I ricavi del Gpu as a Service sono destinati a quadruplicare nei prossimi cinque anni, aprendo una fase di profonda trasformazione per il mercato dei data center. Secondo Analysys Mason, il 2026 segnerà il passaggio del neocloud da fenomeno emergente a modello consolidato, con contratti di lungo periodo, infrastrutture progettate per il liquid cooling e una crescente attenzione alla gestione del rischio. Per operatori e investitori si tratta di un’opportunità significativa, ma non priva di complessità. Come sottolinea l’analista senior Sylvain Loizeau, “il successo richiede attenzione alla durata dei contratti, alla prontezza delle strutture per il raffreddamento a liquido e alla solidità delle controparti”.
Indice degli argomenti
Neocloud: che cos’è
Il termine neocloud indica una nuova generazione di servizi cloud progettati per supportare carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo, tipici dell’intelligenza artificiale. A differenza dei modelli tradizionali, i neocloud offrono un catalogo ridotto e altamente specializzato, centrato sul Gpu compute e sull’erogazione di potenza elaborativa per training e inferenza AI. Questa architettura richiede data center ad alta densità, dotati di sistemi di raffreddamento a liquido e soluzioni modulari, per garantire efficienza energetica e scalabilità.
Contratti più lunghi e crescita del pre-leasing
Il primo ciclo di sviluppo del neocloud è stato caratterizzato da contratti brevi e footprint ridotti, con durate di tre-cinque anni e canoni maggiorati per garantire flessibilità. Questa impostazione rifletteva le tensioni nella supply chain delle Gpu e l’assenza di standard definiti per il liquid cooling, che esponevano i data center al rischio di costosi interventi di retrofit.
Nel 2026 lo scenario cambia: la maggiore fiducia nella tecnologia e nei modelli di business spinge verso accordi più strutturati, con blocchi di capacità più ampi e durate pluriennali. Crescono i livelli di pre-leasing e si consolidano gli schemi di indicizzazione dei canoni, mentre gli anchor tenant che garantiscono potenza e continuità ottengono condizioni più vantaggiose. Il mercato evolve così da tattico a industriale, con una maggiore prevedibilità dei ricavi.
Il ruolo della co-location e la sfida del liquid cooling
I neocloud si distinguono per un catalogo di servizi snello, centrato sul calcolo Gpu che richiede rack ad alta densità e impianti di raffreddamento a liquido avanzati. La disponibilità di strutture pronte per queste esigenze rimane limitata, spingendo i player verso modelli di co-location built-to-suit, considerati la via più rapida e sicura per entrare sul mercato. La domanda di capacità AI continua a crescere, sostenuta dalla corsa degli hyperscaler e dalla priorità di fornitura garantita da Nvidia ai neocloud. Questo favorisce l’affermazione di contratti pluriennali con blocchi di potenza significativi, segnando una netta discontinuità rispetto agli accordi opportunistici del passato.
Geografie in evoluzione: dai mercati core alle nuove frontiere
La pressione dei neocloud sta ridisegnando la mappa degli investimenti. Le piazze core nei mercati Flap-D restano centrali, ma i costi elevati e la complessità delle implementazioni spingono verso aree alternative. Molti workflow AI tollerano latenze maggiori, aprendo la strada a regioni come i Paesi nordici, la Penisola Iberica e città di secondo livello nei mercati maturi. Queste destinazioni offrono vantaggi in termini di rapidità di deployment, minori costi e accesso a energia più sostenibile, come l’idroelettrico nordico. La combinazione di canoni più bassi e tempi di attivazione ridotti rende queste aree sempre più attrattive per i nuovi investimenti.
Architetture più leggere e riduzione dei costi
Lo standard Tier III rimane il riferimento per affidabilità e costo-efficacia nelle applicazioni cloud, ma non tutti i carichi AI richiedono lo stesso livello di resilienza. Molti processi di training e alcune attività di inference non critiche possono tollerare brevi interruzioni, favorendo l’adozione di architetture Tier I o II per segmenti specifici. Questa scelta consente di ridurre i costi di capitale e i tempi di costruzione, limitando la necessità di sistemi ridondanti e generatori. Per gli operatori di co-location, la semplificazione infrastrutturale si traduce in un vantaggio competitivo sul prezzo, che diventa un fattore chiave per attrarre i neocloud.
Esempi concreti e dinamiche di mercato
Negli Stati Uniti il trend è già evidente, con Applied Digital che ha siglato due contratti quindicennali con CoreWeave per un valore complessivo di circa sette miliardi di dollari. In Europa occidentale l’accelerazione è doppia: da un lato l’espansione dei player statunitensi, come CoreWeave in Spagna e Scozia, dall’altro la crescita di operatori più piccoli, come Ori nel Regno Unito. Emergono anche partnership pluriennali, come l’accordo tra Eclairion e Fluidstack in Francia. Questi esempi confermano la maturazione di un ecosistema che si muove verso alleanze più profonde e una maggiore stabilità dei ricavi.
Rischi e strategie di mitigazione
Nonostante le prospettive positive, il modello presenta rischi significativi. Il principale riguarda la sostenibilità di lungo periodo dei neocloud. L’attuale corsa all’AI garantisce una domanda elevata di calcolo Gpu, sostenuta dalla priorità di fornitura di Nvidia, ma la concentrazione delle controparti solleva interrogativi. Alcuni hyperscaler stanno sviluppando chip proprietari per applicazioni AI, una mossa che potrebbe ridurre la dipendenza da fornitori esterni e impattare sui tenant più esposti. Un secondo rischio è legato all’obsolescenza delle infrastrutture: il liquid cooling non è ancora standardizzato e la sostituzione di componenti può comportare costi rilevanti. Tuttavia, gran parte degli interventi riguarda il white space e ricade sul tenant più che sull’operatore. Intanto, la diffusione di tecnologie modulari consente di sostituire unità di raffreddamento e sistemi di distribuzione elettrica con maggiore agilità, riducendo l’impatto economico.
Le leve per gli investitori
Per cogliere l’opportunità Gpu as a Service nel 2026, gli investitori devono concentrarsi su tre aspetti chiave. Il primo è la struttura dei contratti: progetti con anchor tenant coperti da accordi di 10-15 anni, ramp di potenza in fasi e canoni indicizzati offrono maggiore sicurezza. Il secondo riguarda la prontezza delle infrastrutture per il liquid cooling, con responsabilità impiantistiche trasferite il più possibile al tenant. Il terzo è la gestione del rischio di controparte, privilegiando operatori con portafogli clienti diversificati e contratti che riflettano gli impegni dei clienti finali, per allineare la catena dei ricavi e ridurre il rischio di mismatch tra capacità e domanda.
Impatto strategico sul comparto digitale
La crescita del Gpu as a Service non riguarda solo i data center, ma ridisegna le dinamiche dell’intero ecosistema digitale. Per gli operatori di rete e i carrier neutral si aprono nuove opportunità di integrazione con i provider di co-location, in un contesto che richiede densità energetica elevata, raffreddamento avanzato e connettività capillare. Le regioni con energia rinnovabile assumono un ruolo strategico, mentre gli accordi di lungo periodo diventano essenziali per garantire stabilità e ritorno sugli investimenti. La maturazione del neocloud favorisce la convergenza tra infrastrutture fisiche e servizi AI, rendendo sempre più permeabile il confine tra telco e tech.
Per gli investitori, il 2026 rappresenta un punto di svolta: i flussi attesi dal Gpu as a Service rendono bancabili pipeline prima considerate rischiose, ma richiedono una due diligence rigorosa su rischio tecnologico e solidità delle controparti. Architetture modulari, selezione dei siti e contratti lunghi saranno gli elementi determinanti per trasformare questa opportunità in valore.
