Durante un’intervista condotta da Brad Gerstner per il podcast Bg2, il CEO di Microsoft Satya Nadella ha rivelato una problematica sorprendente legata all’espansione dell’infrastruttura AI: la scarsità di energia elettrica necessaria per alimentare tutte le GPU AI attualmente in inventario.
In dialogo con Sam Altman, CEO di OpenAI, Nadella ha spiegato che il vero ostacolo non è la carenza di chip, ma l’impossibilità di alimentarli adeguatamente, a causa della limitata disponibilità di infrastrutture elettriche adeguate (‘warm shells’).
Secondo Nadella, questa crisi energetica rischia di compromettere la scalabilità dell’intero ecosistema AI, con GPU pronte all’uso che restano inutilizzate nei magazzini. Il problema ha già ricadute tangibili, come l’aumento delle bollette per i consumatori, e pone interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine della corsa globale all’AI.
Altman ha aggiunto che OpenAI ha proposto al governo degli Stati Uniti la costruzione di 100 gigawatt di nuova capacità energetica all’anno, riconoscendo l’energia come risorsa strategica nella competizione tecnologica con la Cina, che gode di un vantaggio grazie agli investimenti in energia idroelettrica e nucleare.
Il confronto ha inoltre toccato l’ipotesi futura di dispositivi consumer capaci di eseguire modelli AI avanzati localmente, riducendo la dipendenza da grandi data center.
Un simile scenario potrebbe cambiare radicalmente l’equilibrio del mercato e accelerare una potenziale ‘bolla AI’, mettendo a rischio investimenti miliardari e capitalizzazioni di mercato che coinvolgono anche aziende non tecnologiche.
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Lo stato dell’AI: la Cina è sul punto di vincere la corsa?
Nel contesto della collaborazione editoriale tra MIT Technology Review e Financial Times, l’articolo analizza l’evoluzione del confronto strategico tra Stati Uniti e Cina nella competizione globale sull’AI.
Il contributo evidenzia come, pur mantenendo gli Stati Uniti una posizione dominante nei modelli di frontiera e nell’ecosistema del capitale di rischio, la Cina stia rapidamente colmando il divario attraverso politiche industriali mirate, forte capacità di implementazione e una scala di adozione senza precedenti.
L’approccio cinese, sostenuto da un’integrazione strutturata tra governo, industria e ricerca, ha permesso di accelerare la diffusione dell’AI nei settori manifatturiero, educativo e pubblico.
Il pezzo sottolinea inoltre che le restrizioni statunitensi sui semiconduttori e sulle infrastrutture di calcolo non hanno frenato la spinta cinese, grazie a innovazioni nell’efficienza dei modelli e nello sviluppo di chip domestici.
Esempi come ‘DeepSeek’ dimostrano la rapidità con cui l’ecosistema cinese riesce a ridurre i cicli di sviluppo e rilascio, alimentando un dinamismo competitivo capace di influenzare anche il mercato occidentale.
Parallelamente, la popolazione cinese mostra un ottimismo crescente verso l’AI, con una penetrazione capillare nelle applicazioni quotidiane.
L’analisi suggerisce che la sfida non si limita più alla supremazia tecnologica, ma riguarda la capacità di tradurre la ricerca in vantaggi economici concreti e in leadership applicativa.
La corsa all’AI è quindi descritta come una battaglia tra modelli di innovazione: quello statunitense, fondato sulla libertà imprenditoriale, e quello cinese, basato sulla pianificazione centralizzata e sulla velocità di esecuzione.