfide e migliorare la sicurezza energetica, le tecnologie di stoccaggio dell’energia – in particolare le batterie su scala utilitaria – saranno essenziali. Questi sistemi possono immagazzinare l’energia in eccesso generata durante i picchi di produzione rinnovabile e rilasciarla durante i picchi di domanda. L’IA può assistere ottimizzando le previsioni energetiche, l’equilibrio della rete e la risposta alla domanda attraverso analisi in tempo reale.

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Trasmissione smart

Per quanto riguarda le esigenze di trasmissione dell’energia, le reti centralizzate tradizionali sono incompatibili con le domande decentralizzate delle infrastrutture AI. Reti più moderne, cioè “smart”, diventeranno necessarie. Il loro sviluppo comporterà l’aggiornamento delle linee di trasmissione, l’implementazione di sistemi di monitoraggio e controllo in tempo reale, e l’integrazione di fonti di energia locali, inclusi l’eolico, il solare, il nucleare e le batterie.

Ad esempio, le reti intelligenti consentono di allocare continuamente e istantaneamente l’energia non appena si presentano le necessità, aiutando a soddisfare i picchi di domanda causati dalle esigenze dell’intelligenza artificiale. I centri AI possono anche migliorare la resilienza della rete attraverso la previsione del carico e il routing energetico adattivo.

Conclusioni

La convergenza dell’IA e delle infrastrutture energetiche non è uno scenario lontano: è una trasformazione attiva che sta già rimodellando i mercati. Per gli investitori, crediamo che i prossimi cinque anni rappresentino un’opportunità per capitalizzare questo cambiamento. Il settore energetico, in tutte le sue dimensioni, deve supportare un vasto aumento della potenza computazionale mentre si trasforma verso una produzione e distribuzione sostenibile. Deve anche migliorare la resilienza e la sicurezza. Tutte queste esigenze richiederanno investimenti significativi in nuove fonti di energia, generazione di energia, distribuzione e sistemi di rete intelligenti e flessibili. A nostro avviso, si tratta di un’opportunità unica in una generazione.

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