Dopo anni segnati dalla corsa agli investimenti, nel 2027 per l’industria tecnologica arriverà il momento di misurare quanto valore sia stato realmente creato. Intelligenza artificiale, infrastrutture, supply chain e sovranità digitale entreranno in una fase nella quale capacità tecnologica e disponibilità di capitale dovranno confrontarsi con ritorni economici, efficienza operativa e sostenibilità dei modelli di business.
È lo scenario delineato da Omdia in The Forces Shaping 2027, che individua quattro dinamiche destinate a caratterizzare il prossimo anno: il passaggio dell’AI dagli investimenti alla monetizzazione, la trasformazione delle crisi delle catene di fornitura in una condizione strutturale, il costo crescente della sovranità digitale e l’espansione della cosiddetta physical AI.
“La storia tecnologica che definirà il 2027 non riguarderà semplicemente ciò che verrà dopo, ma ciò che accadrà quando gli investimenti e l’innovazione degli ultimi anni incontreranno la realtà economica e operativa”, afferma Evan Kirchheimer, Chief Research Officer di Omdia.
Indice degli argomenti
AI, dagli investimenti alla monetizzazione
La corsa all’intelligenza artificiale è destinata a proseguire, ma secondo Omdia cambierà progressivamente il parametro con il quale imprese e investitori ne valuteranno il successo. La superiorità tecnica dei modelli perderà centralità rispetto alla capacità di generare ritorni economici, aumentare la produttività e ridurre i costi.
La pressione è destinata a crescere anche perché la spesa continuerà ad aumentare. Secondo i dati raccolti dalla società di ricerca, il 59% delle organizzazioni prevede per il 2027 una crescita del budget destinato all’AI pari almeno al 10%.
Una dinamica che pone un problema sempre più evidente: trasformare la capacità di calcolo, i modelli e le applicazioni acquistate negli ultimi anni in benefici misurabili. La questione riguarda l’intera filiera, dalle infrastrutture ai software e ai servizi fino ai dispositivi.
Per le imprese diventerà quindi sempre più importante comprendere dove l’intelligenza artificiale produce valore, come sia possibile catturarlo e quali modelli commerciali consentano di trasformare l’adozione in ricavi o risparmi sostenibili.
Il passaggio è già visibile anche nel settore delle telecomunicazioni. Una precedente analisi di Omdia sugli investimenti AI degli operatori indica che il sovereign AI rappresenta attualmente uno dei percorsi più concreti verso la monetizzazione delle nuove infrastrutture di calcolo, anche se difficilmente potrà rappresentare da solo una domanda sufficiente a giustificare tutti gli investimenti annunciati.
Supply chain, l’emergenza diventa strutturale
Il secondo cambiamento riguarda le catene di approvvigionamento. Il ritorno a una situazione stabile dopo una fase temporanea di difficoltà appare sempre meno realistico.
Domanda di infrastrutture AI, scarsità di componenti, tensioni geopolitiche, fabbisogno energetico e incertezza macroeconomica stanno creando una volatilità destinata a protrarsi nel tempo. Secondo Omdia, i ritardi nella disponibilità di hardware interessano già il 60% dei partner del canale PC.
La pressione è particolarmente evidente nei semiconduttori destinati all’intelligenza artificiale. A luglio Omdia segnalava colli di bottiglia nella memoria ad alta larghezza di banda HBM, nel packaging avanzato e nella capacità produttiva dei nodi più evoluti, con criticità previste almeno fino al 2027.
Per le aziende tecnologiche cambia quindi il significato stesso di resilienza. Gestire forniture intermittenti, prezzi variabili e tempi di consegna meno prevedibili diventa una capacità competitiva permanente, con effetti sulle decisioni relative a scorte, fornitori, progettazione dei prodotti e localizzazione della produzione.
La capacità di reagire rapidamente alle interruzioni potrà separare le aziende in grado di mantenere ritmi di crescita e consegne da quelle maggiormente esposte a rallentamenti e aumenti dei costi.
Sovranità digitale, cresce il prezzo dell’autonomia
La terza forza individuata da Omdia riguarda la sovranità digitale. Il dibattito si sta progressivamente spostando dalla necessità di aumentare il controllo sulle tecnologie alla definizione del livello di autonomia realmente necessario.
Più di cento Paesi hanno adottato o stanno perseguendo misure riconducibili alla sovranità o alla localizzazione dei dati, con approcci però molto differenti tra loro. Omdia sottolinea che questa frammentazione aumenta gli oneri di compliance e la complessità operativa per le imprese multinazionali.
La questione riguarda ormai dati, cloud, infrastrutture, AI e catene digitali di fornitura. Ma una completa indipendenza tecnologica, osserva la società di ricerca, sarà raramente praticabile e neppure necessariamente desiderabile.
Per imprese e amministrazioni diventa quindi centrale stabilire quali asset debbano essere controllati direttamente, quali possano essere affidati a partner e quanto costo aggiuntivo sia giustificabile per ottenere maggiore autonomia.
Il tema ha ricadute dirette anche sulle telecomunicazioni. Gli operatori stanno infatti aumentando gli investimenti nelle infrastrutture AI locali, spinti dalla domanda di capacità di calcolo e dalle politiche nazionali di sovranità. Omdia evidenzia però che gli approcci sono molto differenti: alcuni gruppi utilizzano società dedicate, altri joint venture o partnership, altri ancora stanno riequilibrando gli investimenti dalle infrastrutture tradizionali verso data center e servizi AI.
La sovranità digitale assume quindi anche una dimensione economica. Più controllo può richiedere duplicazioni infrastrutturali, competenze dedicate, tecnologie specifiche e vincoli nella scelta dei fornitori.
Physical AI, l’intelligenza esce dagli schermi
La quarta trasformazione riguarda il passaggio dell’AI dal software al mondo fisico. L’integrazione fra intelligenza artificiale, edge computing, sensori e dispositivi connessi sta rendendo possibili sistemi capaci di interpretare l’ambiente e reagire in tempo reale.
I robot umanoidi rappresentano soltanto la componente più visibile del fenomeno. Secondo le previsioni riportate da Omdia, le consegne globali potrebbero superare le 700mila unità entro il 2030.
Il perimetro della physical AI è però molto più ampio e comprende veicoli, edifici, fabbriche, reti energetiche, ambienti di lavoro e dispositivi consumer. L’intelligenza viene quindi integrata direttamente nei sistemi che interagiscono con persone, infrastrutture e processi industriali.
Questo passaggio apre nuove possibilità, ma aumenta anche la complessità. Errori, vulnerabilità o decisioni sbagliate di un sistema AI non producono più soltanto conseguenze all’interno di un’applicazione software: possono tradursi in effetti fisici.
Governance, sicurezza, responsabilità legale, affidabilità e integrazione con infrastrutture esistenti diventano perciò parte integrante della progettazione. Nel settore automotive, per esempio, Omdia sottolinea che la physical AI amplia contemporaneamente le capacità dei veicoli e la superficie di attacco digitale, collegando più strettamente cybersecurity e sicurezza operativa.
Quattro forze sempre più interdipendenti
Le quattro dinamiche individuate da Omdia non procederanno separatamente. La crescita della physical AI richiederà chip, sensori, capacità di calcolo e connessioni affidabili, aumentando la pressione sulle supply chain. Le politiche di sovranità potranno condizionare la scelta delle infrastrutture, dei cloud provider e dei fornitori di componenti. Allo stesso tempo, tutti questi investimenti dovranno trovare una giustificazione economica.
“L’AI deve dimostrare di generare ritorni. Le interruzioni delle catene di fornitura devono essere pianificate, invece di attendere che finiscano. L’esigenza percepita di sovranità digitale comporta scelte difficili in termini di costi e accesso. E con l’ingresso dell’AI nel mondo fisico, le imprese si trovano di fronte a un insieme completamente nuovo di opportunità e responsabilità”, spiega Kirchheimer.
A rendere il quadro più complesso è proprio la crescente relazione tra le diverse trasformazioni.
“Ciò che rende queste forze particolarmente significative è quanto strettamente stiano diventando interconnesse. Le decisioni prese in un’area producono sempre più spesso conseguenze altrove, rendendo più importante che mai per le imprese comprendere il quadro tecnologico complessivo quando decidono dove investire e competere”, conclude il Chief Research Officer di Omdia.
Il 2027 si prospetta quindi come un anno nel quale la crescita tecnologica sarà misurata sempre più attraverso la capacità di trasformare innovazione e capitale investito in produttività, ricavi, resilienza e controllo delle dipendenze. Per l’AI, in particolare, la fase dell’espansione della capacità di calcolo sta iniziando a sovrapporsi a quella della verifica economica: un passaggio destinato a incidere sulle strategie di hyperscaler, operatori telco, imprese e fornitori di infrastrutture.
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