L’AI alimenta la corsa ai data center ridisegnando infrastrutture, energia e mercati dei capitali, il Report JLL
Entro il 2030 i data center potrebbero quasi raddoppiare la loro potenza installata globale: da circa 103 GW oggi a 200 GW. È la fotografia scattata da JLL nel Global Data Center Outlook 2026, che parla apertamente di un “superciclo” di investimenti fino a 3 trilioni di dollari trainato soprattutto dall’intelligenza artificiale (AI): una corsa che non riguarda solo l’IT, ma sta già ridisegnando infrastrutture, energia e mercati dei capitali.
Il punto chiave è che l’AI non “aggiunge” semplicemente domanda: la trasforma. Secondo i ricercatori, i carichi di lavoro AI arriveranno a rappresentare circa metà dei workload dei data center entro fine decennio, rispetto al 25% raggiunto nel 2025.
Dietro questa crescita ci sono due fasi molto diverse. Per prima cosa c’è il “training”: il momento dell’addestramento dei grandi modelli, che richiede cluster concentrati, altissima potenza e infrastrutture specialistiche.
Poi c’è la fase detta della “inference”: far “girare” quei modelli per milioni di utenti e aziende richiede capacità più distribuita (per ridurre latenza e costi) e una presenza più capillare, anche vicino a utenti e imprese.
Il Report indica un punto di svolta nel 2027, quando l’inference è attesa superare il training come principale driver.
Quanto (e dove) si spenderà di più: i numeri del “superciclo” e il costo per MW
Il documento, di cui offre un’ampia sintesi Saf Malik su capacityglobal.com, mette insieme tre grandi “blocchi” di spesa, perché un data center non è solo un edificio. Abbiamo, ad esempio, la domanda di nuova capacità e real estate.
Tra il 2026 e il 2030 dovrebbero arrivare circa 100 GW di nuova capacità. Tradotto in valore immobiliare, si parla di circa 1,2 trilioni di dollari di creazione di valore sugli asset.
Poi c’è il finanziamento a debito, perché per costruire a questo ritmo servirà anche leva finanziaria: la ricerca stima circa 870 miliardi di dollari di nuovo debito. Quindi il “fit-out” tecnologico (la parte più costosa), una voce spesso sottovalutata, che sta dentro l’edificio: GPU, rete, storage, alimentazione e raffreddamento avanzato. Per questo settore si stima che i tenant spenderanno altri 1–2 trilioni di dollari solo per attrezzare gli spazi.
In pratica, lo studio ci dice chiaramente che l’edificio è solo l’inizio.
Si calcola che il costo medio globale di costruzione (shell & core) sia passato da 7,7 a 10,7 milioni di dollari per MW tra 2020 e 2025 (+7% CAGR) e che nel 2026 salga a circa11,3 milioni di dollari/MW.
Poi arriva l’AI: il fit-out per infrastrutture AI può arrivare fino a ~25 milioni di dollari/MW.
Chi guiderà la spesa: hyperscaler, cloud e “fabbriche di AI”
I ricercatori indicano gli hyperscaler come motore strutturale della crescita, con una strategia doppia: affittare capacità (colocation/wholesale) e costruire in proprio.
Nel quadro che emerge, i “soliti noti” sono quelli che già oggi sostengono l’infrastruttura cloud e AI: Amazon (AWS), Microsoft (Azure), Alphabet/Google, Meta (oltre a player come Oracle). Il livello di capex è tale che, in molte analisi, la spesa delle Big Tech sull’AI e sull’infrastruttura associata vale diversi trilioni di dollari cumulati entro fine decennio.
Accanto ai cloud provider, beneficia la filiera dei semiconduttori e dell’hardware: dalle GPU (con nomi come Nvidia) ai produttori e fornitori di memoria e componenti critici (ad esempio TSMC e Micron sono citati frequentemente nelle letture di mercato legate al boom dei data center).
I mercati più caldi: America leader, APAC cresce con la colocation, EMEA tra hub storici e ricerca di “sovranità”
Sul “dove” tutto questo accade e accadrà, la mappa è chiara: il Nord America restano la prima regione, circa 50% della capacità globale, e anche la crescita più rapida, con circa il 17% di CAGR (Compound Annual Growth Rate, cioè la percentuale media di crescita di un investimento, di ricavi o fatturati, in un determinato periodo, in questo caso anno dopo anno) dell’offerta fino al 2030. Gli Stati Uniti fanno quasi tutto: quasi il 90% della capacità dell’intera regione.
L’Asia-Pacifico registrerà una crescita da 32 GW a 57 GW entro il 2030 (circa 12% CAGR). Qui spinge soprattutto la colocation (+19%), mentre l’on-premise aziendale scende (stimato -6%) perché la migrazione al cloud continua.
Per l’Europa, il Medio Oriente e l’Africa, la crescita è attesa intorno al 10% CAGR, con +13 GW di nuova capacità. La spinta arriva anche da politiche pubbliche e dalla richiesta di “sovereign AI cloud” (cloud “sovrani” per esigenze di data residency e compliance, ma anche di cybersecurity). La crescita si concentra negli hub europei consolidati come Londra, Francoforte e Parigi, e in mercati del Medio Oriente che stanno accelerando sulla trasformazione digitale.
Domanda altissima, fondamentali solidi (e prezzi che salgono)
Nonostante l’accelerazione, lo studio non vede la fatidica “bolla” nei fondamentali immobiliari: parla di occupancy globale al 97% e di un pipeline di cantieri già molto “coperto”, con circa un 77% di pre-committed, di accordi preventivi già nel cassetto.
Riguardo ai canoni di affitto: JLL stima una crescita dei costi periodici per l’utilizzo di un bene (tasso di leasing) al 5% CAGR fino al 2030, con le Americhe in testa al 7% per via dei vincoli di offerta (terra, permessi, soprattutto potenza).
Il vero collo di bottiglia: l’energia (non i server)
Se c’è un limite che può rallentare tutto, è la disponibilità di energia elettrica, ormai risorsa da considerarsi “scarsa”. In molti mercati “prime” i tempi medi per una connessione alla rete superano quattro anni.
Da qui il cambio di paradigma: non basta trovare terreno e fibra, bisogna trovare (o creare) energia.
I ricercatori descrivono tre direzioni principali: “Bring your own power”, diversificare le strategie a seconda dei luoghi, moltiplicare i sistemi di storage, il ricorso al solare e le batterie.
Partiamo dalla prima, “Bring your own power”: situazioni come l’Irlanda (Dublino) e il Texas rappresentano un tipo di mercato in cui l’operatore deve arrivare con soluzioni energetiche “proprie” o al limite completamente dedicate.
Strategie diverse per regione: negli USA cresce il ruolo del gas naturale come “ponte” e, sempre più spesso, come generazione di energia elettrica on-site; in EMEA pesano di più mix rinnovabili + infrastrutture dedicate (private wire), che possono ridurre il costo dell’energia fino al 40% rispetto alla rete tradizionale.
Storage e solare + batterie: i sistemi di accumulo di energia tramite batterie (Battery Energy Storage System – BESS) aiutano nei casi di micro-interruzioni e possono velocizzare i tempi di interconnessione; mentre il solar-plus-storage è indicato come componente chiave delle prossime strategie energetiche entro il 2030.
L’AI sta trasformando i data center da “mattoni per il cloud” a infrastruttura energetico-industriale: si costruiscono più siti, più grandi, più densi, e soprattutto si riprogetta la filiera—dalla rete elettrica al debito—per sostenere una domanda che non è episodica (training), ma continua e diffusa (inference).
