Centinaia di miliardi di dollari di investimenti: circa 725 miliardi nel solo 2026. È questa, secondo le stime riportate da Reuters, la spesa in conto capitale complessivamente prevista per Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta nel corso dell’anno. Una cifra destinata in larga parte a data center, chip, servizi cloud e altre infrastrutture necessarie per competere nella corsa all’intelligenza artificiale.
L’International Energy Agency offre un termine di paragone ancora più sorprendente. Il capex di appena cinque grandi aziende tecnologiche aveva già superato i 400 miliardi di dollari nel 2025 ed era previsto in crescita di un ulteriore 75% nel 2026. Secondo l’IEA, la loro spesa complessiva per nuovi impianti e infrastrutture ha ormai superato gli investimenti mondiali nell’estrazione di petrolio e gas naturale.
Sono cifre che raccontano quanto stia cambiando l’industria tecnologica.
Da aziende “leggere” a gruppi che investono centinaia di miliardi
Per anni le grandi aziende digitali sono state considerate quasi l’opposto dell’industria pesante. Una società automobilistica, un’acciaieria o un produttore di energia devono costruire impianti, acquistare macchinari e utilizzare grandi quantità di materie prime per aumentare la produzione. Una società di software può invece vendere milioni di copie in più dello stesso prodotto senza costruire ogni volta una nuova fabbrica.
Google, Meta e Microsoft possiedono naturalmente enormi infrastrutture tecnologiche da molti anni. Amazon, attraverso AWS, ha costruito una rete mondiale di data center molto prima dell’attuale boom dell’intelligenza artificiale. La differenza oggi riguarda soprattutto la scala e la velocità degli investimenti.
Per sviluppare e utilizzare i modelli AI più avanzati servono migliaia di processori specializzati, memorie ad alte prestazioni, server, fibra ottica, sistemi che permettono alle macchine di comunicare tra loro, edifici progettati appositamente, impianti di raffreddamento e grandi quantità di elettricità.
La competizione tra le Big Tech dipende sempre più dalla loro capacità di finanziare queste infrastrutture, costruirle abbastanza velocemente, trovare energia per alimentarle e utilizzarle abbastanza a lungo da recuperare il denaro investito.
Per capire la portata del cambiamento bisogna partire da una delle caratteristiche che ha reso tanto redditizia l’economia digitale.
Molti business tecnologici sono stati per anni definiti asset-light, cioè attività che richiedono una quantità relativamente limitata di beni fisici rispetto ai ricavi che riescono a generare.
Una volta sviluppato un software, per esempio, venderne un’altra copia costa pochissimo. I ricavi possono quindi crescere molto più velocemente degli edifici, dei macchinari e delle altre infrastrutture possedute dall’azienda. L’intelligenza artificiale sta rendendo questo modello molto più pesante.
Il Wall Street Journal ha mostrato chiaramente il fenomeno già nell’estate del 2025. Nel secondo trimestre di quell’anno, rispetto a due anni prima, l’utile netto complessivo di Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft era cresciuto del 73%, raggiungendo 91 miliardi di dollari. Nello stesso periodo il loro free cash flow era diminuito del 30%, scendendo a circa 40 miliardi.
Un’impresa può quindi registrare utili molto elevati e contemporaneamente ritrovarsi con meno liquidità disponibile. È ciò che può accadere quando decine di miliardi vengono utilizzati per costruire data center e comprare apparecchiature che produrranno ricavi soltanto negli anni successivi.
Il Wall Street Journal ha calcolato inoltre che Microsoft, Alphabet e Amazon avrebbero speso complessivamente più di 600 miliardi di dollari tra il 2023 e il 2025, a fronte di circa 750 miliardi di utile netto nello stesso periodo.
Questi investimenti hanno iniziato a modificare anche la composizione dei bilanci. Nel caso di Microsoft, per esempio, il denaro disponibile e gli investimenti finanziari facilmente convertibili in liquidità rappresentavano circa il 43% di tutti gli asset dell’azienda nel 2020. Nel terzo trimestre del 2025 la quota era scesa a circa il 16%, secondo i dati riportati dal Wall Street Journal.
Una parte crescente della liquidità generata dalle Big Tech viene quindi trasformata in data center, server, chip e altre infrastrutture.
Nel 2026 il fenomeno ha continuato ad accelerare.
A luglio Alphabet ha portato le proprie previsioni di spesa in conto capitale per il 2026 a 195-205 miliardi di dollari, secondo Reuters. Amazon ha aumentato del 10% il proprio programma annuale, portandolo a 220 miliardi di dollari. Meta ha previsto investimenti compresi tra 130 e 145 miliardi di dollari. Microsoft ha indicato una spesa di circa 175 miliardi di dollari nell’anno solare 2026. Nel solo trimestre tra aprile e giugno aveva investito circa 41 miliardi di dollari, oltre il 70% in più rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente.
Questi numeri richiedono però una precisazione importante. Il capex delle quattro aziende comprende anche investimenti destinati ad attività diverse dall’intelligenza artificiale. Le società, inoltre, raramente pubblicano una cifra che permetta di sapere con precisione quanti dollari siano stati investiti esclusivamente nell’AI.
Dietro l’AI ci sono data center, chip, generatori e fabbriche
Microsoft aveva già annunciato all’inizio del 2025 un piano da circa 80 miliardi di dollari per costruire data center destinati anche all’intelligenza artificiale durante il proprio esercizio fiscale. Più della metà di quella cifra sarebbe stata investita negli Stati Uniti, secondo Reuters.
La scala degli investimenti è aumentata ulteriormente nei mesi successivi.
Un data center dedicato all’AI è molto più di un grande edificio pieno di computer. Migliaia di chip devono comunicare tra loro a velocità elevatissime. Per farlo servono sofisticate apparecchiature di rete. I processori devono ricevere elettricità ininterrottamente e producono una quantità enorme di calore, che deve essere eliminata attraverso sistemi di raffreddamento sempre più complessi.
Servono poi trasformatori, cavi, generatori di emergenza e connessioni alla rete elettrica capaci di gestire potenze enormi.
La crescita dell’intelligenza artificiale sta così generando investimenti anche in settori molto lontani dalla tradizionale industria del software.
Nell’agosto 2026 Reuters ha raccontato, per esempio, come il boom dei data center stesse facendo aumentare gli investimenti nelle fabbriche americane che producono apparecchiature elettriche.
Generac, azienda conosciuta soprattutto per i generatori, ha investito 250 milioni di dollari per ampliare la propria produzione destinata anche ai data center. Il gruppo aveva accumulato ordini ancora da completare per circa 1,6 miliardi di dollari e prevedeva di aggiungere circa 1.000 lavoratori.
Siemens ha invece avviato investimenti per 200 milioni di dollari in nuovi impianti statunitensi per rispondere alla crescente domanda di apparecchiature elettriche.
Si crea così un effetto a cascata.
Più richieste di servizi AI significano maggiore necessità di potenza di calcolo. Più capacità di calcolo richiede più chip. I chip hanno bisogno di server e sistemi di raffreddamento. I server devono essere installati nei data center. I data center richiedono trasformatori, generatori, cavi, fibra e nuove connessioni alla rete elettrica.
Una parte sempre maggiore della crescita dell’AI dipende quindi dalla capacità di costruire questo sistema fisico.
Ed emerge una differenza importante tra il mondo digitale e quello industriale.
Un nuovo modello di intelligenza artificiale può migliorare radicalmente nell’arco di pochi mesi. Costruire un data center, una centrale elettrica o una nuova linea della rete richiede invece tempi molto più lunghi.
L’IEA osserva che la capacità delle cosiddette “AI factories”, espressione utilizzata per indicare i grandi data center progettati soprattutto per addestrare ed eseguire sistemi di intelligenza artificiale, è più che triplicata nell’arco di appena 18 mesi.
Anche disponendo di centinaia di miliardi di dollari, alcuni limiti rimangono però fisici: bisogna trovare un luogo adatto, costruire gli edifici, procurarsi le apparecchiature, collegarsi alla rete e ottenere abbastanza energia. Il denaro può accelerare molti di questi processi, ma difficilmente può cancellarne del tutto i tempi di realizzazione.
L’elettricità diventa una materia prima dell’intelligenza artificiale
L’energia è probabilmente l’elemento che rende più evidente la trasformazione industriale delle Big Tech.
Secondo l’International Energy Agency, nel 2025 i data center mondiali hanno consumato circa 485 terawattora di elettricità. Un terawattora è un’unità utilizzata per misurare grandi quantità di energia.
La domanda è destinata a crescere rapidamente. Nello scenario centrale dell’IEA, i consumi dei data center potrebbero arrivare a circa 950 TWh nel 2030, quasi il doppio rispetto al 2025.
L’intelligenza artificiale rappresenta una delle principali cause di questa accelerazione. Nel solo 2025 il consumo complessivo di elettricità dei data center è aumentato del 17%, mentre quello delle strutture maggiormente dedicate all’AI è cresciuto del 50%, secondo il rapporto pubblicato dall’IEA nell’aprile 2026.
La dimensione dei singoli impianti aiuta a capire il fenomeno.
Secondo l’IEA, un tipico data center dedicato all’intelligenza artificiale può consumare una quantità di elettricità paragonabile a quella di circa 100.000 abitazioni.
I più grandi progetti oggi in costruzione potrebbero arrivare a consumarne fino a 20 volte tanto.
Negli Stati Uniti esistono già progetti con una richiesta di potenza superiore a 1 gigawatt, cioè un miliardo di watt. Reuters paragona una simile quantità di energia al fabbisogno di circa 850.000 abitazioni.
Il problema riguarda anche il luogo in cui questa domanda si concentra.
Un conto è aggiungere migliaia di piccoli consumatori distribuiti in un intero Paese. Un altro è collegare alla rete, nello stesso punto, strutture che richiedono potenze paragonabili a quelle di grandi città.
Un episodio avvenuto in Virginia mostra bene le possibili conseguenze.
Nel luglio 2024 un problema elettrico causò il distacco quasi contemporaneo di 60 data center, eliminando improvvisamente circa 1.500 megawatt di domanda dalla rete. Gli operatori dovettero ridurre rapidamente la quantità di elettricità prodotta dalle centrali per mantenere il sistema in equilibrio, secondo una ricostruzione pubblicata da Reuters nel marzo 2025.
La corsa ai data center sta assumendo dimensioni ancora maggiori in Texas.
Nel 2026 ERCOT, il gestore della rete elettrica texana, aveva ricevuto richieste di collegamento relative a più di 226 GW di nuovi data center.
Una parte degli operatori sta cercando di ridurre i tempi necessari per ottenere nuove connessioni producendo direttamente una quota dell’elettricità necessaria. Reuters aveva individuato almeno 46 strutture negli Stati Uniti interessate a sviluppare una propria capacità di generazione elettrica alimentata a gas.
Microsoft, Amazon, Google e Meta stanno così diventando protagoniste anche del mercato energetico, attraverso accordi di lungo periodo con produttori di elettricità e progetti che coinvolgono fonti rinnovabili, gas, nucleare e sistemi di accumulo.
Secondo l’IEA, entro il 2030 potrebbero essere installati direttamente presso i data center tra 15 e 27 GW di capacità elettrica alimentata a gas, soprattutto negli Stati Uniti.
Per garantire che l’energia sia sempre disponibile, questi sistemi potrebbero inoltre dover essere costruiti con una capacità superiore del 30-70% rispetto all’effettiva richiesta del data center.
Anche costruire nuovi impianti presenta però dei limiti.
Gli ordini mondiali di turbine a gas sono aumentati del 70% nel 2025, secondo l’IEA, creando colli di bottiglia nelle catene di fornitura.
La stessa pressione si registra all’interno dei data center.
Tra il 2020 e il 2025 la quantità di potenza elettrica concentrata nei server dedicati all’AI è aumentata di circa 11 volte. L’IEA prevede un ulteriore aumento di circa quattro volte entro il 2027.
Un singolo rack, cioè uno degli armadi che contengono i server all’interno di un data center, potrebbe raggiungere una potenza massima equivalente al consumo di circa 65 abitazioni.
L’elettricità sta così cambiando ruolo nel business tecnologico. Da semplice costo necessario per far funzionare computer e uffici sta diventando una vera risorsa strategica, quasi una materia prima dell’intelligenza artificiale.
I profitti sono enormi, ma serve sempre più denaro per finanziare la crescita
La scala degli investimenti porta con sé un’altra conseguenza: anche aziende ricchissime come Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta stanno facendo un uso crescente di strumenti finanziari per sostenere l’espansione.
Reuters ha analizzato le prospettive di Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Oracle utilizzando le stime raccolte da LSEG, società che fornisce dati finanziari ai mercati.
Secondo queste previsioni, nel 2027 le cinque aziende potrebbero arrivare a spendere in nuovi investimenti più denaro di quanto riusciranno complessivamente a generare come free cash flow.
Tra il 2025 e il 2027 il loro cash flow operativo, cioè il denaro generato dalle normali attività dell’impresa prima dei grandi investimenti, dovrebbe aumentare di circa 340 miliardi di dollari.
Nello stesso periodo il capex dovrebbe crescere di circa 534 miliardi.
In pratica, secondo i calcoli Reuters, per ogni dollaro aggiuntivo generato dalle attività operative le aziende potrebbero aggiungere circa 1,57 dollari di nuovi investimenti.
Anche le previsioni vengono continuamente corrette verso l’alto.
Per questi cinque grandi operatori, le stime di capex per il 2026 raccolte da LSEG erano passate da circa 485 miliardi di dollari a gennaio a circa 730 miliardi a luglio.
La conseguenza è un maggiore ricorso al debito.
Uno dei modi più comuni con cui una grande azienda prende denaro in prestito consiste nell’emettere obbligazioni: gli investitori prestano capitale all’impresa e ricevono in cambio interessi e la promessa di riavere il denaro a una determinata scadenza.
Secondo dati di BNP Paribas citati da Reuters, al 10 agosto 2026 le emissioni obbligazionarie degli operatori impegnati nella corsa all’AI avevano raggiunto circa 220 miliardi di dollari. Nello stesso periodo del 2025 erano appena 12,5 miliardi.
Il debito rappresenta però soltanto una parte degli impegni assunti dalle aziende.
Una quota enorme riguarda il leasing, cioè contratti di affitto di lungo periodo attraverso i quali una società può utilizzare un edificio o un data center senza doverlo necessariamente possedere.
Ad agosto 2026 Microsoft, Meta, Oracle, Amazon e Alphabet avevano già assunto impegni che prevedevano circa 1.090 miliardi di dollari di pagamenti futuri per leasing che dovevano ancora iniziare, in gran parte collegati ai data center, secondo Reuters.
La cifra equivale a quasi quattro volte i circa 285 miliardi di impegni da leasing già presenti nei loro bilanci. Quei 1.090 miliardi vanno interpretati con cautela. Sono pagamenti distribuiti su molti anni e quindi non equivalgono a un debito da saldare immediatamente.
Il numero mostra comunque quanto denaro le aziende abbiano già promesso di spendere per assicurarsi le infrastrutture di cui avranno bisogno in futuro.
Microsoft aveva comunicato da sola circa 329,1 miliardi di dollari di leasing non ancora iniziati. Meta ne aveva circa 279 miliardi, ai quali nel luglio 2026 si erano aggiunti altri 68 miliardi di accordi legati ai data center. Alphabet aveva indicato circa 85,2 miliardi, mentre Amazon circa 137,2 miliardi. Nel dato di Amazon rientrano però anche edifici e mezzi utilizzati per attività diverse dai data center, come magazzini, uffici, aerei e veicoli.
Il cambiamento è significativo. Un prodotto software che delude può essere modificato, sostituito o ritirato relativamente velocemente. Un data center costruito o affittato con un contratto di quindici o vent’anni continuerà invece a generare costi per molto tempo.
AWS, Azure e Google Cloud crescono: i ritorni dell’AI iniziano a vedersi
Gli investimenti nell’intelligenza artificiale stanno già producendo ricavi.
La vera questione per gli investitori riguarda piuttosto la loro dimensione: quanto dovranno crescere questi ricavi per compensare centinaia di miliardi di dollari spesi ogni anno?
Amazon offre uno degli esempi più chiari.
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