21/10/2026

idee

AI sotto pressione: mercati crollano ma domanda energetica resta solida

Horton (TCW): prevediamo una crescita annua del carico elettrico di circa il 3% fino al 2050, sostenuta da tre forze strutturali che si rafforzano reciprocamente

Le recenti dichiarazioni di importanti player dell'AI hanno sottolineato che la tecnologia è troppo pericolosa per rimanere senza regole. In risposta, le azioni delle società che forniscono infrastrutture per l'AI hanno subito vendite consistenti, alimentate dal timore che normative più restrittive possano frenare gli investimenti e, di conseguenza, la domanda di energia elettrica.
Il mercato ha valutato l'intera catena di previsioni come se fosse un unico scenario certo: l'AI pericolosa porta a una regolamentazione più severa, che rallenta la spesa in conto capitale per l'AI, riduce la costruzione di data center e fa deludere le attese sulla domanda di energia elettrica.

"In realtà, ciascuno di questi passaggi rappresenta una previsione autonoma, caratterizzata da un proprio grado di incertezza. Eppure, la reazione del mercato sta di fatto prezzando l'intera sequenza come se questi eventi fossero strutturalmente concatenati e l'esito fosse certo e inevitabile", afferma Eli Horton, Managing Director - Portfolio Manager for Thematic Equities and Durable Growth Equites di TCW.
Secondo Horton, le previsioni estremamente certe su tecnologie trasformative hanno storicamente mostrato scarsa capacità predittiva.
Nel 2016, Geoffrey Hinton, premio Nobel e figura di spicco nell'AI, aveva affermato che entro cinque anni il deep learning avrebbe superato i radiologi, sostenendo che gli ospedali avrebbero dovuto smettere di formarli. Nove anni dopo, sebbene l'AI abbia notevolmente migliorato l'analisi radiologica, la professione dei radiologi non è scomparsa.

Allo stesso modo, le previsioni sull'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) sono state costantemente spostate di vent'anni in avanti da almeno gli anni cinquanta.
"Il punto non è ignorare i rischi legati all'AI - ha aggiunto Horton - ma riconoscere che le previsioni estreme hanno una bassa affidabilità. La risposta migliore è ragionare in termini probabilistici: cosa accade se l'AI avanza più rapidamente o più lentamente del previsto, o se incontriamo vincoli normativi significativi?".

Questa incertezza specifica dell'AI non deve essere confusa con una incertezza generale su tutti gli ambiti legati all'energia.
Negli Stati Uniti, la domanda di energia elettrica è rimasta sostanzialmente stabile nei primi vent'anni del nuovo millennio, nonostante tassi di crescita annuali del 4-5% in periodi precedenti. Questa stagnazione ha provocato una carenza di investimenti nella rete, proprio mentre la domanda ha iniziato a riprendere vigore.

Horton prevede una crescita annua del carico elettrico di circa il 3% fino al 2050, sostenuta da tre forze strutturali interconnesse:

- l'elettrificazione diffusa di edifici, veicoli e processi industriali.
- il reshoring della produzione manifatturiera, che ora agisce come fattore positivo dopo decenni di impatto negativo.
- l'insaziabile domanda di capacità di calcolo e lo sviluppo delle infrastrutture necessarie a sostenerla.
Le previsioni dell'EIA indicano che i consumi di energia elettrica negli Stati Uniti raggiungeranno nuovi massimi, trainati sia dal settore commerciale, inclusi i data center, sia dal settore industriale, inclusa la manifattura.

"Nel nostro processo di ricerca abbiamo sottoposto direttamente a stress test lo scenario ribassista relativo all'AI. Supponiamo che gli investimenti nell'intelligenza artificiale rallentino in misura significativa a causa della regolamentazione, di ritorni sugli investimenti inferiori alle aspettative o di altri fattori. In questo caso, uno dei driver della nostra tesi si indebolirebbe, ma gli altri due dovrebbero mantenersi resilienti", prosegue Horton. 

Una tesi di investimento più solida, secondo Horton, si fonda sull'opzionalità: più percorsi indipendenti possono generare valore, invece di dipendere da una singola previsione certa.

Applicando questo principio alla tesi sull'energia elettrica: non abbiamo bisogno di prevedere il futuro dell'AI per avere convinzione rispetto alle prospettive dell'elettricità. "Ciò che dobbiamo sapere è che, in un ampio ventaglio di scenari plausibili relativi all'evoluzione dell'AI, la necessità di una maggiore capacità di generazione elettrica e di ulteriori infrastrutture di rete rimane significativa. L'AI rappresenta una componente di questa tesi, non l'intero fondamento su cui essa poggia", conclude Horton.