Se c’è un dato che racconta meglio di qualsiasi slogan dove stia andando davvero l’intelligenza artificiale, è quello relativo alla spesa mondiale per le infrastrutture AI, che nel terzo trimestre del 2025 ha toccato 86 miliardi di dollari, il valore più alto mai registrato. La fotografia arriva dall’IDC Worldwide Quarterly Artificial Intelligence Infrastructure Tracker e descrive un vero e proprio cambio di fase, con il quale l’AI è uscita dal periodo “pilota” ed è entrata in un ciclo industriale di espansione pluriennale.

IDC stima inoltre che l’intero 2025 possa chiudere a 334 miliardi di dollari e che entro il 2029 si possa superare quota 902 miliardi. Numeri che suggeriscono come la domanda di capacità computazionale per training e inferenza stia crescendo attraverso programmi di investimento strutturati, con orizzonti tipici delle grandi infrastrutture critiche.

Dentro questo mercato, i server valgono 84 miliardi nel trimestre, cioè circa il 98% della spesa in infrastrutture AI. La partita infatti si gioca nei campi del calcolo accelerato, della densità di GPU, dell’ottimizzazione della rete interna ai cluster e dell’efficienza energetica dei nodi. Lo storage, pur restando essenziale, appare come una voce più piccola (1,76 miliardi) ma con un ruolo strategico, visto che senza repository ad alte prestazioni, checkpoint veloci e pipeline I/O stabili, anche il miglior parco GPU resta sottoutilizzato.

Un altro elemento che IDC evidenzia con chiarezza è il peso della “nuvola”, con oltre l’86% delle implementazioni che rientra in modelli cloud o shared. È la conferma che oggi la scalabilità reale per l’AI avanzata è ancora un privilegio di pochi attori, perché richiede capitali, catene di fornitura e competenze operative che non si improvvisano. Le aziende “tradizionali” entrano nella corsa quasi sempre attraverso piattaforme e hyperscaler, almeno finché i vincoli normativi o di sovranità dei dati non impongono alternative.

Geograficamente, il quadro è molto polarizzato. Gli Stati Uniti restano il baricentro, con il 76% della spesa globale nel 2025 e una proiezione da 254 miliardi a quasi 708 miliardi entro il 2029. È la traduzione economica di un vantaggio industriale fatto di hyperscaler, supply chain, capacità di costruire data center su scala e un ecosistema di piattaforme AI che si autoalimenta.

infrastrutture AI

La Cina, pur con un peso molto inferiore in valore assoluto, è indicata come la seconda grande area in crescita, con investimenti attesi da 39,1 miliardi nel 2025 a oltre 139 miliardi nel 2029. Qui entrano in gioco sia la spinta sulle piattaforme domestiche, sia le strategie di “sovereign AI”, cioè la volontà di mantenere modelli, dati e capacità computazionale sotto controllo nazionale, anche in risposta a restrizioni commerciali e geopolitiche.

Il commento di IDC, affidato a Lidice Fernandez, mette il timbro istituzionale su ciò che molti operatori percepiscono da mesi. Le infrastrutture AI non sono un capitolo sperimentale dei budget IT, ma un impegno pluriennale e questo spiega perché, accanto a x86 e sistemi alternativi, crescano anche architetture ARM, soprattutto dove la pressione su consumi e prestazioni per watt sta diventando un criterio decisivo.

IDC ha riservato una parte del suo tracker trimestrale anche ai rischi. Il collo di bottiglia più serio non è un algoritmo, né un framework, ma l’energia. La capacità di generazione e la disponibilità di megawatt stanno infatti diventando il fattore che può rallentare commissioning e apertura di nuovi impianti. A cascata, i costi elettrici possono cambiare la geografia dei data center, spostando investimenti verso regioni più favorevoli. In parallelo, IDC segnala il potenziale impatto della scarsità di componenti chiave come memoria e storage, perché un aumento del BOM (bill of materials) dei server AI può trasformare una roadmap aggressiva in un compromesso imposto dal budget.

A completare il quadro, restano le variabili regolatorie come sovranità dei dati, compliance e vincoli su dove possono girare i workload, oltre ai controlli sulle esportazioni che possono rendere incerta la disponibilità di acceleratori in alcuni mercati. In un settore che vive di pianificazione a lungo termine, l’incertezza normativa pesa quasi quanto il costo dell’hardware.

(Immagine in apertura: Shutterstock)