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L'IA aiuterà o ostacolerà la transizione verso un'economia più verde?

giugno 23, 2025 - 4 min

L'IA promette di dare contributi significativi per accelerare la transizione verso un'economia più verde. Ma questa rivoluzione tecnologica è ancora nelle sue fasi iniziali e rappresenta già un significativo rischio immediato per le risorse della Terra. Con la continua crescita della domanda di IA, aumentano anche l'intensità energetica e l'impronta di carbonio dei data center che supportano questa tecnologia. Alla luce di queste sfide, come possono gli investitori sostenibili navigare ed interagire efficacemente con il tema trasformativo dell'IA affrontando al contempo il suo impatto ambientale?

Leggi il capitolo 1 qui sotto e accedi al whitepaper completo qui (in inglese):

 

L'IA viene adottata con la velocità più rapida di qualsiasi tecnologia nella storia

L'IA viene adottata da aziende e individui con la velocità più rapida di qualsiasi tecnologia nella storia. ChatGPT di OpenAI ha raggiunto 100 milioni di utenti in tempi record, solo 2 mesi dopo il lancio nel novembre 2022, e ora vanta 180 milioni di utenti, con il 23% degli adulti1 statunitensi e il 92% delle aziende Fortune 500 che utilizzano apparentemente2 il servizio. Le soluzioni di IA e i modelli fondamentali che le alimentano sono progrediti rapidamente solo negli ultimi 18 mesi. Nei prossimi 5-10 anni, l'IA dovrebbe trasformare l'economia globale con significativi guadagni in efficienza e produttività, oltre che le nostre vite.

 

ChatGPT ha raggiunto l'utilizzo mainstream in tempi record

Tempo necessario alle varie app per raggiungere i 100 milioni di utenti

ChatGPT reached mainstream adoption in record time
Fonte: Visual Capitalist, Bank of America

 

L'IA permea già praticamente tutti gli aspetti della nostra vita, rivoluzionando le industrie e trasformando il modo in cui lavoriamo, viviamo e interagiamo. Anche se siamo ancora nelle fasi iniziali dello sviluppo delle soluzioni di IA, già emerge un'ampia gamma di potenziali casi d'uso in settori come la sanità (strumenti diagnostici basati su IA), la manifattura (automazione, manutenzione predittiva), il commercio al dettaglio (catene di approvvigionamento ottimizzate e shopping personalizzato), la finanza (rilevamento delle frodi), la casa (assistenti virtuali e dispositivi intelligenti), l'istruzione (apprendimento personalizzato e automazione) e molti altri. Le aziende software stanno migliorando la loro offerta creando applicazioni di IA generativa per casi d'uso aziendali e consumer, accelerando l'adozione della tecnologia. Il potenziale dell'IA agentica3 e fisica amplierà ulteriormente i casi d'uso e diffonderà l'IA4 in tutta la società.

 

L'ecosistema dell'IA è vasto e si sta espandendo rapidamente

Il livello di infrastruttura dell'IA include l'hardware e l'infrastruttura cloud necessari per memorizzare e processare enormi quantità di dati per addestrare i modelli di IA e eseguire compiti di inferenza in tempo reale.

  • L'hardware per l'IA forma la spina dorsale del calcolo dell'IA, fornendo chip specializzati progettati con la potenza di elaborazione necessaria per compiti di addestramento e inferenza: Nvidia è il leader indiscusso in questo campo con le sue GPU5 Hooper e Blackwell. Diversi contendenti, come AMD e la maggior parte delle grandi aziende tecnologiche, offrono o stanno sviluppando i propri chip per l'IA. TSMC, in qualità di principale fonderia di semiconduttori e con la sua unica tecnologia di imballaggio avanzato CoWoS6, è fondamentale per la produzione di chip per l'IA. Questo hardware è abbinato a un livello software (come CUDA7di Nvidia) con librerie pre-costruite per aiutare gli sviluppatori di modelli di IA.
  •  Fornitori di Servizi Cloud (CSP): gli hyperscalers (come Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure) consentono alle aziende di noleggiare hardware e software per l'IA come servizio, permettendo loro di memorizzare dati e utilizzare strumenti di IA senza investire nei propri GPU, infrastrutture e data center.
  • Infrastructure: AI data centers need specialized hardware, networking equipment, cooling systems, and robust energy infrastructure to handle the growing computational demands of AI. This necessitates significant investments in energy infrastructure, including power generation, transmission, distribution, and backup power solutions. Additionally, effective power management solutions are essential to ensure reliable power availability and stability.

 

Investimenti trimestrali per hyperscale in miliardi di dollari

Si prevede una spesa di capex da record, in particolare per Meta

Quartely capex by hyperscaler in US$bn
Fonte : Bank of America, entreprises - Données Microsoft ajustées pour la base CY
Negli ultimi anni gli investimenti in tecnologie dell'informazione e della comunicazione (TIC) sono cresciuti fino a raggiungere circa il 5,5% del PIL statunitense, un livello superiore a qualsiasi altro momento dalla bolla delle dotcom del 2000."
– International Energy Agency (IEA) Creative Commons by 4.0

L'infrastruttura dell'IA sta registrando livelli di investimento e sviluppo senza precedenti, trainati da giganti tecnologici come Alphabet, Meta, Microsoft e Amazon, che stanno rapidamente espandendo la spesa in conto capitale (stimata in 40-75 miliardi di dollari ciascuno entro il 2024) per server e data center, al fine di soddisfare la domanda di IA generativa, modelli linguistici di grandi dimensioni e servizi cloud. Entro il 2024, la spesa totale per questi hyperscaler potrebbe raggiungere circa 240 miliardi di dollari (secondo Jefferies, più di un quinto della spesa totale in conto capitale dello S&P 500), con un aumento significativo rispetto ai 148 miliardi di dollari del 2023. Si prevede che questi investimenti continueranno ad accelerare nel breve termine, con una spesa combinata dei giganti tecnologici che raggiungerà circa 300 miliardi di dollari nel 2025, concentrandosi sui data center dotati di GPU ad alte prestazioni (come i nuovi chip Blackwell di Nvidia), sullo sviluppo di silicio personalizzato e sull'infrastruttura di alimentazione per supportare i carichi di lavoro dell'IA. Entro il 2025, la sola Microsoft investirà circa 80 miliardi di dollari per costruire data center abilitati all'IA per addestrare modelli di IA e distribuire applicazioni basate su IA e cloud in tutto il mondo.

Fonte: Bank of America e siti web di Alphabet, Meta, Microsoft e Amazon.

 

Investimenti in beni e infrastrutture legati alle TIC in percentuale del PIL

Stati Uniti, 1995-2023

Investment in ICT-related assets and infrastructures as a share of GDP United States, 1995-2023
Fonte: Analisi dell'AIE basata su dati del Bureau of Economic Analysis degli Stati Uniti (2024).
 
  • Modelli fondamentali e servizi GenAI: La costruzione, il collaudo e il perfezionamento dei modelli di IA sono centrali per creare sistemi intelligenti pre-addestrati come i modelli fondamentali (il leader è GPT di OpenAI) che possono poi essere adattati per varie applicazioni (elaborazione del linguaggio naturale, genAI, ecc.). Il celebre ChatGPT è oggi il leader nei servizi GenAI.8

1 Fonte: Pew Research Center

2 Fonte: OpenAI

3 La IA agentiva se refiere a sistemas de inteligencia artificial que poseen la capacidad de actuar de manera autónoma y tomar decisiones basadas en su comprensión del entorno, los objetivos y la información disponible.

4 La IA física se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están integrados en formas físicas, como robots o dispositivos inteligentes, lo que les permite interactuar y manipular el mundo físico.

5 GPU significa Unidades de Procesamiento Gráfico. Las GPUs son circuitos electrónicos especializados diseñados para acelerar la creación de imágenes y vídeos. Según Jon Peddie Research, a partir del 5 de junio de 2025, Nvidia tiene una cuota de mercado del 92% en el mercado de tarjetas gráficas.

6 CoWoS significa Chip-on-Wafer-on-Substrate. Desarrollada por TSMC, la plataforma proporciona tecnología de empaquetado de primera clase para aplicaciones de computación de ultra alto rendimiento.

7 CUDA significa Compute Unified Device Architecture. Desarrollada por NVIDIA, la plataforma ofrece un entorno de desarrollo para crear aplicaciones de alto rendimiento aceleradas por GPU.

8 A partir del 5 de junio de 2025, ChatGPT tenía una cuota de mercado del 60% en la búsqueda de IA en EE. UU., lo que lo convierte en el chatbot de IA generativa líder.

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