Un asset geopolitico, non solo industriale
La capacità di calcolo necessaria ad addestrare ed eseguire i modelli di intelligenza artificiale è diventata, a tutti gli effetti, un fattore di competizione geopolitica al pari dell’accesso a materie prime critiche. Le due sponde dell’Atlantico affrontano questa corsa con logiche profondamente diverse, ciascuna con i propri punti di forza e le proprie fragilità strutturali.
Il modello statunitense: velocità e attrito crescente
Negli Stati Uniti la crescita della capacità installata si è basata su autorizzazioni relativamente snelle, ampio accesso a capitali privati disposti a muoversi rapidamente e una minore complessità procedurale rispetto al contesto europeo. Il risultato è un’espansione impetuosa, ma accompagnata da una reazione locale sempre più organizzata e politicamente rilevante. Secondo le rilevazioni di Data Center Watch, nel solo primo trimestre del 2026 progetti per un valore complessivo stimato in circa 130 miliardi di dollari sono stati bloccati o ritardati a causa dell’opposizione di comunità locali, preoccupate per il consumo di elettricità, l’uso di risorse idriche e l’impatto sulle bollette domestiche. Lo Stato di New York è arrivato a imporre, con ordine esecutivo della governatrice Kathy Hochul del 14 luglio 2026, una moratoria di un anno sulla costruzione di nuovi data center “hyperscale” dedicati all’IA, con l’obiettivo dichiarato di studiare gli impatti ambientali e definire standard più chiari per lo sviluppo futuro.
Non si tratta di un fenomeno inedito, già un decennio fa, nella contea irlandese di Galway la comunità di Athenry si oppose alla realizzazione di un data center Apple da circa un miliardo di dollari, nonostante le promesse di posti di lavoro ed energia rinnovabile al 100%. Quella vicenda, allora isolata, anticipava dinamiche che oggi si ripetono su scala molto più ampia, dal Wisconsin – dove un data center controllato da Blackstone ha incontrato analoghe resistenze – a diversi altri Stati americani.
Sul fronte energetico, il 4 marzo 2026 le principali aziende tecnologiche – tra cui Amazon, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle – hanno sottoscritto alla Casa Bianca un impegno informale, il cosiddetto “Ratepayer Protection Pledge”, con cui si sono obbligate a procurarsi o costruire autonomamente l’elettricità necessaria ai propri impianti, stipulando tariffe separate con le utility e facendosi carico dei costi di adeguamento della rete, senza riversarli sui consumatori. L’iniziativa è stata presentata come risposta al malcontento bipartisan legato all’impennata dei costi energetici associata alla diffusione dei data center, ma gli osservatori del settore hanno sollevato dubbi sulla sua reale efficacia vincolante, trattandosi di un impegno volontario privo di sanzioni in caso di inadempimento.
Il modello europeo: regole prima, capacità dopo
Bruxelles insegue con un approccio più regolato, che privilegia la definizione di standard e la pianificazione infrastrutturale rispetto alla pura velocità realizzativa. Il 3 giugno 2026 la Commissione ha presentato la proposta di “Cloud and AI Development Act”, volta a semplificare le condizioni e i tempi di autorizzazione per la realizzazione di nuovi data center e a favorire la creazione di una rete europea di “AI factory” e “AI gigafactory” dedicate all’addestramento dei modelli più avanzati. L’obiettivo dichiarato, ribadito anche dalla presidente della Commissione, è ridurre la dipendenza tecnologica dai grandi fornitori cloud extraeuropei, considerata incompatibile con il mantenimento in funzione di infrastrutture critiche come ospedali e reti energetiche.
I numeri di partenza raccontano il divario da colmare, dove l’Europa conta oggi circa 3.000 data center per una capacità complessiva di 12 gigawatt, contro le circa 5.400 strutture statunitensi rilevate. L’obiettivo europeo è portare la capacità a 28 gigawatt entro il 2030 e triplicarla complessivamente entro il 2035, attraverso investimenti pubblici e privati coordinati a livello continentale. Un più ampio piano di sovranità tecnologica, che avrebbe dovuto affiancare questa iniziativa puntando a triplicare i data center e creare una rete di “AI factory” nell’arco di cinque-sette anni, è stato tuttavia rinviato dalla Commissione nel maggio 2026, segno delle difficoltà di conciliare l’ambizione politica con la complessità realizzativa.
Proprio la rete elettrica rappresenta, secondo diversi rapporti istituzionali europei, il vincolo più concreto, l’aggiunta di centinaia di megawatt di nuova capacità dedicata all’IA rischia di aggravare tensioni già esistenti sulla capacità di trasmissione, se non pianificata fin dall’inizio in coordinamento con le reti nazionali e la disponibilità di energia rinnovabile. Diversi osservatori raccomandano che i grandi cluster di calcolo per l’IA vengano concepiti, regolamentati e gestiti come infrastrutture energetiche critiche a sé stanti, distinte dai data center tradizionali.
Non solo data center: la dipendenza dai semiconduttori
La corsa alla capacità infrastrutturale non si esaurisce nella disponibilità di edifici, energia e raffreddamento, dipende in misura determinante anche dall’accesso ai semiconduttori avanzati necessari ad addestrare ed eseguire i modelli più complessi, un mercato dominato da un numero molto ristretto di produttori, in larga parte extraeuropei. Per l’Unione europea, l’obiettivo di sovranità tecnologica dichiarato dal Cloud and AI Development Act rischia quindi di scontrarsi con un vincolo a monte che la sola costruzione di nuovi data center non è in grado di risolvere anche una capacità infrastrutturale raddoppiata o triplicata resterebbe, nel breve e medio periodo, dipendente da chip prodotti al di fuori dei confini europei, riproponendo su un diverso livello della filiera lo stesso problema di dipendenza tecnologica che l’iniziativa intende ridurre.
Due strategie, un nodo comune
Al netto delle differenze di approccio – rapidità e attrito locale negli Stati Uniti, pianificazione e lentezza burocratica in Europa – entrambi i modelli condividono lo stesso nodo irrisolto. La capacità di calcolo necessaria all’intelligenza artificiale richiede una quantità di energia che nessuna delle due strategie, allo stato, è pienamente in grado di garantire senza attrito politico, sociale o infrastrutturale. Per le imprese che dipendono da questa infrastruttura – a partire da chi fornisce servizi cloud o sistemi di IA alle proprie organizzazioni clienti – comprendere questi vincoli non è un esercizio di analisi geopolitica astratta, ma un elemento concreto da considerare nella valutazione dei rischi di continuità e di dipendenza tecnologica dei propri fornitori, anche in sede di due diligence contrattuale e di redazione delle clausole relative alla continuità del servizio.
