Intelligenza artificiale
I colli di bottiglia dell'IA potrebbero sostenere la old economy, ecco perché
Capital Group, in un commento di Jared Franz, vede limitazioni per la corsa al “nuovo rame”, domanda di energia che diventa nucleare, fabbisogno di beni strumentali e necessità crescente di fattore umano
di Stefano Caratelli 20 Ottobre 2024 15:00
L'Intelligenza Artificiale ha un grande potenziale per stimolare la produttività e trasformare l'economia nel lungo periodo, ma richiederà probabilmente tempo per i potenziali colli di bottiglia e di altri fattori. I progressi tecnologici potrebbero attenuare alcuni di questi vincoli, ad esempio quelli nella progettazione dei semiconduttori potrebbero ridurre l’energia necessaria nei data center, o almeno minimizzarla. La IA si sviluppa in due cicli: quello attuale, per i consumatori, guidato dalla pubblicità e poi un ciclo per le imprese che sarà più gestibile ma molto più lungo e lento, in uno schema normale quando si tratta di innovazione.
Sono le conclusioni di Jared Franz, Economist di Capital Group, che individua quattro colli di bottiglia dell'IA che potrebbero sostenere le aziende della vecchia economia: la nuova tecnologia scatena la corsa al rame del XXI secolo, una domanda di energia che sta diventando nucleare, fabbisogno di beni strumentali in aumento, e il fatto che l'IA ha bisogno di più esseri umani. Franz sottolinea che gli investitori hanno iniziato a chiedersi quanto ci vorrà perché gli investimenti miliardari in IA si traducano in crescita degli utili, ma i colli di bottiglia potrebbero non essere dove ci si aspetta. L'IA richiede ingenti risorse fisiche, e quattro limitazioni delle risorse potrebbero rallentarne la crescita e offrire opportunità alle aziende della old economy.
Gli strumenti di IA generativa come ChatGPT si alimentano da enormi centri dati, che richiedono sistemi di raffreddamento oltre all'infrastruttura di trasformatori, generatori e linee di trasmissione, che richiede rame. Secondo alcune stime, i data center nei prossimi otto anni richiederanno un milione di tonnellate di rame solo in USA, mentre la domanda del metallo rosso per i veicoli elettrici, l'energia pulita e la rete elettrica è già destinata a creare deficit crescenti. Secondo JPMorgan, i nuovi centri dati per l'IA faranno salire il deficit a più di 6 milioni di tonnellate al 2030, e Franz si chiede se si riuscirà a estrarre abbastanza rame in tempi brevi per l’espansione dell'IA.
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Inoltre, prosegue l’esperto di Capital Group passando al secondo limite, le richieste alla rete elettrica di centri dati e veicoli elettrici porteranno a un aumento dei consumi che non si vedeva da circa 20 anni, e se la traiettoria dovesse raddoppiare, l'aggiunta di capacità sarebbe molto impegnativa, mentre molti big tech sono impegnati ad azzerare le emissioni al 2030. Potrebbe essere necessario mettere sul tavolo tutte le fonti energetiche. Franz cita il caso di Microsoft che, per soddisfare il suo crescente fabbisogno, ha raggiunto un accordo con il fornitore di energia nucleare Constellation Energy per riavviare la centrale di Three Mile Island in Pennsylvania.
Franz sottolinea quindi un fabbisogno di beni strumentali in aumento, che sta spingendo la domanda di una serie di aziende industriali, in alcuni casi portando a carenze, come nel caso del produttore di apparecchiature energetiche GE Vernova. Inoltre, i chip di IA generano una grande quantità di calore, i data center richiedono sistemi avanzati di raffreddamento a liquido per evitare guasti e migliorare l'efficienza. Produttori industriali come Modine e Vertiv hanno registrato quest'anno aumenti a tre cifre delle quotazioni azionarie proprio per l'aumento della domanda.
I titoli dei giornali si concentrano sulla possibilità che l’IA elimini posti di lavoro, ma le aziende cominciano a sentire una vera e propria carenza di ingegneri in grado di costruire modelli di base e di persone per implementarne i sistemi a livello aziendale. Franz cita un sondaggio di Salesforce secondo cui il 60% dei professionisti IT del settore pubblico individua nella carenza di competenze in IA la sfida principale per la sua implementazione.
Senza persone esperte che guidino l'implementazione, sottolinea l’esperto di Capital Group, l'adozione sarà probabilmente più lenta e richiederà più tempo per generare le efficienze che la tecnologia può fornire. Per questo società come Accenture e Oracle svolgeranno un ruolo importante nell'aiutare le imprese a determinare le strategie di IA, con un forte impiego di fattore umano.
GLI INVESTITORI SI CHIEDONO QUANDO GLI INVESTIMENTI GENERERANNO UTILI
Sono le conclusioni di Jared Franz, Economist di Capital Group, che individua quattro colli di bottiglia dell'IA che potrebbero sostenere le aziende della vecchia economia: la nuova tecnologia scatena la corsa al rame del XXI secolo, una domanda di energia che sta diventando nucleare, fabbisogno di beni strumentali in aumento, e il fatto che l'IA ha bisogno di più esseri umani. Franz sottolinea che gli investitori hanno iniziato a chiedersi quanto ci vorrà perché gli investimenti miliardari in IA si traducano in crescita degli utili, ma i colli di bottiglia potrebbero non essere dove ci si aspetta. L'IA richiede ingenti risorse fisiche, e quattro limitazioni delle risorse potrebbero rallentarne la crescita e offrire opportunità alle aziende della old economy.
I CENTRI DATI RICHIEDONO ENORMI QUANTITÀ DI RAME
Gli strumenti di IA generativa come ChatGPT si alimentano da enormi centri dati, che richiedono sistemi di raffreddamento oltre all'infrastruttura di trasformatori, generatori e linee di trasmissione, che richiede rame. Secondo alcune stime, i data center nei prossimi otto anni richiederanno un milione di tonnellate di rame solo in USA, mentre la domanda del metallo rosso per i veicoli elettrici, l'energia pulita e la rete elettrica è già destinata a creare deficit crescenti. Secondo JPMorgan, i nuovi centri dati per l'IA faranno salire il deficit a più di 6 milioni di tonnellate al 2030, e Franz si chiede se si riuscirà a estrarre abbastanza rame in tempi brevi per l’espansione dell'IA.
RICEVI GRATIS LE NOTIZIE IN ANTEPRIMAIL BISOGNO DI ENERGIA SPINGE MICROSOFT SUL NUCLEARE
Inoltre, prosegue l’esperto di Capital Group passando al secondo limite, le richieste alla rete elettrica di centri dati e veicoli elettrici porteranno a un aumento dei consumi che non si vedeva da circa 20 anni, e se la traiettoria dovesse raddoppiare, l'aggiunta di capacità sarebbe molto impegnativa, mentre molti big tech sono impegnati ad azzerare le emissioni al 2030. Potrebbe essere necessario mettere sul tavolo tutte le fonti energetiche. Franz cita il caso di Microsoft che, per soddisfare il suo crescente fabbisogno, ha raggiunto un accordo con il fornitore di energia nucleare Constellation Energy per riavviare la centrale di Three Mile Island in Pennsylvania.
SPINTA ALLA DOMANDA PER MOLTE AZIENDE INDUSTRIALI
Franz sottolinea quindi un fabbisogno di beni strumentali in aumento, che sta spingendo la domanda di una serie di aziende industriali, in alcuni casi portando a carenze, come nel caso del produttore di apparecchiature energetiche GE Vernova. Inoltre, i chip di IA generano una grande quantità di calore, i data center richiedono sistemi avanzati di raffreddamento a liquido per evitare guasti e migliorare l'efficienza. Produttori industriali come Modine e Vertiv hanno registrato quest'anno aumenti a tre cifre delle quotazioni azionarie proprio per l'aumento della domanda.
L’IA HA BISOGNO DI PIÙ ESSERI UMANI
I titoli dei giornali si concentrano sulla possibilità che l’IA elimini posti di lavoro, ma le aziende cominciano a sentire una vera e propria carenza di ingegneri in grado di costruire modelli di base e di persone per implementarne i sistemi a livello aziendale. Franz cita un sondaggio di Salesforce secondo cui il 60% dei professionisti IT del settore pubblico individua nella carenza di competenze in IA la sfida principale per la sua implementazione.
NECESSSITÀ CRESCENTE DI PERSONALE ESPERTO
Senza persone esperte che guidino l'implementazione, sottolinea l’esperto di Capital Group, l'adozione sarà probabilmente più lenta e richiederà più tempo per generare le efficienze che la tecnologia può fornire. Per questo società come Accenture e Oracle svolgeranno un ruolo importante nell'aiutare le imprese a determinare le strategie di IA, con un forte impiego di fattore umano.
