L’ondata di investimenti nei data center alimentata dall’intelligenza artificiale sta spingendo la capacità di calcolo su livelli senza precedenti. Ma l’aumento dei megawatt e dei capitali impegnati racconta solo una parte della storia. Perché l’infrastruttura produca valore deve trovare domanda, energia, clienti e servizi capaci di sostenerla. E perché rafforzi la sovranità digitale occorre che al controllo fisico degli asset corrisponda anche quello sui dati, sulle piattaforme e sulle tecnologie.
È il punto sollevato da Pietro Labriola, amministratore delegato di Tim, in occasione dell’evento di Affari&Finanza. “Sui data center rischiamo una bolla. Perché stiamo confondendo l’infrastruttura con il business”, ha sottolineato. Costruire metri quadrati, nella sua lettura, non basta a creare valore perché servono domanda reale, energia, reti, cloud, cybersecurity e competenze. La stessa cautela vale per la sovranità: ospitare i server sul territorio nazionale non significa necessariamente esercitare il controllo sui dati e sui servizi che vi transitano.
La questione, quindi, non è se l’AI avrà bisogno di nuovi data center. Su questo le principali analisi concordano: la domanda di capacità è destinata a crescere. Il nodo è quali progetti riusciranno a trasformare quella domanda potenziale in utilizzo, ricavi e ritorni sufficienti a giustificare gli investimenti. Ed è su questo terreno che il rischio di bolla assume contorni più concreti.
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La domanda c’è, ma non rende sostenibile ogni progetto
Nell’analisi Beyond the Bubble: Why AI Infrastructure Will Compound Long after the Hype, KKR riconosce una componente di euforia nel mercato dell’AI e prevede uno “shake-out”, una fase di selezione fra investimenti destinati a reggere e modelli più fragili.
Il fondo non prevede però una sovracapacità generalizzata. La crescita dei workload e la scarsità di capacità nei mercati più sviluppati continuano a sostenere l’espansione. Ciò che cambia è il profilo economico dei singoli asset. Un data center con energia disponibile, connessioni adeguate e un hyperscaler impegnato con contratti pluriennali parte da condizioni molto diverse rispetto a un progetto che dipende soprattutto dall’aspettativa di una crescita futura dell’AI.
La differenza è sostanziale. La domanda complessiva può continuare a crescere mentre una parte degli investimenti perde valore o non raggiunge i rendimenti attesi. È quanto accadde, con dinamiche diverse, durante la dot-com bubble: il fabbisogno di connettività era destinato ad aumentare, ma una quota degli investimenti nella fibra arrivò prima che il mercato fosse in grado di assorbirla.
Per i data center il passaggio decisivo sarà la velocità con cui i workload AI usciranno dalla fase di sperimentazione e diventeranno applicazioni industriali utilizzate con continuità. È questo utilizzo, più dei progetti annunciati, a misurare la profondità reale del mercato.
In Italia la pipeline corre più delle realizzazioni
Il caso italiano consente già di vedere la distanza fra aspettative e capacità effettivamente costruita. Secondo l’Osservatorio Data Center del Politecnico di Milano, nel triennio 2023-2025 sono stati investiti 7,1 miliardi di euro, pari al 68% dei 10,5 miliardi che nel 2023 erano stati previsti per lo stesso periodo.
Per il 2026-2028 la scala degli annunci è molto più ampia: 83 progetti da parte di 30 aziende, per un valore potenziale di 25,4 miliardi di euro. Il 72% degli investimenti previsti fa capo a operatori internazionali ancora non attivi sul mercato italiano.
Ancora più indicativo è il dato sulle richieste di connessione alla rete in alta tensione, arrivate nel 2025 a livelli enormemente superiori alla capacità oggi installata. Il numero fotografa la pressione esercitata sul sistema elettrico, ma non può essere tradotto automaticamente in futuri data center.
Prima dell’entrata in esercizio ci sono autorizzazioni, finanziamenti, disponibilità di energia, costruzione e allacciamento. La pipeline esprime quindi il potenziale del mercato, non la sua dimensione futura già acquisita. Il divario registrato nel triennio precedente mostra che una parte degli annunci viene fisiologicamente ridimensionata durante questo percorso.
L’energia diventa il primo filtro
La disponibilità di potenza sta già selezionando i progetti. Nel rapporto Key Questions on Energy and AI, l’International Energy Agency stima che i consumi elettrici mondiali dei data center abbiano raggiunto circa 485 TWh nel 2025 e possano avvicinarsi a 950 TWh nel 2030.
La crescita del fabbisogno non implica però che ogni progetto trovi l’energia necessaria nei tempi previsti. Capacità delle reti, trasformatori, apparecchiature e procedure di connessione possono diventare il limite fisico di investimenti che sulla carta dispongono già di capitali e domanda.
Ed è proprio in questo passaggio che il rischio industriale diventa finanziario. Nell’analisi Power without delivery, Moody’s sottolinea che il completamento edilizio di un data center precede spesso di molto il momento in cui l’asset raggiunge una capacità di utilizzo sufficiente a produrre flussi di cassa stabili.
L’aumento delle dimensioni dei progetti amplifica questa esposizione. S&P Global stima che nel 2026 gli hyperscaler possano raggiungere circa 625 miliardi di dollari di capex aggregata nei data center e rileva una crescente presenza di private credit e di altre forme di debito nel finanziamento dell’infrastruttura AI.
Il punto sollevato da Labriola si traduce quindi in una questione molto concreta: completare un data center non significa aver già creato un business sostenibile. Servono energia disponibile, clienti, utilizzo della capacità e ricavi in grado di remunerare l’investimento.
Perché oggi non emerge una bolla generalizzata
I fattori di rischio ci sono, ma non riguardano l’intero mercato nello stesso modo. La domanda di capacità resta elevata e nei principali mercati la disponibilità è ancora limitata. Per questo, almeno oggi, le evidenze disponibili non indicano una sovracapacità diffusa paragonabile a una bolla speculativa. Nello studio Powering AI: How real is the risk of overbuilding?, McKinsey rileva che negli Stati Uniti, nel breve periodo, il rischio potrebbe essere addirittura una disponibilità di infrastrutture energetiche insufficiente rispetto alla domanda dei data center.
Anche la diffusione del pre-leasing e dei contratti di lungo periodo con i grandi hyperscaler riduce il rischio di grandi campus costruiti senza utilizzatori. Il mercato, dunque, non mostra oggi i segnali di un eccesso uniforme di capacità.
Il rischio appare più selettivo. Può concentrarsi nelle valutazioni troppo elevate, nei progetti finanziariamente più esposti, negli asset privi di energia certa o nei modelli che presuppongono una crescita della domanda più rapida di quella che i servizi AI riusciranno a monetizzare.
È una distinzione importante perché sposta l’attenzione dal numero dei data center alla qualità economica degli investimenti. La crescita del settore può continuare anche mentre alcuni progetti vengono ridimensionati, rinviati o esclusi dal mercato.
Il valore si costruisce a valle dell’infrastruttura
Il ragionamento di Labriola porta però oltre il rischio finanziario. Se il data center viene considerato soltanto come capacità immobiliare ed energetica, resta fuori la parte della filiera che trasforma quella capacità in servizi.
Connettività, cloud, cybersecurity, piattaforme, applicazioni e competenze definiscono il valore che si sviluppa intorno all’infrastruttura. Per l’Italia attrarre nuovi investimenti può aumentare il peso del Paese nelle reti europee dei dati, ma l’effetto industriale sarà molto diverso a seconda che i campus restino semplici luoghi di elaborazione oppure favoriscano la crescita di servizi cloud, workload AI, imprese e competenze.
È anche per questo che i megawatt installati, da soli, non bastano come indicatore. Un Paese può ospitare molta capacità e trattenere una quota limitata del valore prodotto lungo la catena digitale.
Sovranità digitale, il nodo è chi controlla lo stack
La crescita della capacità pone anche un problema di controllo: un data center localizzato in Italia non è automaticamente un’infrastruttura sotto controllo italiano o europeo. La localizzazione fisica di un data center stabilisce dove si trova l’infrastruttura; dice molto meno su chi controlla il servizio che vi viene erogato.
Proprietà dell’operatore, piattaforma cloud, software, gestione delle chiavi crittografiche, supply chain e giurisdizione possono determinare il grado effettivo di autonomia quanto il luogo in cui sorgono i server.
La Commissione europea ha incorporato questo principio nella proposta di Cloud and AI Development Act, presentata il 3 giugno 2026. L’obiettivo di aumentare la capacità europea viene affiancato da un quadro dedicato alla sovranità dei servizi cloud e AI, con livelli che vanno dalla semplice localizzazione fino a requisiti più stringenti di proprietà, controllo e indipendenza da soggetti di Paesi terzi.
La conseguenza per l’Italia è rilevante. Più data center sul territorio possono rafforzare la dotazione infrastrutturale senza modificare nella stessa misura gli equilibri del mercato cloud e il controllo sulle tecnologie utilizzate. La sovranità dipende quindi dalla posizione occupata lungo l’intera catena del valore, e non soltanto dalla geografia dei server.
Il test per l’Italia: capacità, valore e controllo
Il ciclo aperto dall’AI offre all’Italia un’opportunità industriale importante, ma rende più esigente il metro con cui misurarne i risultati. I miliardi annunciati e i megawatt richiesti indicano l’interesse degli investitori; servirà verificare quanti progetti entreranno realmente in esercizio, quanti troveranno clienti e quanta attività economica riusciranno a sviluppare intorno all’infrastruttura.
Lo stesso vale sul piano della sovranità. Attrarre capacità di calcolo e costruire autonomia digitale sono obiettivi collegati, ma non equivalenti.
L’avvertimento di Labriola acquista senso proprio in questa distinzione. Una domanda AI in forte crescita può convivere con investimenti incapaci di produrre i ritorni attesi. E una grande dotazione di data center può convivere con una forte dipendenza da piattaforme e tecnologie controllate altrove.
La qualità di questa fase di espansione si misurerà quindi su tre risultati: quanta capacità entrerà davvero in funzione, quanto valore riuscirà a generare e quanta parte di quel valore resterà sotto controllo europeo.
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