L’intelligenza artificiale (AI) sta ridisegnando non solo i modelli di business, ma anche le mappe degli investimenti energetici globali. La crescita esponenziale della domanda di calcolo sta infatti creando un nuovo asse strategico: le Big Tech non stanno semplicemente ampliando i data center, stanno cercando disperatamente energia stabile. E il mercato sta spingendole verso il nucleare.
L’AI ridisegna gli investimenti energetici
Il dato chiave arriva dal World Energy Outlook dell’Agenzia internazionale per l’Energia. Nel 2025 gli investimenti globali in data center raggiungeranno i 580 miliardi di dollari, superando per la prima volta quelli nel petrolio (540 miliardi). Parallelamente, i consumi dei centri di calcolo passeranno dai 415 TWh del 2024 ai 945 TWh nel 2030: una traiettoria che, per il sistema energetico globalizzato, vale quanto una rivoluzione industriale.
Gli Stati Uniti sono l’epicentro di questa trasformazione. Il Pew Research Center indica che nel 2024 i data center americani hanno assorbito 183 TWh, con una previsione di crescita del 133% entro il 2030. In questo scenario, ogni nuova generazione di modelli — come GPT-4, il cui training ha richiesto 62,3 GWh — diventa un moltiplicatore di costi, rischi e necessità infrastrutturali.
Investimenti record nei data center
Ancora più impattante è il costo dell’inference: Sam Altman stima 0,34 wattora per ogni query a ChatGPT, moltiplicati per 2,5 miliardi di richieste giornaliere. In termini industriali, significa un fabbisogno energetico che cresce più velocemente della capacità installata da fonti rinnovabili. Ecco perché la Silicon Valley ha iniziato a guardare all’atomo non come un’opzione, ma come un asset strategico.
Big Tech puntano sul nucleare
Google ha raggiunto a ottobre un’intesa con NexEra Energy per rimettere in funzione l’unica centrale nucleare dell’Iowa, chiusa nel 2020: 600 MW dal 2029. L’operazione si aggiunge al contratto firmato nel 2023 per l’acquisto di energia da reattori modulari di Kairos Power, con obiettivo 2030. Microsoft ha scelto un approccio ancora più aggressivo: 1,6 miliardi di dollari per riavviare entro il 2028 Three Mile Island, in partnership con Constellation Energy. Amazon ha investito 650 milioni per acquisire un campus energetico in Pennsylvania da 960 MW alimentato dalla centrale di Susquehanna, oltre agli accordi per la costruzione di quattro Smr. Meta, dal canto suo, ha bloccato forniture nucleari in Illinois per i prossimi vent’anni.
Motivazioni economiche del ricorso al nucleare
Le motivazioni sono economiche prima che tecnologiche. Secondo Goldman Sachs Research, con un prezzo del carbonio a 100 dollari per tonnellata, il nucleare su larga scala garantisce un costo di 77 dollari/MWh, inferiore ai 91 $/MWh del gas e comparabile alle rinnovabili con accumulo (87 $/MWh). In un settore dove la continuità del servizio è parte integrante del modello di business, il costo dell’intermittenza ha un peso maggiore del costo dell’energia stessa.
Composizione energetica dei data center e ruolo SMR
Oggi, negli Stati Uniti, la composizione delle fonti che alimentano i data center riflette questa tensione: 40% gas, 24% rinnovabili, 20% nucleare. Una ripartizione destinata a cambiare. Resta, però, un’incognita rilevante: gli SMR, la tecnologia su cui molte aziende stanno costruendo le proprie strategie energetiche di lungo termine. L’Institute for Energy Economics and Financial Analysis definisce i piccoli reattori modulari «troppo costosi, troppo lenti e troppo rischiosi». I tre Smr operativi nel mondo — due in Russia e uno in Cina — hanno registrato extracosti tra il 300% e il 400%, mentre alcuni progetti occidentali potrebbero arrivare a 15-20 milioni di dollari per MW, secondo un report di JpMorgan del marzo 2025. BNP Paribas aggiunge che, alla fine del 2024, negli Stati Uniti non era in costruzione alcun Smr e che prima del 2030 sono previsti solo 1,5 GW.
Nucleare: indispensabile ma ancora incerto
Per le Big Tech, dunque, il nucleare è oggi l’unica fonte in grado di garantire stabilità, capacità e continuità, tre elementi indispensabili per sostenere infrastrutture di Ai che non possono permettersi interruzioni. Ma la stessa tecnologia su cui puntano rimane, per ora, una scommessa con variabili ancora aperte: costi reali, tempistiche, accettabilità pubblica e scalabilità industriale.
