Le infrastrutture sono il cuore dell’era AI. Uno dei cambiamenti più significativi che stiamo vivendo nel nostro settore. Questo è uno dei messaggi che ha portato Massimiliano De Carolis, CEO di Sirti Digital Solutions S.p.A., in un recente confronto a Telco per l’Italia sul futuro delle infrastrutture digitali. Il CEO ha richiamato una riflessione basata su un insieme sempre più ampio di evidenze: una parte del valore si sta spostando dai modelli puramente capital-light verso capacità fisiche e infrastrutture difficili da replicare. Reti, data center, sistemi energetici, cybersecurity, capacità computazionale e infrastrutture industriali stanno tornando a essere percepiti come asset scarsi, strategici e indispensabili per costruire la prossima generazione di servizi digitali.
Tra gli studi che hanno codificato questa dinamica, Goldman Sachs l’ha definita ‘’HALO Effect’’: Heavy Assets, Low Obsolescence. Sono ‘’HALO’’ quei business che combinano una base significativa di capitale fisico, protetta da barriere legate al costo, alla regolamentazione, ai tempi di costruzione o alla complessità ingegneristica, con asset la cui rilevanza economica tende a sopravvivere ai singoli cicli tecnologici.
Un messaggio chiaro: nell’era dell’AI, il valore non risiede soltanto negli algoritmi, ma sempre più nelle infrastrutture che li rendono possibili. Reti, data center, cybersecurity ed energia tornano ad essere asset strategici per costruire la prossima generazione di servizi digitali.
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I numeri confermano la lettura
L’analisi di Goldman Sachs mostra che il paniere europeo delle società Capital Intensive ha sovraperformato quello delle società Capital Light di circa il 35% dall’inizio del 2025. Parallelamente, il divario di valutazione tra i due gruppi si è quasi completamente chiuso.
L’aspetto più rilevante è che la convergenza non è stata determinata principalmente da un crollo generalizzato delle valutazioni delle società capital-light. È stata trainata soprattutto dal re-rating delle società capital-intensive, a cui il mercato sta riconoscendo maggiore valore in termini di scarsità, resilienza, capacità produttiva e rilevanza strategica.
Il multiplo forward P/E delle società europee capital-intensive è risalito da circa 9 volte, nel punto di minimo del 2020, a circa 16 volte nel 2026, avvicinandosi ai livelli delle società capital-light. Lo sconto, che in passato aveva raggiunto valori prossimi al 50%, si è ormai fortemente ridotto.
Non si tratta necessariamente della fine del modello asset-light. Si tratta della fine dell’idea che l’infrastruttura sia una componente indistinta, abbondante e facilmente sostituibile.
Perché sta succedendo: l’AI non è solo codice
Il paradosso è che è proprio l’intelligenza artificiale a guidare questa inversione. L’AI richiede calcolo, reti, fibra, cybersecurity, data center, energia: è capex fisico, con una scarsità reale. I cinque grandi hyperscaler americani investiranno circa 1.500 miliardi di dollari tra il 2023 e il 2026 in data center, energia, reti e raffreddamento.
• Amazon prevede di investire circa 200 miliardi di dollari nel 2026 nell’intero gruppo, sostenuta dalla domanda di AI, cloud, chip proprietari, robotica e altre infrastrutture
• Alphabet ha indicato una guidance di 175–185 miliardi di dollari, rispetto ai 91,4 miliardi effettivamente investiti nel 2025
• Meta ha aumentato la propria guidance 2026 a 125–145 miliardi di dollari, includendo i pagamenti principali relativi ai leasing finanziari
• Microsoft ha registrato capex per 34,9 miliardi nel primo trimestre fiscale, 37,5 miliardi nel secondo e 31,9 miliardi nel terzo, superando quindi 104 miliardi nei primi nove mesi dell’esercizio fiscale 2026
• Oracle ha chiuso l’esercizio fiscale 2026 con 55,7 miliardi di dollari di capex, rispetto ai 21,2 miliardi dell’esercizio precedente
L’AI non riduce quindi il bisogno di infrastrutture. Lo moltiplica.
Ma c’è un’avvertenza che non si può ignorare: possedere l’infrastruttura è condizione necessaria, non sufficiente.
Il valore nasce all’intersezione, non nei silos
Oggi l’innovazione nasce dalla convergenza tra infrastrutture fisiche e digitali, dove reti, dati, software, cloud, cybersecurity e intelligenza artificiale operano come un unico ecosistema integrato. L’AI genera valore solo quando può contare su infrastrutture resilienti, dati affidabili e piattaforme in grado di trasformare i dati in decisioni. È con la convergenza di questi elementi che si costruisce il vantaggio competitivo delle imprese e si abilita la trasformazione digitale del Paese.
Per anni reti, energia, data center, cybersecurity e IoT sono stati pianificati e finanziati come mondi separati, ciascuno con le proprie logiche di investimento. L’AI rompe questa separazione: un data center senza rete elettrica dedicata non scala, una rete senza cybersecurity integrata non è affidabile, un sistema IoT senza connettività e data center non genera dati utilizzabili. I cicli di investimento non sono più paralleli: si toccano, si condizionano, si abilitano a vicenda. È proprio in questa convergenza, non nella somma dei singoli asset, che si annida il vantaggio competitivo.
In Italia si muoveranno oltre 165 miliardi di euro di investimenti infrastrutturali nei prossimi tre anni, distribuiti su sei cicli convergenti:
• Rete elettrica — oltre 10 Mld€ (Piano di Sviluppo Terna 2025-2035, incl. Tyrrhenian & Adriatic Link)
• Generazione & distribuzione — oltre 52 Mld€ (Enel, DSO, Eni)
• Data center — oltre 25 Mld€ (83 progetti annunciati da 30 player tra hyperscaler e colocation)
• Reti TLC — oltre 31 Mld€ (BUL, FTTH, 5G, single network)
• Internet of Things — oltre 37 Mld€ (mercato italiano in crescita del +12% YoY)
• Cybersecurity — oltre 10 Mld€ (spesa IT security, NIS2 e PNRR, +12% YoY)
Il valore, ancora una volta, non nasce nei singoli silos ma nell’intersezione tra questi cicli. E i capitali lo hanno già capito: oggi il 75% della raccolta dei fondi infrastrutturali globali va a strategie cross-vertical, costruite esplicitamente per investire sulle convergenze. Non sorprende che nel 2024 BlackRock abbia acquisito Global Infrastructure Partners per circa 12,5 miliardi di dollari, né che sia nata una partnership con Microsoft e altri investitori pensata per mobilitare fino a 100 miliardi di dollari in infrastrutture per l’AI, dai data center alla generazione di energia.
Dove gioca SDS in questo nuovo stack
È in questo scenario che si colloca il ruolo di Sirti Digital Solutions: l’abilitatore del passaggio dalla digital economy alla AI economy. Non un fornitore di un singolo tassello: la fibra, il data center, la cybersecurity, SDS è l’attore che mette in convergenza tutti questi livelli, trasformandoli in un’unica piattaforma su cui l’AI può effettivamente generare valore. SDS è posizionata proprio sugli enabling
layer che il mercato sta rivalutando: connectivity & networks (fibra, private 5G, backbone, reti a bassa latenza), data center & edge, cyber & resilience, energy integration, data/AI & observability (network observability, AIOps, NextGen NOC) e managed services. Non a caso, sul Capital Intensity Score elaborato da Goldman Sachs, i settori in cui opera SDS — Utilities (86%), Telecom (75%), Energy (66%) — si collocano ai vertici della classifica, mentre software e IT services, i segmenti che l’AI sta rendendo commodity, restano in fondo.
La domanda giusta non è “quanta rete costruiamo”
La domanda allora non è più “quanta rete costruiamo”, ma “riusciamo a trasformarla in una piattaforma intelligente?”. Sì, e ci sono già casi tangibili: manutenzione predittiva, efficienza energetica, cybersecurity integrata, dati come asset strategico. Non sono opportunità future: sono casi d’uso maturi, con un ROI già dimostrabile.
Fino alla sovranità
Ed è qui che il ragionamento si chiude su se stesso. Il tema con cui l’AI si sta confrontando in questa fase non è più “cosa possiamo fare con l’AI”, ma “come la usiamo senza perdere il controllo dei nostri dati e del nostro patrimonio di conoscenza”. È il concetto di AI Sovereignty: non riguarda soltanto la privacy, riguarda il controllo dell’intera catena: dati, modelli, infrastruttura, capacità computazionale, governance.
La distinzione è netta: la privacy protegge il dato, la sovranità protegge il suo valore economico. Ed è per questo che l’AI sta riportando valore ai data center: dopo anni in cui il paradigma dominante è stato tutto sul cloud, sempre più organizzazioni valutano inferenza on-premise, private AI, data center aziendali e cloud ibrido per mantenere il controllo su dati e modelli. Non a caso in Europa si moltiplicano le iniziative di sovranità digitale, mentre cresce il numero di aziende che riportano parte dei propri carichi di lavoro fuori dal public cloud per motivi di costo e controllo.
Torniamo così al punto di partenza: le infrastrutture sono tornate al centro perché sono la condizione fisica della sovranità. Non bastano da sole: servono la convergenza tra reti, dati, energia, cybersecurity e AI, e piattaforme capaci di renderle intelligenti, ma senza infrastrutture proprie, resilienti e integrate, la sovranità sui propri dati e sui propri modelli resta un’affermazione di principio, non una capacità reale. È esattamente qui che si gioca il ruolo di SDS: abilitare questa convergenza, accompagnando imprese e Pubblica Amministrazione nel passaggio dalla digital economy alla AI economy. Il valore non è nell’asset. È nella sovranità di ciò che ci costruisci sopra.
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