AI in Europa a rischio: i costi energetici spingono i data center all'estero

I prezzi dell'energia elettrica in forte aumento in Europa minacciano le ambizioni del continente di competere con Stati Uniti e Cina nell'intelligenza artificiale, poiché i data center ad alto consumo energetico affrontano costi crescenti e gli investitori guardano sempre più altrove, secondo un articolo della CNBC. 

Gli esperti avvertono che senza energia più economica l'Europa rischia di rimanere molto indietro nella corsa all'AI. 

L'Europa ha puntato a diventare leader nell'AI, ma i costi energetici della regione stanno minando quelle ambizioni. 

La sfida dell'AI per l'Europa  

Secondo l'Agenzia Internazionale dell'Energia (IEA), i prezzi dell'elettricità per le industrie ad alta intensità energetica in Europa sono, in media, il doppio rispetto agli USA e il 50% più alti che in Cina e India. 

Questa disparità è particolarmente penalizzante per l'AI, dato che i data center — essenziali per l'addestramento e l'esecuzione di grandi modelli — consumano enormi quantità di energia.  

Michael Brown, global investment strategist presso Franklin Templeton, ha detto alla CNBC che la geografia è ormai un fattore decisivo negli investimenti in AI. 

“Se dovessi costruire il prossimo data center da $7 billion, sarebbe negli USA o in Cina,” ha detto, evidenziando il svantaggio europeo.  

Data center e tensione sulla rete energetica  

I data center rappresentano già il 2% del consumo globale di elettricità, in aumento dall'1,7% nel 2024, secondo l'International Data Center Authority (IDCA). 

In alcuni Paesi il consumo si sta avvicinando a soglie critiche: gli USA sono al 6%, il Regno Unito al 5,8% e Singapore quasi al 20%.

Una volta che i data center superano il 5% dell'uso nazionale di elettricità, le reazioni politiche e comunitarie tendono a intensificarsi.  

Olivier Darmouni, docente associato alla HEC Paris, ha definito il boom dell'AI un “campanello d'allarme” per l'Europa affinché consideri l'energia una questione di sovranità economica.

Ha avvertito che senza una riforma del sistema energetico l'Europa non potrà garantire accessibilità, competitività o leadership tecnologica.  

Vincitori e perdenti  

Non tutta l'Europa è colpita allo stesso modo.

Germania e Regno Unito faticano con costi dell'elettricità elevati—in media $88.97 per MW in Germania e $111.65 nel Regno Unito, rispetto a $28 negli USA.

Questo ha già causato battute d'arresto: OpenAI ha sospeso il suo progetto Stargate nel Regno Unito, citando costi energetici e ostacoli regolamentari.  

Al contrario, Francia e Paesi nordici emergono come vincitori. La Francia beneficia della leadership nel nucleare, mentre Norvegia, Svezia e Danimarca godono di prezzi elettrici bassi e di mix energetici diversificati. 

Il principal programme manager di Nvidia, Vladimir Prodanovic, ha osservato che “quasi tutte le grandi aziende AI sono in Norvegia”, con Microsoft che investe miliardi nei data center nordici, incluso un accordo da $6.2 billion in Norvegia e ampliamenti in Svezia e Danimarca.  

Rischi del ritardo  

Chris Seiple di Wood Mackenzie ha individuato tre motivi per cui l'Europa è indietro nello sviluppo di data center: alti costi energetici, svantaggi geografici e un'espansione infrastrutturale più lenta.

Ha avvertito che questi fattori rendono l'Europa “un po' più impegnativa” per gli investimenti in AI rispetto a USA e Cina.  

Darmouni ha aggiunto che la scala europea è molto inferiore: “La scala di quanto vediamo negli USA rispetto all'Europa è come 1 a 100.” 

Per eguagliare la capacità americana servirebbero nuovi investimenti massicci, ma i costi energetici in aumento rendono ciò improbabile.  

Prospettive  

Le ambizioni europee in materia di AI scontrano la realtà energetica. Senza elettricità più economica e uno sviluppo infrastrutturale più rapido, la regione rischia di perdere terreno rispetto a USA e Cina. 

Gli analisti affermano che l'integrazione tra le reti nazionali e nuove fonti di energia è essenziale se l'Europa vuole competere.  

Il futuro dell'Europa nell'AI potrebbe non dipendere dagli algoritmi o dal talento, ma dalla sua capacità di assicurarsi elettricità a costi accessibili per alimentare i data center che sostengono la tecnologia.