Modelli
Data center per l'IA: 3,7 mila miliardi di dollari di ricavi l'anno entro il 2032 per ripagarli, secondo un paper pubblicato da Brookings
Un economista della Columbia stima gli investimenti statunitensi nell'IA in 10,3 mila miliardi di dollari dal 2025 al 2032 e i ricavi necessari per ripagarli in 3,725 mila miliardi l'anno.
Quanto deve guadagnare l'IA per ripagare i data center in costruzione negli Stati Uniti? Un paper presentato il 25 settembre 2026 alla conferenza autunnale dei Brookings Papers on Economic Activity (BPEA) fornisce un ordine di grandezza: circa 3,725 mila miliardi di dollari di ricavi annui entro il 2032, ovvero il 9,2% del PIL statunitense previsto per quell'anno (paper, bozza della conferenza).
Una precisazione. Non si tratta di uno studio istituzionale di Brookings: è un lavoro di ricerca di Stijn Van Nieuwerburgh, professore di real estate alla Columbia Business School, pubblicato da Brookings nell'ambito dei BPEA (bozza della conferenza datata 4 settembre 2026). Ogni pubblicazione lì rappresenta esclusivamente il punto di vista dei suoi autori (Brookings).
Le cifre chiave
- Investimento: 10,3 mila miliardi di dollari dal 2025 al 2032 in edifici, energia, reti, chip e altre apparecchiature, in media il 3,63% del PIL l'anno. È più dei boom dei canali, delle ferrovie (2,24%), dell'elettrificazione, delle autostrade e delle telecomunicazioni (1,10%).
- Capacità: 182,8 GW di capacità aggiuntiva in entrata in servizio tra il 2025 e il 2032, su una pipeline annunciata di circa 509 GW; lo scenario centrale ipotizza che 117,2 GW arrivino dopo il 2032 e che 226,9 GW non vengano mai costruiti.
- Costo unitario: circa 8,2 miliardi di dollari per un campus da 200 MW, due terzi per l'IT (GPU, reti, storage) e un terzo per l'edificio e l'energia.
- Ricavi necessari: 3,725 mila miliardi di dollari l'anno una volta in funzione tutta questa capacità, a fronte di un PIL 2032 previsto di 40,481 mila miliardi.
Il metodo: una soglia di pareggio, non una previsione
La cifra di 3,725 mila miliardi risponde a una domanda precisa: quali ricavi deve generare la capacità completata tra il 2025 e il 2032 per garantire agli investitori un rendimento del 10% senza leva, con un margine di flusso di cassa operativo del 50%, una vita economica di sei anni per l'IT e di vent'anni per tutto il resto? L'autore lo dice egli stesso in un testo pubblicato da Columbia: è un calcolo dei ricavi necessari, non una previsione di ciò che spenderanno i clienti (Columbia Business School).
Il risultato è molto sensibile alle ipotesi (paper, tabella 7):
- da 2,29 mila miliardi di dollari (rendimento del 5%, margine del 67%) a 6,72 mila miliardi (rendimento del 15%, margine del 33%);
- se le GPU restano competitive solo tre anni anziché sei, il fabbisogno sale a circa 6,0 mila miliardi, ovvero il 14,8% del PIL 2032.
Per dare un'idea di scala: con ricavi combinati di OpenAI e Anthropic stimati in circa 100 miliardi di dollari l'anno, raggiungere quella soglia richiederebbe una crescita di circa l'80% l'anno fino al 2032, calcola l'autore.
Due versioni in circolazione. Nel suo testo del 6 ottobre per Columbia, l'autore cita una versione rivista del paper: quasi 9 mila miliardi di dollari di investimenti, circa 188 GW e 3,55 mila miliardi di ricavi necessari (l'8,8% del PIL). Le cifre riportate dalla stampa, e qui, sono quelle della bozza della conferenza pubblicata da Brookings.
Altre stime comparabili
- Bain & Company (settembre 2025) stimava che sarebbero serviti circa 2 mila miliardi di dollari di ricavi annui a livello mondiale entro il 2030 per finanziare la potenza di calcolo richiesta, e che ne mancherebbero comunque 800 miliardi anche contando i risparmi legati all'IA (Bain). L'ambito (globale, orizzonte 2030) e il metodo differiscono: le due cifre non si sommano.
- Il paper rileva che la spesa in conto capitale di Oracle, Microsoft, Amazon, Meta e Alphabet è passata da circa 97 miliardi di dollari nel 2020 a oltre 400 miliardi nel 2025, e dovrebbe superare gli 800 miliardi nel 2026, oltre il loro flusso di cassa operativo combinato per la prima volta. Di qui il ricorso crescente a leasing, joint venture, credito privato e veicoli fuori bilancio, che l'autore ritiene più difficili da monitorare (Bisnow, podcast di Brookings).
Che cosa implica per il prezzo degli strumenti di programmazione e delle API
Il paper traduce la sua soglia in prezzi di noleggio delle GPU: circa 5,5 dollari per ora-GPU installata a utilizzo pieno, 6,9 all'80% di utilizzo, in linea con la fascia degli attuali prezzi del calcolo di frontiera. Per l'autore la vera domanda è quindi se i fornitori manterranno questo potere di determinazione dei prezzi una volta aggiunti circa 180 GW. Due letture, non mutuamente esclusive:
- Finché la capacità scarseggia, i prezzi tengono. I listini lo mostrano già: da Google, Gemini 4 Argon passa da 2/10 a 4/20 dollari per milione di token il 1° dicembre, e Gemini 3.8 Flash da 0,75/3,75 a 1,50/7,50 dollari il 1° gennaio 2027, quando finiscono i prezzi promozionali (Google). Un abbonamento di programmazione o un'API oggi «economici» possono tornare a salire.
- Se l'offerta supera la domanda, scendono. «Prima o poi avremo un eccesso di offerta, come in ogni ciclo immobiliare, e allora i prezzi crolleranno», ha detto l'autore a Bisnow; si aspetta che quel rischio compaia solo dopo cinque-otto anni di forte crescita.
In pratica, per un team che pianifica il budget dei propri agenti di programmazione: confrontate il prezzo per compito anziché il prezzo di listino, verificate la data di fine dei prezzi promozionali e tenete una soluzione di riserva più economica o self-hosted. Il calcolatore dei costi e il confronto dei modelli permettono di rifare i conti con i vostri volumi; si veda anche la nostra guida per scegliere un agente in base al budget.
Fonti
- Stijn Van Nieuwerburgh: Financing the AI Buildout (BPEA, bozza della conferenza) (4 set 2026), verificato il 21-10-2026
- Brookings: Financing the AI buildout (sintesi) (23 set 2026), verificato il 21-10-2026
- Brookings: The $10 trillion question (podcast e trascrizione) (8 ott 2026), verificato il 21-10-2026
- Columbia Business School: The AI Buildout: What Real Estate Investors Need to Underwrite (6 ott 2026), verificato il 21-10-2026
- Bisnow: Brookings Study Shows AI's $10T Build-Out Cost Will Likely End In Market Correction (23 set 2026), verificato il 21-10-2026
- Bain & Company: $2 trillion in new revenue needed to fund AI's scaling trend (23 set 2025), verificato il 21-10-2026
- Google: Gemini API pricing, verificato il 21-10-2026
Punto chiave: 3,725 mila miliardi di dollari l'anno sono una soglia di pareggio calcolata sulla base di ipotesi (rendimento del 10%, margine del 50%, GPU ammortizzate in sei anni), non una previsione di ricavi.
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