Futuro dell'IA

Il futuro prossimo è insolitamente prevedibile, perché è già sotto contratto. Le roadmap pubbliche collocano NVIDIA Rubin e AMD MI400 nei rack nel 2026, con rack Rubin Ultra da ~600 kW previsti per il 2027. HBM4 è già venduto prima della produzione. I campus annunciati — Hyperion fino a 5 GW, i siti Stargate, la replica di Fairwater — hanno date di realizzazione per fasi fino al 2028. Le indicazioni di capital expenditure degli hyperscaler finanziano il tutto almeno fino al 2026.

Lo scaling regge (la tesi dei laboratori). Altman, Amodei e Hassabis hanno ciascuno sostenuto pubblicamente — con registri diversi — che la capacità continua a convertire compute in valore: ragionamento e agent si approfondiscono, l'elettricità dei data center si avvicina allo scenario base IEA (~945 TWh entro il 2030), i campus da gigawatt diventano la norma e le prime flotte di SMR si collegheranno intorno al 2030. In questo scenario, il buildout attuale è una sottostima.

I rendimenti si appiattiscono (la tesi degli scettici). LeCun sostiene che le architetture attuali non possono raggiungere l'intelligenza a livello umano; i critici economici puntano ai piani di ammortamento e ai finanziamenti circolari. In questo scenario il capex si corregge come fece quello delle telecomunicazioni nel 2001 — e, come la fibra allora, lascia in eredità capacità di calcolo abbondante e a basso costo per qualsiasi cosa venga dopo. Segnali da monitorare: tagli alle previsioni di capex, tassi di noleggio GPU, cadenza dei rilasci.

Inversione dell'efficienza (la lezione di DeepSeek). La capacità per dollaro migliora così rapidamente che l'intelligenza diventa una commodity; il valore migra verso la distribuzione e l'integrazione; la domanda di energia rimane al di sotto delle previsioni. Segnale: modelli open a pochi mesi dalla frontiera, prezzi dei token in calo più rapido dell'aumento dei volumi.