I quattro più grandi hyperscaler sono in corsa per investire collettivamente circa 735 miliardi di dollari nelle infrastrutture di data center per l'AI nel solo 2026, secondo le proiezioni per l'anno, mentre competono per costruire la capacità di calcolo necessaria ad addestrare ed eseguire modelli AI su larga scala.

Goldman Sachs stima che la spesa in conto capitale globale per le infrastrutture AI potrebbe avvicinarsi ai 1.000 miliardi di dollari quest'anno. La quota statunitense di tale spesa si colloca tra i 630 e i 745 miliardi di dollari, con le aziende Big Tech responsabili della maggior parte.

Da dove arrivano i capitali

Amazon guida il gruppo, con piani per stanziare circa 200 miliardi di dollari in spese in conto capitale. Alphabet segue da vicino, con un obiettivo compreso tra 175 e 205 miliardi di dollari. Microsoft dovrebbe superare i 120 miliardi, mentre Meta, che in precedenza aveva indicato una guida verso i 70 miliardi, ha notevolmente aumentato le proprie ambizioni di spesa.

I budget comprendono l'acquisizione di terreni, la costruzione degli edifici, i sistemi di alimentazione e raffreddamento e le rack di server AI che alla fine riempiono le strutture. Nel complesso, i primi quattro hyperscaler avranno speso più di 1.000 miliardi di dollari per questa espansione dal 2023.

I fornitori industriali dietro l'espansione

Una serie di aziende industriali meno note è direttamente inserita nella catena di fornitura. Vertiv si specializza nel raffreddamento e nella gestione dell'energia per i data center. Quanta Services si occupa delle infrastrutture elettriche e delle connessioni alla rete richieste da ogni nuova struttura, mentre Comfort Systems fornisce soluzioni HVAC per le esigenze di controllo climatico degli ambienti ad alta densità di calcolo.

La voce di costo più rilevante all'interno di ogni struttura, tuttavia, è rappresentata dagli stessi acceleratori AI e server, il che ha trascinato nel boom anche i fornitori di semiconduttori, accanto alle imprese di costruzioni e ingegneria.

Anche i produttori di energia sono destinati a beneficiarne. Vistra, uno dei maggiori generatori di elettricità statunitensi, è ben posizionata per trarre vantaggio dal consumo di porzioni sempre più ampie della rete da parte dei data center. Secondo gli analisti energetici federali, nel 2023 i data center hanno rappresentato circa il 4% dell'uso di elettricità negli Stati Uniti, e si prevede che questa quota possa salire fino al 12% entro il 2028. Gli amministratori degli hyperscaler, dal canto loro, hanno ripetutamente indicato la disponibilità di energia, e non la fornitura di chip, come principale vincolo alla velocità con cui la nuova capacità può entrare in funzione.

Le resistenze delle comunità locali

Non tutte le comunità accolgono favorevolmente l'espansione. Nel primo trimestre del 2026 progetti di data center AI per un valore superiore a 130 miliardi di dollari sono stati bloccati o ritardati a causa dell'opposizione locale. Residenti e amministrazioni comunali si sono opposti al rumore, al consumo di acqua e alle richieste energetiche che le enormi strutture di calcolo portano nei loro quartieri.

Le risposte variano per giurisdizione: alcune hanno imposto moratorie sulla costruzione di nuovi data center, mentre altre stanno accelerando le approvazioni nella speranza di ottenere benefici economici. Il modo in cui si risolverà l'equilibrio tra opposizione locale e incentivo economico contribuirà a determinare dove, e con quale rapidità, la spesa prevista potrà effettivamente essere realizzata.

Implicazioni per il mining di criptovalute

Il boom delle infrastrutture AI ha anche implicazioni significative per le operazioni di mining di criptovalute, che competono per molte delle stesse risorse, tra cui elettricità a basso costo, capacità di raffreddamento e accesso alla rete. Diverse società di mining quotate in borsa si sono già parzialmente riorientate verso l'hosting AI, riconoscendo che affittare capacità GPU per i carichi di lavoro AI può essere più redditizio per megawatt rispetto al mining di Bitcoin.

Per quanto riguarda l'espansione nel suo complesso, i prossimi punti di controllo sono gli aggiornamenti trimestrali delle guidance aziendali sulla spesa in conto capitale e la rapidità con cui i ricavi cloud legati all'AI crescono rispetto alle spese che li sostengono.