L’intelligenza artificiale è entrata nella fase infrastrutturale: non si tratta più solo di software, ma di potenza computazionale, energia, semiconduttori e reti globali di data center. Tra il 2025 ed il 2035 governi e grandi società stanno allocando capitali su scala paragonabile alle rivoluzioni industriali precedenti.
La competizione non riguarda più soltanto modelli linguistici o chatbot, bensì il controllo dell’intera filiera: energia, cloud, hardware e applicazioni. In questo contesto, si è aperta una vera e propria “guerra di Capex”, in cui poche aziende concentrano investimenti per centinaia di miliardi di dollari, con impatti diretti su crescita economica, geopolitica tecnologica e catene produttive globali. Vediamo tutti i dettagli.
Data center, l’ingresso dell’India: il piano da 100 miliardi di Adani
Tra gli annunci più rilevanti del 2026 c’è quello di Adani Group, che investirà 100 miliardi di dollari entro il 2035 per costruire data center hyperscale alimentati da energie rinnovabili. L’obiettivo è creare la più grande piattaforma integrata energia-calcolo al mondo e trasformare l’India da utilizzatore a esportatore di capacità computazionale.
Il progetto si basa su AdaniConnex, la joint venture con EdgeConnex, e su partnership con Google. Secondo il gruppo, l’iniziativa potrebbe generare un ecosistema di infrastrutture AI da circa 250 miliardi di dollari considerando gli investimenti indotti in server, cloud sovrani e manifattura. Si tratta del primo tentativo di un grande paese emergente di costruire una sovranità tecnologica completa sull’AI, combinando elettricità, data center e modelli.
Gli hyperscaler USA: ogni anno oltre 600 miliardi di investimenti in AI
La vera scala della competizione emerge però osservando i giganti del cloud USA. Le quattro principali realtà statunitensi stanno infatti avviando un ciclo di investimenti senza precedenti, concentrato quasi interamente su data center, chip AI e infrastruttura energetica.
Nel complesso i seguenti quattro gruppi si stima che potrebbero superare i 600 miliardi di dollari di investimenti in un solo anno, una cifra senza precedenti nella storia tecnologica recente. Vediamo chi sono e altre informazioni importanti.
Amazon: hyperscale computing e vantaggio logistico dei dati
Amazon resta il baricentro della spesa globale in IA perché il suo modello economico dipende direttamente dalla capacità di calcolo venduta tramite AWS. Le stime di mercato indicano per il 2026 oltre 200 miliardi di dollari di capex, destinati soprattutto a nuovi data center ad altissima densità energetica e a cluster GPU per modelli generativi.
La strategia non riguarda solo l’offerta cloud: Amazon sta integrando modelli proprietari nei servizi aziendali, nella pubblicità e nella logistica. In pratica ogni miglioramento dell’AI riduce costi operativi e contemporaneamente aumenta la domanda di potenza di calcolo da parte dei clienti, creando un ciclo auto-alimentato di investimento e ricavi ricorrenti.
Microsoft: monetizzare l’AI dentro il software enterprise
Microsoft si muove su una logica diversa: la priorità non è vendere solo infrastruttura ma incorporare l’AI nei prodotti a margine più elevato. Le stime indicano 100-150 miliardi di dollari di investimenti per cloud e data center, necessari a sostenere Copilot, Azure e le applicazioni aziendali.
Il punto chiave è la leva sui prezzi: se l’AI aumenta la produttività dei clienti, Microsoft può aumentare il valore degli abbonamenti software. L’infrastruttura diventa quindi un costo necessario per difendere e ampliare il monopolio economico dell’ecosistema Office-Dynamics-Azure, non il fine ultimo.
Alphabet (Google): controllo della filiera tecnologica
Alphabet investe circa 175-185 miliardi di dollari con un approccio verticalmente integrato. Oltre ai data center, finanzia chip proprietari TPU, modelli linguistici e servizi cloud.
La logica è proteggere la posizione dominante nella ricerca online e nella pubblicità: l’AI riduce i costi computazionali nel lungo periodo e allo stesso tempo ridefinisce il modo in cui gli utenti accedono alle informazioni. Alphabet non può permettersi di dipendere da hardware esterno, quindi investe simultaneamente in silicio, software e infrastruttura per controllare margini e performance.
Meta Platforms: AI come motore economico della pubblicità
Meta Platforms prevede oltre 115-135 miliardi di dollari destinati a modelli proprietari, raccomandazioni pubblicitarie e ambienti immersivi. Qui l’AI non è tanto un prodotto quanto il meccanismo che genera ricavi: migliori algoritmi di targeting significano prezzi pubblicitari più alti.
La costruzione di enormi cluster di calcolo serve quindi ad aumentare la precisione delle inserzioni e il tempo speso sulle piattaforme. La realtà virtuale resta un’opzione strategica di lungo periodo, ma nel breve periodo l’AI è il vero driver di redditività.
Non solo big tech USA: la spinta cinese all’infrastruttura AI
Anche la Cina è oggi protagonista nella corsa agli investimenti per l’intelligenza artificiale, pur con una dinamica leggermente diversa rispetto agli hyperscaler statunitensi. I principali gruppi tecnologici cinesi stanno aumentando la spesa in cloud, modelli AI e infrastrutture di calcolo, con impegni di capitale significativi per rafforzare capacità domestiche e espandersi anche all’estero.
Alibaba Group ha annunciato un piano per investire circa 380 miliardi di yuan (circa 53 miliardi di dollari) nei prossimi tre anni per costruire sistemi cloud e infrastrutture per l’IA, cifra che rappresenta uno dei maggiori impegni in Cina per l’hardware e il cloud AI e che riflette la rapida crescita del suo Alibaba Cloud nel mercato domestico e internazionale.
Oltre ad Alibaba, provider come Huawei Cloud e Tencent Cloud stanno incrementando la propria presenza, con quest’ultimo impegnato anche nello sviluppo di servizi e piattaforme AI avanzate, contribuendo a far registrare una crescita a doppia cifra nel fatturato del cloud nel 2025.
Questi investimenti si inseriscono in una strategia nazionale più ampia che vede Pechino puntare all’autosufficienza tecnologica e alla leadership nelle tecnologie intelligenti, sostenendo la costruzione di capacità cloud, modelli AI e tecnologie di calcolo core integrate nel tessuto economico.
Dal cloud all’energia: la verticalizzazione degli investimenti in AI
La caratteristica distintiva di questo ciclo non è solo la dimensione degli investimenti, ma la loro natura verticale. Le aziende non acquistano più semplicemente capacità cloud: costruiscono centrali elettriche, progettano chip, sviluppano modelli e controllano distribuzione software.
L’AI diventa quindi una infrastruttura economica di base, paragonabile a reti ferroviarie o elettriche. In questo scenario, la differenza tra aziende tech e industriali tende a dissolversi. Un gruppo energetico come Adani entra nel computing, mentre le big tech diventano operatori energetici e immobiliari su scala globale.