Perché puntiamo sull'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (IA) consente ai computer di svolgere compiti che tradizionalmente richiedono l'intelligenza umana. Le imprese utilizzano l'IA per analizzare informazioni, prevedere la domanda, automatizzare le attività di routine e sviluppare nuovi prodotti.

Queste applicazioni si basano su diversi ambiti dell'IA, tra cui l'apprendimento automatico (machine learning), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale, l'IA generativa, la robotica basata sull'IA e le tecnologie autonome e sensoristiche.

Man mano che introducono l'IA nelle proprie attività, le imprese acquistano software e servizi di calcolo dai fornitori di tecnologia. La quota di organizzazioni intervistate che utilizzano l'IA è passata dal 55% nel 2023 all'88% nel 2025.^{Fonte 1}

Con l'aumento delle imprese che sviluppano e utilizzano sistemi di IA, cresce la domanda di potenza di calcolo. L'infrastruttura dell'IA è costituita dalle apparecchiature fisiche necessarie per sviluppare e far funzionare l'intelligenza artificiale: principalmente server e processori specializzati, memoria, sistemi di archiviazione dei dati e apparati di rete.

Società come Microsoft, Amazon e Google stanno ampliando la propria capacità di calcolo per erogare servizi di IA. Ciò richiede server potenti dotati di processori, tra cui le GPU di NVIDIA, memoria fornita da aziende come Micron e apparecchiature per archiviare e trasferire i dati. Molti di questi chip sono prodotti da TSMC.

La spesa mondiale per le infrastrutture dell'IA è più che raddoppiata, passando da 153 miliardi di dollari nel 2024 a 318 miliardi di dollari nel 2025, con un aumento del 108%.^{Fonte 2} Questa crescita è stata trainata in larga parte dagli investimenti dei principali fornitori cloud, dalla crescente domanda di server per l'IA e dai progetti nazionali di infrastrutture per l'IA.

Costruire un data center è costoso e richiede anni. Per questo la maggior parte delle imprese noleggia potenza di calcolo dai fornitori cloud e paga in base all'utilizzo effettivo, un po' come avviene per l'elettricità. Si parla di Infrastructure as a Service, o IaaS. Secondo le previsioni, il mercato IaaS nel suo complesso raggiungerà 367 miliardi di dollari nel 2027.^{Fonte 5}

I tre maggiori fornitori sono Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud. Con la crescita dei carichi di lavoro legati all'IA, stanno aggiungendo server progettati specificamente per l'addestramento e l'esecuzione dei modelli di IA. Si prevede che nel 2026 la spesa per questa capacità cloud ottimizzata per l'IA aumenti del 96%.^{Fonte 3}

L'infrastruttura di calcolo fornisce la potenza necessaria a far funzionare l'IA, ma per metterla a frutto le imprese hanno bisogno di software. Questo software si basa sui modelli di IA, sistemi addestrati sui dati per comprendere le informazioni, individuare schemi ricorrenti e generare risposte.

Un modello di base (foundation model) è un modello di IA in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti. Tra gli esempi figurano GPT, sviluppato da OpenAI; Gemini, sviluppato da Google; Claude, sviluppato da Anthropic; e Llama, sviluppato da Meta. Le imprese possono utilizzare questi modelli per creare applicazioni proprie oppure acquistare software di IA pronti all'uso, come ChatGPT e Microsoft Copilot.

Le società generano ricavi facendo pagare ai clienti l'accesso ai propri modelli e applicazioni, sotto forma di abbonamenti mensili, licenze software o tariffe basate sull'utilizzo. Nel 2025 la spesa mondiale delle imprese per i modelli di base ha raggiunto circa 12,5 miliardi di dollari.^{Fonte 6}

Man mano che l'IA diventa utile per un numero crescente di attività aziendali, si prevede che il mercato di questi prodotti si espanda. Il mercato mondiale dell'IA generativa è stato stimato in 288,4 miliardi di dollari nel 2025 e, secondo le previsioni, raggiungerà circa 1.340 miliardi di dollari entro il 2032.^{Fonte 7}

Oggi la maggior parte degli strumenti di IA risponde a una richiesta alla volta. L'IA agentica fa un passo in più: dato un obiettivo, pianifica ed esegue una sequenza di attività, come raccogliere informazioni, compilare moduli e verificare il risultato, con un intervento umano limitato. Più i processi sono complessi, più aumenterà la domanda di software di IA e di capacità di calcolo.

Un ulteriore sviluppo è la Physical AI, o IA fisica, che combina l'intelligenza artificiale con macchine in grado di percepire l'ambiente circostante, prendere decisioni e svolgere compiti fisici. Tra gli esempi figurano i robot di magazzino, i veicoli autonomi e i bracci robotici industriali. La robotica è uno dei mercati emergenti in questo ambito, con potenziali applicazioni nella produzione industriale, nel magazzinaggio, nella logistica e nei veicoli autonomi.

Questi sviluppi rafforzano la domanda di tecnologie già impiegate nelle infrastrutture dell'IA. NVIDIA sviluppa processori ad alte prestazioni e piattaforme per la robotica, Micron fornisce memoria e società come Microsoft, Amazon e Alphabet offrono servizi di cloud computing.

Il mercato mondiale della robotica basata sull'IA è stato stimato in 74,49 miliardi di dollari nel 2025 e, secondo le previsioni, raggiungerà 180,63 miliardi di dollari entro il 2032, con una crescita prevista del 142,5%.^{Fonte 8} Sebbene l'adozione commerciale delle macchine autonome sia ancora in fase di sviluppo, la robotica apre un ulteriore mercato potenziale per le società che forniscono hardware per l'IA, infrastrutture di calcolo e software.

La crescita dell'intelligenza artificiale sta generando domanda in diversi mercati tra loro collegati. Le imprese acquistano software e servizi di IA, i fornitori cloud mettono a disposizione capacità di calcolo e i produttori di semiconduttori realizzano i processori e le memorie necessari al funzionamento di questi sistemi.

La spesa mondiale per l'intelligenza artificiale è stata stimata in 1.790 miliardi di dollari nel 2025 e, secondo le previsioni, salirà a 2.670 miliardi di dollari nel 2026 e a 3.640 miliardi di dollari entro il 2027. Oltre la metà della spesa prevista per il 2027 riguarda le infrastrutture dell'IA, a testimonianza dei consistenti investimenti necessari per sviluppare e far funzionare questi sistemi.^{Fonte 4}

Con l'evoluzione della tecnologia dell'IA, si prevede che nuove applicazioni generino ulteriore domanda di infrastrutture di calcolo e di software. Gli agenti di IA autonomi, in grado di pianificare ed eseguire sequenze di attività, e l'IA fisica, che consente alle macchine di interagire con l'ambiente circostante, sono due ambiti di particolare interesse.

Questa evoluzione crea opportunità per le società attive in tutto il settore dell'IA, tra cui i produttori di semiconduttori e di memorie, i fornitori di servizi di cloud computing e gli sviluppatori di applicazioni di IA.