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Prima di passare al topic della newsletter di oggi, voglio fare mie le parole del mio amico e socio Gian Massimo Usai, scritte martedì scorso.
Nell’ultimo anno, l’interesse per il nucleare è aumentato, con le grandi aziende tecnologiche che hanno firmato diversi accordi di acquisto di energia nucleare, mentre la politica statunitense punta a uno sviluppo accelerato dell’industria.
L’inferenza sarà un fattore primario nell’aumento della domanda di energia nei data center di IA.
La domanda di energia per queste attività è proiettata a crescere a un CAGR del 122% fino al 2028, poiché i fornitori lavorano per servire miliardi di richieste e processare centinaia di trilioni di token. Le grandi aziende tecnologiche stanno già mostrando segni di una crescita esplosiva nell’inferenza, con una generazione di token in aumento da 5x a 9x su base annua.
Mentre i data center di IA spingono per fonti di energia scalabili e pulite, l’energia nucleare sta ricevendo rinnovata attenzione nonostante i costi più elevati e alcuni dei tempi di attivazione più lunghi nell’industria.
Nella newsletter di oggi voglio condividere la nostra visione sul potenziale dell’energia nucleare per supportare la crescita della domanda di energia nei data center, i suoi vantaggi e svantaggi, oltre all’aumento dell’interesse delle grandi aziende tecnologiche nel nucleare, e altro ancora.
Abbiamo affrontato il tema nucleare in termini di opportunità di investimento già nel 2024 durante i nostri TP Future Insight, ovvero il webinar tenuto ogni lunedì alle 18:00, dedicato all’analisi di mercato a medio-lungo termine e all’investimento sui leader tecnologici tematici.
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Già lo scorso anno avevamo discusso di quanto rapidamente il consumo di energia stesse aumentando con le nuove GPU. Questa tendenza è destinata a continuare con Nvidia che punta a un obiettivo finale di rack di server da 1 MW, ovvero 8 volte superiori ai rack GB200.
La linea Blackwell di Nvidia porta già un aumento significativo nel consumo di energia, quasi il doppio dei 70 kW dell’H200, con 120 kW per il GB200 NVL72 e 140 kW per i prossimi rack GB300.
Oltre Blackwell, la futura linea di design di Nvidia mostra continui aumenti nel consumo di energia. La generazione Rubin dovrebbe aumentare il TDP del 50% rispetto a Blackwell, fino a 180 kW per rack, con la successiva Vera Rubin che raddoppierà a 360 kW per rack entro il 2027. Nella sua configurazione più grande, il Vera Rubin NVL576, soprannominato rack “Kyber”, potrebbe consumare fino a 600 kW (0,6 MW), ovvero 5 volte quello del GB200 NVL72 in un arco di tempo di progettazione di soli due anni.
Questo sta aprendo la strada verso rack di server GPU da 1 MW entro i primi anni 2030. Sebbene non si sappia molto sulla generazione Feynman di Nvidia, è probabile che porti un TDP più alto rispetto a Rubin, e un possibile passaggio dal raffreddamento diretto al chip al raffreddamento a immersione per gestire le enormi esigenze termiche. Inoltre, i ricercatori del KAIST prevedono che l’industria degli acceleratori potrebbe vedere rack di server fino a 1,54 MW entro il 2032, ovvero una crescita di oltre 12 volte rispetto ai GB200 in sette anni.
Questo ciclo continuo di aggiornamento verso GPU più potenti probabilmente aumenterà ulteriormente la domanda di elettricità nei data center a causa dell’aumento del TDP che ogni generazione porta, combinato con un percorso verso cluster di dimensioni maggiori. Tuttavia, passare a server da 1 MW e oltre richiederà probabilmente significativi avanzamenti nella tecnologia di raffreddamento e una commercializzazione su larga scala del raffreddamento a immersione per gestire queste intense esigenze termiche.
Spinta dall’esplosione della domanda di IA negli ultimi due anni, questa attuale accelerazione nell’inferenza e GPU sempre più energivore, la domanda di elettricità dei data center di IA è prevista aumentare vertiginosamente nei prossimi anni. Abbiamo diverse prospettive e proiezioni che, pur differendo leggermente nei tempi e nell’ambito, convergono tutti verso la stessa conclusione.
Innanzitutto, mettiamo in prospettiva quanta energia richiedono i data center.
Ad esempio, il data center Stargate di OpenAI ad Abilene, Texas, dovrebbe avere una capacità di 1,2 GW con la sua seconda fase in costruzione, sufficiente per alimentare circa 1 milione di case. Quando si considera che Nvidia dichiara di avere visibilità su decine di gigawatt di progetti, ciò equivarrebbe a decine di milioni di case che la rete elettrica dovrà presto tenere in considerazione.
In una prospettiva a breve termine, Boston Consulting Group prevede che la domanda globale di energia dei data center aumenterà a un CAGR del 16% dal 2023 al 2028, accelerando da un CAGR del 12%. Si prevede che gli hyperscaler rappresenteranno il 60% di questa crescita della domanda.
All’interno della previsione di BCG, la domanda di energia per l’IA generativa è stimata crescere a un CAGR del 65%, con l’addestramento di IA che aumenta a un CAGR del 30% e l’inferenza che cresce rapidamente a un CAGR del 122%. Entro il 2028, BCG stima che l’IA generativa rappresenterà oltre un terzo della domanda globale di energia dei data center.
Deloitte prevede una crescita simile per la capacità di energia negli Stati Uniti, con una crescita di 5 volte nei prossimi dieci anni. L’azienda ha stimato che la capacità di energia dei data center negli Stati Uniti aumenterà del 24% da 33 GW nel 2024 a 41 GW nel 2025, prima di triplicare a 120 GW entro il 2030 e crescere ulteriormente a 176 GW entro il 2035.
Goldman Sachs ha stimato l’uso globale di energia dei data center a 55 GW all’inizio del 2025, ben al di sotto della cifra di 82 GW di BCG. Tuttavia, GS prevede che l’uso di energia raggiungerà 84 GW nel 2027 e aumenterà ulteriormente a 122 GW entro il 2030.
Quota della domanda di elettricità dei data center IA a due cifre
In termini di quota di elettricità, l’IA rappresenterà una proporzione molto maggiore della domanda entro il 2030, specialmente nelle regioni con alta concentrazione di data center.
L’Electric Power Research Institute prevede che i data center possano più che raddoppiare il consumo di elettricità entro il 2030, rappresentando il 9% della domanda totale di elettricità degli Stati Uniti. A livello globale, un rapporto di SPhotonix stima che i data center potrebbero rappresentare il 13% della domanda totale di elettricità entro il 2030.
Il Dipartimento dell’Energia prevede che la domanda dei data center potrebbe quasi triplicare entro il 2028 nello scenario di fascia alta, rappresentando il 12% della domanda totale degli Stati Uniti, rispetto al solo 4,4% nel 2023. Lo scenario di fascia bassa prevede che i data center raggiungano il 6,7% della domanda totale. Soddisfare questo aumento della domanda in così poco tempo potrebbe richiedere tra 33 GW e 91 GW di nuova capacità di generazione.
Tuttavia, in regioni con una presenza concentrata di data center, come la Virginia del Nord, la domanda di elettricità dei data center potrebbe essere molto più alta e mettere ulteriormente sotto pressione la rete locale. Ad esempio, la Virginia del Nord ha più di 5,9 GW di data center in funzione, 1,8 GW in costruzione e altri 15,4 GW di progetti pianificati. Secondo l’EPRI, i data center rappresentano già il 25% della domanda di elettricità della Virginia, amplificando le preoccupazioni che questa domanda supererà l’offerta e causerà blackout a rotazione. Questo non tiene nemmeno conto della crescita tripla dei data center basata sul backlog di progetti pianificati.
Dato che il tempo di attivazione è stato recentemente indicato come un vincolo dai dirigenti di Big Tech, è importante toccare il motivo per cui il nucleare viene nominato per affrontare l’aumento della domanda di energia, considerando che altre fonti di combustibile possono avere tempi di attivazione molto più rapidi.
Il nucleare potrebbe aggiungere decine di GW alla rete per soddisfare le esigenze dei data center, con una capacità fino a 174 GW potenzialmente retrofitabile presso siti di centrali esistenti.
Rispetto ad altre fonti di combustibile come carbone, solare ed eolico, il nucleare offre alcuni vantaggi chiave per i data center focalizzati sull’IA:
L’ora del Rinascimento Nucleare
Non solo vantaggi: i minus del nucleare
Sebbene il nucleare stia guadagnando terreno per le esigenze dei data center di IA, ci sono alcuni svantaggi, in particolare il tempo di attivazione e il costo:
Il Big Tech sta mostrando un’inclinazione naturale a sostenere il nucleare, firmando diversi grandi contratti per molteplici GW di capacità solo nell’ultimo anno.
Meno di due settimane fa, Amazon e Talen Energy hanno ristrutturato ed espanso la loro partnership in quello che sarebbe il più grande accordo di acquisto di energia nucleare (PPA) nella storia.
Le due aziende hanno finalizzato un accordo di 17 anni da $18 miliardi che scala fino a 1,92 GW di energia dall’impianto Susquehanna di Talen. Amazon aveva precedentemente acquisito il data center co-localizzato da Talen per $650 milioni nel 2024, sebbene venti contrari regolatori avessero ostacolato il PPA. Il nuovo accordo vedrà Talen fornire energia al data center di Amazon fino al 2042, mentre le due esploreranno anche l’espansione dell’output o lo sviluppo di SMR in futuro.
All’inizio di giugno, Meta ha firmato un PPA di 20 anni con Constellation Energy per acquistare 1,1 GW di energia dall’impianto dell’Illinois di Constellation per soddisfare le crescenti esigenze. L’accordo entrerà in vigore nel 2027, anche se non alimenterà direttamente i data center di Meta, ma piuttosto restituirà energia alla rete. Questo è anche separato dalla più ampia spinta di Meta per avere 1-4 GW di nuova capacità nucleare negli Stati Uniti a partire dai primi anni 2030.
Questo segue un simile accordo PPA di 20 anni tra Constellation e Microsoft l’anno scorso per ripristinare l’unità 1 di Three Mile Island entro il 2028, fornendo circa 0,84 GW di energia per i data center di IA di Microsoft. Constellation ha fornito un aggiornamento mercoledì mattina, dicendo che TMI potrebbe riavviare entro il 2027, quasi un anno in anticipo rispetto al programma.
Mentre i più grandi accordi fino ad oggi sono stati PPA con fornitori di energia, Big Tech sta anche esplorando gli SMR con startup, anche se questi sono più focalizzati su tempistiche di implementazione oltre il 2030.
A maggio, Google ha collaborato con Elementl Power per fornire capitale per tre siti di progetto per reattori nucleari avanzati, ciascuno producendo fino a 0,6 GW. Google ha anche collaborato con Kairos Power l’anno scorso per implementare una flotta di SMR da 0,5 GW entro il 2035. Entrambi fanno parte dell’obiettivo del gigante della ricerca di portare online 10 GW di capacità nucleare entro il 2035.
L’anno scorso, Amazon ha annunciato partnership con Energy Northwest, X-Energy e Dominion per esplorare lo sviluppo di SMR attraverso gli anni 2030. X-Energy dovrebbe implementare quattro reattori per 0,32 GW di energia a metà degli anni 2030, con l’obiettivo di portare online 5 GW entro il 2039.
Alla fine del 2023, la società di gestione di server Standard Power ha selezionato la tecnologia SMR di NuScale Power per due strutture che stava pianificando di sviluppare in Pennsylvania e Ohio per alimentare i data center nella regione. NuScale dovrebbe fornire 24 unità di moduli SMR da 77 MWe per una capacità combinata di 1,85 GW, anche se non c’è una tempistica stabilita per la consegna. Il modulo da 77 MWe ha appena ricevuto l’approvazione della NRC alla fine di maggio
Non solo nucleare: il ruolo del gas naturale
Il portafoglio THÉMA include già diversi titoli legati alla trasformazione geopolitica, energetica e tecnologica in atto, e altri sono pronti a entrare non appena si presenteranno le condizioni ideali, forse già nelle prossime settimane.
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Efisio Garau
Head of Fundamental Analysis
Trend Positioning Invest
Responsabile dell’Analisi Fondamentale e Economista presso il Trend Positioning Invest, con oltre dieci anni di esperienza nel settore.
Prima di co-fondare TPRI, ha maturato oltre 10 anni di esperienza tra Credit Suisse – una delle banche d’investimento più grandi al mondo – e Accenture, una delle più importanti società di consulenza.
La sua expertise si concentra sull’analisi di banche centrali, politiche monetarie, tassi di interesse, inflazione, PIL e trimestrali aziendali, trasformando questi dati in informazioni strategiche per massimizzare i profitti, con un focus su potenziali outlier di mercato.
Insieme a Gian Massimo Usai, condivide la visione di promuovere una comprensione obiettiva del mercato, dei suoi meccanismi e delle sue anomalie. Le sue aree di competenza includono strategia di mercato, consulenza strategica, tecnologia dell’informazione e gestione aziendale.
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