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L'hype cycle dell'intelligenza artificiale (IA) potrebbe essere giunto al termine. I colossi della tecnologia e gli investitori sono entusiasti della capacità dell'IA di aumentare la produttività e trasformare l'economia.

Tuttavia, alcuni vincoli sul fronte delle risorse potrebbero impedire ai tassi di crescita dell'IA di soddisfare le grandi aspettative. Negli ultimi mesi, infatti, gli investitori hanno iniziato a chiedersi quanto tempo ci vorrà perché gli investimenti multimiliardari nell'IA si traducano in una crescita degli utili. I colli di bottiglia, però, potrebbero non essere dove ci si aspetta.

“È ironico che la produzione di una tecnologia avanzata come l'IA richieda enormi risorse fisiche, dato che non ci si aspetterebbe che una tecnologia così avanzata sia soggetta a vincoli materiali”, afferma l'economista statunitense Jared Franz.

Non tutti i vincoli legati alle risorse faranno notizia, come la carenza di semiconduttori avanzati prodotti da NVIDIA e altri produttori di chip. Di seguito analizziamo quattro vincoli sul fronte delle risorse che potrebbero rallentare la crescita dell'IA e offrire opportunità alle società della old economy.

1. L'IA scatena nel XXI secolo una corsa al rame

Gli strumenti di IA generativa come ChatGPT si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni ospitati su migliaia di server in enormi data center. Questi centri richiedono sistemi di raffreddamento per far sì che i server funzionino in modo più efficiente, oltre a un'infrastruttura elettrica composta da trasformatori, generatori e linee di trasmissione. La maggior parte di questi elementi richiede rame. Per costruire un data center Microsoft da 500 milioni di dollari vicino a Chicago ci sono volute, ad esempio, 2.177 tonnellate di rame.

Anatomia di un data center: server, alimentazione e sistemi di raffreddamento

“Se le proiezioni degli hyperscaler sono corrette, i data center costruiti nei prossimi otto anni richiederanno un milione di tonnellate di rame solo negli Stati Uniti”, afferma Franz. “Si pensi quindi al dato a livello globale."

Si prevede che la domanda di rame per i veicoli elettrici, le tecnologie per l'energia pulita e la modernizzazione della rete elettrica statunitense genererà un deficit sempre più ampio. Secondo JPMorgan, la prevista costruzione di data center per l'IA porterà il deficit a più di sei milioni di tonnellate entro il 2030. "Le società minerarie saranno in grado di estrarre abbastanza rame in tempi rapidi per soddisfare le aspettative di espansione dell'IA?”, si chiede Franz.

Anticipando le carenze, le società minerarie globali si stanno concentrando sull'acquisizione e sull'espansione delle attività legate al rame. A luglio Grupo México, conglomerato che gestisce alcune delle miniere di rame a più basso costo, ha riavviato i lavori nel Perù meridionale per incrementare la produzione. Allo stesso modo, il quarto produttore di rame, Glencore, sta puntando sulle attività in Argentina per raddoppiare la produzione nei prossimi anni.

2. La domanda di energia si rivolgerà al nucleare

L'IA, come qualsiasi altra tecnologia avanzata, necessita di energia, molta energia. Secondo l'Electric Power Research Institute, i data center potrebbero consumare fino al 9% della produzione totale di elettricità degli Stati Uniti entro il 2030, più del doppio dell'utilizzo attuale. “Le richieste alla rete da parte dei data center e dei veicoli elettrici porteranno a un aumento dei consumi che non si vedeva da circa 20 anni”, afferma Cheryl Frank, gestore di portafogli azionari.

I data center hanno bisogno di energia elettrica

Le aziende elettriche statunitensi potranno soddisfare l'impennata della domanda nel breve termine? Probabilmente sì, ma secondo Franz con qualche complicazione. In primo luogo, le dinamiche della domanda e dell'offerta variano da Stato a Stato. “Potrebbero esserci degli squilibri in determinati Stati, ma se la traiettoria attuale proseguirà, l'energia dovrebbe essere sufficiente. Se invece dovesse raddoppiare, sarebbe estremamente difficile introdurre nuova capacità in tempi brevi.”

Inoltre, molti dei colossi tecnologici si sono impegnati ad azzerare le emissioni nette di carbonio entro il 2030. “Non sarà semplice soddisfare questi impegni e la domanda di energia nel breve termine”, aggiunge Franz. “Avremo bisogno di molta più energia eolica, solare, gas naturale e forse dovremo rallentare il ritmo di smantellamento delle centrali a carbone. Potremmo dover sfruttare tutte le fonti energetiche.”

In alcune aree a elevata domanda, le connessioni disponibili sono scarse. “Alle aziende viene detto che non possono ottenere una connessione al sistema e che devono entrare in una lista d'attesa”, afferma Frank. Per soddisfare le sue crescenti esigenze, a settembre Microsoft ha raggiunto un accordo con il fornitore di energia nucleare Constellation Energy per riavviare la centrale nucleare di Three Mile Island in Pennsylvania.

3. Il fabbisogno di beni strumentali è in aumento

L'ingente fabbisogno di beni strumentali per la costruzione di data center e l'aumento della produzione di energia a livello globale sta incrementando la domanda di una serie di aziende industriali, in alcuni casi provocando carenze. Ad esempio, il produttore di apparecchiature energetiche GE Vernova prevede che il suo arretrato di 6,4 miliardi di dollari di turbine a gas necessarie per i generatori di backup e altre apparecchiature elettriche triplicherà entro la fine del 2024.

Poiché i chip per l'IA generano una grande quantità di calore, i data center necessitano di sistemi avanzati di raffreddamento a liquido per evitare guasti alle apparecchiature e migliorare l'efficienza energetica. Quest'anno produttori industriali come Modine e Vertiv hanno registrato aumenti a tre cifre nelle loro quotazioni azionarie grazie all'incremento della domanda dei loro prodotti.

La necessità di tecnologie di raffreddamento ha sostenuto le aziende industriali

4. All'IA servono più esseri umani

I titoli dei giornali si concentrano sulla possibilità che l'IA elimini posti di lavoro, ma la sua diffusione si scontra con una potenziale carenza di risorse umane. “Le aziende iniziano a segnalare una vera e propria carenza di ingegneri specializzati in IA in grado di costruire modelli fondamentali, così come di professionisti in grado di implementare sistemi di IA su scala aziendale”, afferma Franz.

Secondo un recente sondaggio condotto da Salesforce, il 60% dei professionisti IT del settore pubblico ha individuato nella carenza di competenze in materia di IA la sfida principale per l'implementazione di quest'ultima.

Senza personale esperto che effettui l'implementazione, l'adozione sarà probabilmente più lenta e richiederà più tempo per generare le efficienze che la tecnologia può fornire. “Penso che società di servizi professionali come Accenture e Oracle svolgeranno un ruolo importante nell'aiutare le imprese a determinare le loro strategie di IA”, aggiunge Frank. “Ci saranno molte persone in questa catena.”

In conclusione

La tecnologia dell'IA può certamente aumentare la produttività e trasformare l'economia nel lungo periodo, ma la sua implementazione e adozione richiederanno probabilmente del tempo a causa dei potenziali colli di bottiglia qui individuati e di altri fattori. I progressi tecnologici potrebbero attenuare alcuni di questi vincoli. Ad esempio, i futuri progressi nella progettazione dei semiconduttori potrebbero ridurre la quantità di energia necessaria nei data center, o almeno minimizzare i requisiti attuali.

“Prevedo due cicli di IA”, conclude Frank. “Quello in cui ci troviamo, che è un ciclo per i consumatori trainato dalla pubblicità e, successivamente, un ciclo per le imprese che sarà più gestibile ma molto più lungo e lento. Questo pattern non è insolito quando si ha a che fare con l'innovazione."