La spesa in conto capitale per l’AI cresce rapidamente, la rete elettrica diventa più sotto pressione! Goldman Sachs aumenta drasticamente le previsioni di consumo energetico globale per l’AI: domanda in crescita del 220% entro il 2030

Negli ultimi due mesi, l’“incremento” degli investimenti nell’AI ha iniziato a espandersi dai chip e server a un anello ancora più difficile da colmare: l’energia elettrica. I grandi fornitori cloud hanno rivisto al rialzo le spese in conto capitale e i budget di R&D, con una distribuzione della potenza di calcolo per training e inferenza ancora più aggressiva, incrementando direttamente la pendenza della domanda di energia dei data center nel lungo termine. Allo stesso tempo, anche le preoccupazioni del mercato stanno cambiando: non si tratta più di “se serva energia”, ma di “se la supply chain sia in grado di consegnare l’elettricità ai data center in tempo”.

Secondo quanto riportato da Trading Desk, Brian Singer, analista del Dipartimento di Ricerca Globale di Goldman Sachs, ha scritto nel rapporto del 23: “Abbiamo rivisto l’incremento della domanda globale di energia dei data center al 2030, rispetto al 2023, dal 175% al 220%.” L’attenzione principale di questa revisione si concentra sugli Stati Uniti: circa il 60% della nuova domanda di energia arriverà dagli USA, e anche la previsione di capacità dei data center è stata sensibilmente aumentata.

La questione più spinosa è che un aumento della domanda non equivale a un percorso chiaro. I tempi di connessione alla rete, distribuzione e consegna degli impianti si stanno allungando, e così la soluzione “behind-the-meter” – una scelta più simile a una soluzione temporanea – è stata portata in primo piano: principalmente alimentata a gas naturale, permette di far partire i data center, per poi collegarli successivamente alla rete. Goldman Sachs ha anche rivisto al rialzo la crescita prevista della domanda di energia negli Stati Uniti al 3,2% annuo fino al 2030, di cui i data center contribuiscono con 2 punti percentuali.

Dal punto di vista degli investimenti, Goldman Sachs non è prudente: sebbene le azioni legate alla supply chain dell’energia per i data center abbiano già registrato performance superiori, il rapporto mantiene comunque una visione rialzista, puntando su una narrazione più ampia: per evitare “incidenti di affidabilità” legati a energia, acqua, rete e supply chain, le infrastrutture entreranno in un ciclo di investimenti più lungo. Tuttavia, questo ciclo non è illimitato: se l’AI passerà dalla fase di “speranze e sogni” a quella di “esecuzione”, i vincoli di budget e rendimento diventeranno più rigidi e i driver di prezzo delle azioni si sposteranno dal tema generale a una selezione più rigorosa dei singoli titoli.

L’incremento della domanda di energia al 2030 viene ricalcolato: degli oltre 905 TWh, il 60% agli USA

Goldman Sachs stima l’incremento della domanda globale di energia dei data center (AI+non AI) al 2030 a 905 TWh rispetto al 2023, pari a una crescita del 220% rispetto al 2023. L’ipotesi precedente era di una crescita del 175%. Le ragioni dell’aumento sono semplici: il team TMT ha rivisto al rialzo le previsioni di spedizione di server AI, la quota di server ad alta potenza per l’inferenza è in aumento e l’espansione della capacità dei data center è più rapida.

A livello strutturale, il peso degli USA continua a salire. Goldman Sachs prevede che circa il 60% dei 905 TWh aggiuntivi saranno negli Stati Uniti (circa il 50% in precedenza). Anche la previsione di capacità dei data center è stata aumentata: la capacità dei data center USA dovrebbe raggiungere i 95 GW nel 2030 (32 GW nel 2025), mentre all’estero dovrebbe arrivare a 72 GW (42 GW nel 2025). L’espansione di AI e data center è ancora definita come un fenomeno globale, ma “chi consuma per primo l’energia” resta comunque gli Stati Uniti.

Il tasso di reinvestimento dei grandi cloud provider si avvicina al 90%, il focus passa da “investimenti” a “rendimenti”

Il rapporto segnala un dato chiave: la velocità di revisione dei budget è troppo rapida. Negli ultimi due mesi, gli analisti di Goldman Sachs hanno aumentato di oltre 300 miliardi di dollari il capex+R&D dei grandi cloud provider previsti per il 2026-27; inoltre, prevedono che il capex+R&D dei principali hyperscalers globali raddoppierà tra il 2025 e il 2029.

Un aspetto su cui concentrarsi è il tasso di reinvestimento (capex+R&D/flusso di cassa operativo). Goldman Sachs stima che nel 2026/27 raggiungerà rispettivamente l’87%/83% (in precedenza 79%/76%). I capitali vengono ancora investiti, ma lo spazio per il free cash flow distribuibile agli azionisti si riduce, e questo spiega perché il rapporto sottolinea ripetutamente la “crescita dei ricavi AI” e il “valore quantificabile”: quando l’intensità degli investimenti aumenta, il mercato chiederà sempre più spesso quali risultati concreti sta portando l’AI.

Goldman Sachs cita un esempio “quantificabile”: l’AI accelera la ricerca farmaceutica. Secondo il team healthcare, i dati recenti mostrano due cambiamenti: il tasso di successo è aumentato di 370 punti base (dal 6,4% al 10,3%), mentre il ciclo di ricerca si è accorciato da circa 13 a circa 10 anni; sulla base di ciò, si stima che il valore attuale delle pipeline farmaceutiche a 10 anni possa aumentare da 830 milioni di dollari (con tasso di attualizzazione del 21%) a 4,12 miliardi di dollari (tasso di attualizzazione dell’8%). Questi casi servono soprattutto a rispondere alla domanda: “Dove si concretizza realmente la pervasività dell’AI?”

La crescita della domanda di energia negli USA sale al 3,2%, i data center contribuiscono per 2 punti percentuali

Dal lato energetico, Goldman Sachs ha rivisto al rialzo la crescita annua prevista per la domanda di energia negli USA (“rete+behind-the-meter”) al 3,2% fino al 2030 (in precedenza 2,6%). Analizzando i dati, la rete rappresenta il 2,6% annuo e il behind-the-meter lo 0,6%; all’interno del 2,6% della rete, i data center da soli contribuiscono per 2 punti percentuali – questo spiega perché la tensione su energia, trasmissione, distribuzione e risorse di connessione sta crescendo rapidamente.

Goldman Sachs sottolinea anche una realtà: una parte significativa dei nuovi carichi è assorbita dal behind-the-meter, soprattutto a gas naturale, anche se nel lungo termine gli hyperscalers preferiscono la rete. Aumentare la domanda di energia non è difficile, il problema è “portarla a destinazione”, e qui risiedono i colli di bottiglia della trasmissione, distribuzione e capacità di costruzione.

L’efficienza migliora, ma “ogni server consuma di più”: l’inferenza diventerà la variabile chiave nel 2026

Il rapporto analizza in dettaglio se “l’efficienza possa contenere il consumo di energia”: i server di nuova generazione sono effettivamente più efficienti, ma la crescita della domanda di potenza di calcolo è ancora più rapida. Prendendo ad esempio i server Nvidia, Goldman Sachs osserva che l’ultima generazione Vera Rubin offre una velocità di calcolo per watt massimi in training superiore del 16% rispetto a Blackwell e, cumulativamente su quattro generazioni, oltre il 650%; tuttavia, la potenza massima per server Vera Rubin è superiore del 68% rispetto a Blackwell, e su quattro generazioni l’aumento supera il 250%.

L’inferenza rappresenta un altro punto di svolta. Da un lato, Goldman Sachs mantiene l’ipotesi che la potenza totale dei server per inferenza sia inferiore a quella per training; dall’altro riconosce che la potenza dei server per inferenza è in aumento, perché cresce la quota di server ad alta potenza usati per questa funzione. Secondo il rapporto, il 2026 sarà la finestra di osservazione chiave: l’inferenza si diffonderà su larga scala a bassa potenza, oppure, per via dei modelli di inferenza e dell’automazione, si andrà verso un consumo energetico ancora maggiore? Il dibattito è ancora aperto.

“Disposti a pagare un premium per l’affidabilità” sta diventando una clausola contrattuale: premium verde integrato di 40-48 dollari/MWh

L’energia non è solo una questione di offerta, ma sta diventando anche una questione di “prezzo+politica”. Goldman Sachs riassume questa evoluzione con il termine “Green Reliability Premium”: negli USA, il costo medio dell’energia pulita per soddisfare il carico di base affidabile dei data center è di circa 40 dollari/MWh in più rispetto al benchmark, che diventano circa 48 dollari/MWh dopo la riduzione degli incentivi IRA.

Ancora più importante è il confronto: se questo premium fosse applicato all’aumento della domanda globale di energia dei data center tra il 2023 e il 2030 (905 TWh), Goldman Sachs stima una spesa settoriale di circa 37-43 miliardi di dollari. Nell’utile operativo degli hyperscalers non è una cifra eccessiva: equivale al 3,4%-4,0% dell’EBITDA totale stimato da Goldman Sachs per gli hyperscalers nel 2027 (1.079 miliardi di dollari); l’impatto medio su CROCI per il 2027 è di circa -0,8%/-0,9%. Ecco perché il rapporto conclude che gli hyperscalers possono ancora permettersi di pagare per “time-to-market” e “affidabilità”.

Dal punto di vista politico, la parola chiave menzionata dal rapporto è “ring-fence”: i costi e i rischi di affidabilità derivanti dall’espansione dei data center non devono ricadere sugli altri clienti dell’energia. Goldman Sachs prevede che tutte le parti spingeranno per una maggiore separazione contrattuale di questi effetti, mentre gli operatori dei data center saranno chiamati a dare impegni più chiari su flessibilità, assunzione dei costi infrastrutturali e persino capacità di fornire energia di ritorno alla rete.

Le apparecchiature di generazione non sono l’unico collo di bottiglia: il vero limite sono le persone

Se si dovesse scegliere tra “attrezzature” e “personale” quale sia il vincolo più stringente, Goldman Sachs sceglie il secondo. Il rapporto stima che, per soddisfare la crescita della domanda di energia negli USA/Europa dal 2023 al 2030, saranno necessari circa 510.000 nuovi posti di lavoro nel settore elettrico e della rete negli USA, e circa 250.000 in Europa.

Il rischio maggiore si concentra nella trasmissione e distribuzione (T&D): Goldman Sachs stima che negli USA saranno necessari circa 207.000 nuovi posti solo nella T&D e nella connessione alla rete, pari al 22% della crescita della forza lavoro, e per questi ruoli servono solitamente 3-4 anni di formazione. Per confronto, attualmente ci sono circa 45.000 apprendisti attivi nel settore energetico negli USA; per colmare il gap e coprire i pensionamenti, secondo Goldman Sachs il “tasso di formazione” degli apprendisti dovrebbe aumentare di 20.000-30.000 unità.

I vincoli di forza lavoro spiegano due cose: perché il behind-the-meter sia più attraente nel breve termine (meno passaggi di trasmissione e connessione), e perché gli appaltatori, le utility, le soluzioni di automazione e ottimizzazione della rete con vantaggi nel reclutamento del personale stanno venendo rivalutate.

Il “super ciclo dell’affidabilità” dà una seconda gamba alla supply chain: non si aggiorna la rete solo per l’AI

Sul fronte azionario, Goldman Sachs amplia il tema : investimenti in affidabilità per energia, acqua, rete e supply chain sotto la spinta della domanda e dell’invecchiamento delle infrastrutture. L’indicatore quantitativo fornito è: in base alle stime sulle società quotate favorite dal Green Capex, il tema dell’affidabilità corrisponde a una crescita annuale degli investimenti di oltre 80 miliardi di dollari.

Questo spiega anche una tendenza di mercato: le azioni della supply chain energetica dei data center e quelle degli hyperscaler stanno divergiando. Secondo Goldman Sachs, dal 2025 le azioni dell’ecosistema energetico dei data center hanno sovraperformato l’MSCI ACWI di circa 41 punti percentuali, e gli hyperscaler di circa 36 punti; tra queste, le aziende di apparecchiature di generazione hanno avuto le migliori performance, superando le altre della supply chain di circa 196 punti, mentre i prodotti solari, i componenti elettrici e le soluzioni di raffreddamento hanno registrato surplus notevoli.

Le condizioni indicate da Goldman Sachs per la fine del ciclo sono chiare: l’indebolimento della minaccia competitiva dell’AI, il peggioramento dei rendimenti e del free cash flow delle aziende che riduce la capacità d’investimento, o la percezione che gli investimenti in eccesso siano ormai sufficienti. Finché nessuna di queste tre condizioni si verifica, gli investimenti in affidabilità difficilmente si fermeranno improvvisamente.

L’AI è ancora nella fase di “speranze e sogni”, ma tre indicatori decideranno quando entrerà in quella esecutiva

Goldman Sachs inserisce l’AI nel framework del “ciclo dell’innovazione”: attualmente è ancora nella fase “Appraisal / Hopes & Dreams” più favorevole agli investimenti infrastrutturali e all’espansione delle valutazioni, ma la revisione al rialzo dei capex alimenta il dibattito su quanto siamo vicini alla fase di Execution. I tre trigger individuati dal rapporto sono: flessibilità finanziaria limitata, rendimenti aziendali in calo, eccesso di offerta di prodotti.

Secondo le evidenze attuali, Goldman Sachs ritiene che i primi due indicatori stiano mostrando dei “cambiamenti marginali”, ma non abbastanza da costituire un punto di svolta: il tasso di reinvestimento in crescita comprime il free cash flow, ma i bilanci degli hyperscaler restano solidi, con un rapporto debito netto/EBITDA di circa 0,3x (2026); sul fronte dei rendimenti, Goldman Sachs prevede che il CROCI si indebolirà entro il 2028, passando da un calo “lieve” a uno “più marcato”, ma senza scendere ancora nella fascia bassa dello storico (24%-31%). Quanto all’eccesso di offerta, Goldman Sachs scrive chiaramente che non si vedono ancora segni di surplus tra potenza di calcolo e domanda di token.

Questo porta a una conclusione più realistica: nel breve termine, l’energia e la catena infrastrutturale restano nel loro “sweet spot”; tuttavia, il mercato sarà sempre più severo nel chiedere dove siano i ricavi e i flussi di cassa dell’AI, chi riuscirà a trattenere valore e chi pagherà solo per i concorrenti.