Sala server moderna centro dati. Connessione e rete informatica in server oscuri. Backup, mining, hosting, mainframe, farm, cloud e rack di computer con informazioni di storage. Rendering 3D | Crediti immagine: Mikhail Konoplev / Getty Images Gestire un prodotto AI richiede molta potenza di calcolo — e mentre l’industria tech corre per sfruttare la potenza dei modelli AI, è in corso una corsa parallela per costruire l’infrastruttura che li alimenterà. Durante una recente chiamata sugli utili, il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha stimato che tra 3.000 e 4.000 miliardi di dollari saranno spesi per l’infrastruttura AI entro la fine del decennio — con gran parte di questi fondi provenienti da aziende AI. Nel frattempo, stanno mettendo sotto enorme pressione le reti elettriche e portando la capacità di costruzione dell’industria al limite.
Di seguito, abbiamo raccolto tutto ciò che sappiamo sui più grandi progetti di infrastruttura AI, compresi gli investimenti principali di Meta, Oracle, Microsoft, Google e OpenAI. Terremo aggiornata la lista mentre il boom continua e i numeri salgono ancora di più.
Questo è probabilmente l’accordo che ha dato il via all’attuale boom dell’AI: Nel 2019, Microsoft ha effettuato un investimento da 1 miliardo di dollari in una promettente non-profit chiamata OpenAI, conosciuta soprattutto per la sua associazione con Elon Musk. Fondamentale, l’accordo ha reso Microsoft il fornitore cloud esclusivo per OpenAI — e man mano che le richieste di addestramento dei modelli aumentavano, sempre più investimenti di Microsoft sono arrivati sotto forma di crediti cloud Azure piuttosto che in contanti.
È stato un ottimo accordo per entrambe le parti: Microsoft ha potuto vantare maggiori vendite Azure, e OpenAI ha ottenuto più fondi per la sua voce di spesa più grande. Negli anni successivi, Microsoft ha portato il suo investimento a quasi 14 miliardi di dollari — una mossa che si prevede darà enormi frutti quando OpenAI si trasformerà in una società for-profit.
Più recentemente, la partnership tra le due aziende si è in parte sciolta. L’anno scorso, OpenAI ha annunciato che non avrebbe più utilizzato esclusivamente il cloud di Microsoft, riservando invece all’azienda un diritto di prelazione sulle future richieste infrastrutturali, ma cercando anche altre soluzioni se Azure non fosse stata in grado di soddisfare le loro esigenze. Anche Microsoft ha iniziato a esplorare altri modelli fondamentali per alimentare i suoi prodotti AI, stabilendo così una maggiore indipendenza dal colosso AI.
L’accordo tra OpenAI e Microsoft è stato così efficace che è diventata pratica comune per i servizi AI siglare un accordo con un particolare fornitore cloud. Anthropic ha ricevuto 8 miliardi di dollari di investimenti da Amazon, apportando modifiche a livello di kernel sull’hardware dell’azienda per renderlo più adatto all’addestramento AI. Google Cloud ha anche firmato con piccole aziende AI come Lovable e Windsurf come “partner principali di calcolo”, anche se questi accordi non prevedevano investimenti diretti. Persino OpenAI è tornata a bussare alla porta, ricevendo un investimento da 100 miliardi di dollari da Nvidia a settembre, ottenendo così la capacità di acquistare ancora più GPU dell’azienda.
Il 30 giugno 2025, Oracle ha rivelato in un documento depositato presso la SEC di aver firmato un accordo per servizi cloud da 30 miliardi di dollari con un partner anonimo; si tratta di più dei ricavi cloud dell’intero anno fiscale precedente dell’azienda. OpenAI è stata poi svelata come il partner, garantendo così a Oracle un posto accanto a Google come uno dei fornitori di hosting post-Microsoft di OpenAI. Non sorprende che il titolo della società sia schizzato verso l’alto.
Alcuni mesi dopo, è successo di nuovo. Il 10 settembre, Oracle ha annunciato un accordo quinquennale da 300 miliardi di dollari per la potenza di calcolo, che inizierà nel 2027. Le azioni di Oracle sono salite ancora di più, rendendo brevemente il fondatore Larry Ellison l’uomo più ricco del mondo. La portata dell’accordo è impressionante: OpenAI non ha 300 miliardi di dollari da spendere, quindi la cifra presuppone una crescita immensa per entrambe le aziende e una buona dose di fiducia.
Ma prima ancora di spendere un solo dollaro, l’accordo ha già consolidato Oracle come uno dei principali fornitori di infrastrutture AI — e una forza finanziaria da non sottovalutare.
Mentre i laboratori AI si affrettano a costruire infrastrutture, stanno acquistando principalmente GPU da un’unica azienda: Nvidia. Questo commercio ha reso Nvidia ricca di liquidità — e l’azienda ha reinvestito quei fondi nel settore in modi sempre più non convenzionali. Nel settembre 2025, Nvidia ha acquistato una quota del 4% del rivale Intel per 5 miliardi di dollari — ma ancora più sorprendenti sono stati gli accordi con i propri clienti. Una settimana dopo la rivelazione dell’accordo con Intel, l’azienda ha annunciato un investimento di 100 miliardi di dollari in OpenAI, pagato con GPU che sarebbero state usate nei progetti di data center in corso di OpenAI. Nvidia ha poi annunciato un accordo simile con xAI di Elon Musk, e OpenAI ha lanciato un accordo separato GPU-per-azioni con AMD.
Se tutto questo sembra circolare, è perché lo è. Le GPU di Nvidia sono preziose perché sono così scarse — e scambiandole direttamente in uno schema di data center in continua espansione, Nvidia si assicura che rimangano tali. Si potrebbe dire lo stesso delle azioni private di OpenAI, che sono tanto più preziose perché non sono accessibili tramite i mercati pubblici. Per ora, OpenAI e Nvidia stanno cavalcando l’onda e nessuno sembra preoccuparsene troppo — ma se lo slancio dovesse affievolirsi, questo tipo di accordi sarà sottoposto a molte più attenzioni.
Per aziende come Meta che già dispongono di una significativa infrastruttura legacy, la situazione è più complessa — sebbene altrettanto costosa. Il CEO di Meta, Mark Zuckerberg, ha dichiarato che l’azienda prevede di spendere 600 miliardi di dollari in infrastrutture negli Stati Uniti fino alla fine del 2028.
Nella prima metà del 2025, l’azienda ha speso 30 miliardi di dollari in più rispetto all’anno precedente, trainata soprattutto dalle sue crescenti ambizioni AI. Parte di questa spesa è destinata a grandi contratti cloud, come il recente accordo da 10 miliardi di dollari con Google Cloud, ma ancora più risorse vengono investite in due nuovi enormi data center.
Un nuovo sito di 2.250 acri in Louisiana, chiamato Hyperion, costerà circa 10 miliardi di dollari per essere realizzato e fornirà circa 5 gigawatt di potenza di calcolo. In particolare, il sito include un accordo con una centrale nucleare locale per gestire l’aumento del carico energetico. Un sito più piccolo in Ohio, chiamato Prometheus, dovrebbe entrare in funzione nel 2026, alimentato a gas naturale.
Un’espansione di questo tipo comporta veri costi ambientali. xAI di Elon Musk ha costruito il proprio data center ibrido e impianto di generazione di energia a South Memphis, Tennessee. L’impianto è rapidamente diventato uno dei maggiori emettitori di sostanze chimiche che producono smog nella contea, grazie a una serie di turbine a gas naturale che secondo gli esperti violano il Clean Air Act.
Solo due giorni dopo il suo secondo insediamento lo scorso gennaio, il Presidente Trump ha annunciato una joint venture tra SoftBank, OpenAI e Oracle, destinata a spendere 500 miliardi di dollari per costruire infrastrutture AI negli Stati Uniti. Chiamato “Stargate” come il film del 1994, il progetto è stato accolto con un’enorme quantità di entusiasmo, con Trump che lo ha definito “il più grande progetto di infrastruttura AI della storia.” Anche Sam Altman di OpenAI sembrava d’accordo, affermando, ”Penso che questo sarà il progetto più importante di questa era.”
In linea generale, il piano prevedeva che SoftBank fornisse i finanziamenti, mentre Oracle si sarebbe occupata della realizzazione con input da OpenAI. A supervisionare il tutto c’era Trump, che ha promesso di eliminare eventuali ostacoli normativi che avrebbero potuto rallentare la costruzione. Ma fin dall’inizio ci sono stati dubbi, anche da parte di Elon Musk, rivale di Altman, che affermava che il progetto non disponeva dei fondi necessari.
Con il diminuire dell’entusiasmo, il progetto ha perso slancio. Ad agosto, Bloomberg ha riferito che i partner non riuscivano a trovare un consenso. Tuttavia, il progetto è andato avanti con la costruzione di otto data center ad Abilene, Texas, con la costruzione dell’ultimo edificio prevista per la fine del 2026.
“Capital expenditures” (spese in conto capitale) sono solitamente una metrica piuttosto arida, riferita agli investimenti di un’azienda in beni fisici. Ma quando le aziende tech hanno comunicato i propri piani di capex per il 2026, la corsa agli investimenti nei data center ha reso i numeri molto più interessanti — e molto più grandi.
Amazon è stata leader del capex, prevedendo una spesa di 200 miliardi di dollari nel 2026 (rispetto ai 131 miliardi nel 2025), mentre Google era poco distante con una stima tra 175 e 185 miliardi di dollari (in aumento rispetto ai 91 miliardi nel 2025). Meta ha stimato tra 115 e 135 miliardi (rispetto ai 71 miliardi dell’anno precedente), anche se questa cifra è un po’ ingannevole perché molti dei progetti di data center sono stati tenuti completamente fuori bilancio. Complessivamente, gli hyperscaler prevedono di spendere quasi 700 miliardi di dollari in progetti di data center solo nel 2026.
È stato sufficiente a spaventare alcuni investitori. Le aziende, tuttavia, sono rimaste in gran parte indifferenti, spiegando che l’infrastruttura AI è vitale per il loro futuro. Si è creata una dinamica strana. Come ci si potrebbe aspettare, i dirigenti tech sono più ottimisti sull’AI rispetto ai loro colleghi di Wall Street — e più le aziende tech spendono, più i loro banchieri diventano nervosi. Aggiungendo le enormi quantità di debito che molte aziende stanno assumendo per finanziare queste espansioni, si cominciano a sentire i CFO di tutta la Silicon Valley digrignare i denti.
Questo non ha ancora frenato la spesa per l’AI, ma lo farà presto — a meno che, naturalmente, gli hyperscaler non dimostrino di poter far fruttare questi investimenti.
Questo articolo è stato pubblicato per la prima volta il 22 settembre.
