I data center, vero cuore pulsante dell’intelligenza artificiale, vengono costruiti e potenziati a un ritmo che supera di gran lunga la capacità produttiva dell’industria dei semiconduttori. Il risultato è il fondato rischio di un collasso delle catene di approvvigionamento di memoria e storage, con effetti già evidenti su scala globale già riportati nei giorni scorsi (moduli DRAM con prezzi più che raddoppiati).

La cosa più preoccupante è che non si tratta di un rallentamento momentaneo, ma di una crisi strutturale causata dalla combinazione di domanda esplosiva, scarsità di capacità produttiva e competizione tra hyperscaler (in primis, Microsoft, Google, Amazon e Alibaba). L’IA, per sua stessa natura, consuma enormi quantità di dati e ogni nuovo LLM o rete neurale richiede infrastrutture di archiviazione capaci di gestire petabyte di informazioni in tempo reale.

Con i tradizionali HDD al limite dell’introvabile, molte aziende stanno migrando verso SSD basati su NAND QLC (Quad-Level Cell), una tecnologia che permette di immagazzinare più bit per cella rispetto alle più costose TLC (Triple-Level Cell). QLC offre costi più bassi per gigabyte e una densità superiore, a scapito di una minore durata nel tempo. Tuttavia, per gli impieghi di “cold storage” (dove i dati vengono letti raramente ma devono restare accessibili) il compromesso è accettabile.

Con i principali provider cloud di Stati Uniti e Cina che acquistano in massa NAND QLC per evitare ritardi nelle forniture, si sta generando una nuova ondata di carenza, questa volta proprio di NAND. Secondo DigiTimes, la capacità produttiva QLC di diversi produttori è già prenotata fino al 2026 e i prezzi degli SSD stanno iniziando a riflettere questa tensione. SanDisk, ad esempio, ha già incrementato i listini del 50% in pochi mesi, mentre altri produttori si stanno adeguando rapidamente.

L’aspetto più paradossale è che questa crisi è figlia del successo stesso dell’intelligenza artificiale. Dopo anni di sovrapproduzione e prezzi in caduta libera, i produttori di memoria si trovano oggi a gestire un improvviso surplus di domanda ad altissimo margine. Tutte le linee produttive di DRAM e NAND vengono infatti dirottate verso clienti IA disposti a pagare cifre elevate pur di ottenere priorità.

ia ssd

Come è facile immaginare, questo fenomeno ha conseguenze a cascata su tutto il mercato. La capacità dei produttori, tradizionalmente di due o tre mesi, si è ridotta a poche settimane, mentre i produttori di PC, notebook e dispositivi consumer devono affrontare una nuova ondata di rincari e scarsità di componenti. Si sta quindi ripetendo, in forma amplificata, quanto già visto durante la pandemia, ma con un fattore scatenante non più dovuto al blocco produttivo delle fabbriche, bensì all’accelerazione della ricerca nell’IA.

Ogni nuovo modello linguistico di grandi dimensioni (da GPT a Claude, passando per DeepSeek e Kimi) richiede infatti non solo potenza di calcolo, ma anche immensi volumi di memoria temporanea e permanente. I data center di ultima generazione, con migliaia di GPU interconnesse, necessitano di infrastrutture di storage scalabili e a bassa latenza per mantenere la coerenza dei dati tra i nodi di calcolo e, in questo contesto, la memoria diventa un asset strategico, non più una semplice commodity.

Il ritmo di costruzione dei data center è diventato tale che perfino i produttori più avanzati (come Samsung, SK hynix e Micron) faticano a soddisfare le richieste. Gli analisti stimano che, per mantenere la crescita attuale, il settore dovrebbe generare oltre 2 trilioni di dollari di ricavi annuali solo per finanziare le nuove infrastrutture IA. Una cifra colossale che testimonia quanto l’intelligenza artificiale non sia più solo un settore tecnologico, ma una forza macroeconomica capace di orientare investimenti, materie prime e strategie industriali.

Secondo le previsioni di DigiTimes, entro il 2027 la NAND QLC supererà la TLC in diffusione, diventando lo standard per l’archiviazione di massa. Allo stesso tempo, l’industria sta lavorando su nuove architetture di AI NAND e soluzioni petabyte-class, con SSD in grado di raggiungere 100 milioni di IOPS e capacità di diversi petabyte per singola unità. Queste tecnologie, ancora in fase di sviluppo, puntano a unire velocità, densità e sostenibilità energetica, riducendo la dipendenza dai tradizionali dischi meccanici.

Il quadro che emerge è quello di un ecosistema sotto tensione, in cui ogni decisione presa a livello di laboratorio o di data center si ripercuote immediatamente sul mercato globale. L’intelligenza artificiale non sta solo ridefinendo il software, ma sta costringendo l’intera industria dell’hardware a ripensare tempi, priorità e modelli produttivi. E, come spesso accade, le conseguenze più tangibili si vedono prima di tutto nel portafoglio dei consumatori.