Il potere contrattuale dei data center sta cambiando: prima decidevano i fornitori di cloud, ora sono i "CoreWeave" a farsi valere

I giganti del cloud computing un tempo erano protagonisti indiscussi nei negoziati per l'affitto dei data center AI. In passato, grandi provider cloud come Microsoft e Google, forti del loro capitale e del massimo rating creditizio, dominavano le trattative con operatori emergenti di servizi cloud e operatori di data center come CoreWeave, Nebius e Nscale.

Ma secondo quanto riportato da The Information il 7 settembre, man mano che provider come Microsoft desiderano impazientemente che i rack server Nvidia entrino in funzione il prima possibile, gli operatori di data center come CoreWeave stanno guadagnando maggiore potere negoziale e le clausole contrattuali stanno iniziando a pendere a favore dell'offerta.

Questa svolta sta rimodellando l’intera catena di valore dell’infrastruttura AI: dai livelli di rigidità del Service Level Agreement (SLA), alla determinazione dei prezzi per l’acquisto di energia elettrica, fino al coinvolgimento dei produttori di chip, le regole vengono tutte riscritte.

Il potere contrattuale degli operatori di data center cresce e anche le condizioni di pagamento si irrigidiscono

Il Service Level Agreement (SLA) è il punto focale della disputa.

In passato, il punto di partenza nei negoziati dei grandi provider cloud era il funzionamento continuo vicino al 100% per ogni rack server, con requisiti molto severi su temperatura e umidità del data center.

Un dirigente di un data center ha rivelato di aver visto clausole contrattuali che prevedevano che: bastava che un solo rack andasse in down per blackout, surriscaldamento o guasto dello switch perché il provider cloud potesse annullare sei mesi di affitto. Se le violazioni degli SLA si accumulavano oltre una certa soglia, il provider poteva perfino terminare direttamente il contratto di locazione.

Lo stesso dirigente fa notare che negoziare SLA significa in sostanza trovare un compromesso tra il “miglior prezzo” e la “durata del contratto”: più le condizioni sono rigide, più il prezzo è alto, ma aumenta anche il rischio. “Se riesci a ottenere SLA con pene meno severe, vale la pena anche se il prezzo è un po' più basso.”

Attualmente, col crescere del potere negoziale degli operatori, queste clausole estreme vengono progressivamente mitigate.

Non solo SLA, anche le condizioni di pagamento si stanno sbilanciando verso gli operatori.

Secondo quanto riportato, citando un dirigente del credito, è capitato di vedere casi dove un cliente affittava solo una piccola parte di un grande data center, ma il contratto prevedeva che, in caso di mancato pagamento, fosse tenuto a corrispondere l'intero canone per tutto l'edificio per un certo periodo.

Su questa richiesta, lo stesso proprietario del data center ammette di essere intransigente: “Ha detto ‘Senti, sappiamo che è assurdo... ma possiamo permettercelo.’”

Nvidia, AMD in campo: i produttori di chip diventano garanti del credito

C’è anche un altro fattore che aumenta il potere degli operatori: il coinvolgimento attivo dei produttori di chip.

Secondo quanto riportato da un altro dirigente di data center, per garantire la costruzione senza intoppi di data center equipaggiati con i propri chip, Nvidia e AMD a volte arrivano a competere l’una con l’altra, offrendosi come garanti del credito per lo stesso progetto di data center.

“Nvidia è decisamente più aggressiva, perché ha un bilancio più solido”, riferisce la fonte.

Questi accordi sono particolarmente vantaggiosi per gli sviluppatori di data center: Nvidia e AMD sono disposte a offrire garanzie creditizie fino a 15 anni, mentre in passato i contratti di Nvidia con alcuni operatori cloud emergenti avevano durate dichiarate di appena 6 anni.

Costo dell’energia: variazioni fino al 400% nello stesso mese

L’energia è la voce di spesa più alta per la gestione di un data center, a volte rappresenta più di un quinto del totale, altre volte anche di più.

Il dirigente del credito menzionato sopra ha osservato che, nello stesso mese, la differenza nelle tariffe elettriche applicate ai diversi clienti può arrivare a 400%.

Il paradosso è che ogni cliente pensa di aver ottenuto un ottimo prezzo, ma in realtà spesso sono i grandi provider cloud a pagare la tariffa più alta—perché possono permetterselo.

La pressione dovuta alla carenza di energia sta aumentando. Secondo precedenti rapporti di The Information, Elon Musk prevede una grave carenza di energia per il 2027 e sta progettando di costruire una propria fabbrica di pale per turbine. Nel frattempo, alcuni sviluppatori di data center stanno acquistando turbine a gas naturale da aziende poco note a prezzi molto maggiorati, fatto che sta facendo schizzare in alto i costi di assicurazione e finanziamento.

Tutti questi fattori rendono estremamente difficile prevedere i costi di un data center.

Negli ultimi anni, secondo gli stessi rapporti, il costo di costruzione di un data center da 1 GW è più che raddoppiato. Se i costi continueranno a salire, ciò eserciterà forti pressioni sull’umore degli investitori delle molte grandi aziende quotate in borsa a livello globale.

Frammentazione della potenza di calcolo: l'altra strategia di Nvidia

In uno scenario di offerta limitata dei grandi data center, il CEO di Nvidia Jensen Huang, durante la conferenza clienti di Equinix, ha indicato un'altra via.

“La potenza di calcolo si sta frammentando,” ha dichiarato al congresso. “Il mondo dell’AI sarà intrinsecamente decentralizzato e altamente distribuito.”

Durante la conferenza, Nvidia, Equinix e Together AI hanno annunciato un’iniziativa congiunta: Together AI acquisterà hardware Nvidia, lo installerà nei data center già esistenti di Equinix e offrirà servizi di inferenza con modelli AI open-source alle piccole e medie imprese.

Huang ha illustrato la logica dell’architettura: le parti delle attività AI più sensibili alla latenza verranno gestite dal data center Equinix più vicino all’utente, mentre le operazioni di memoria e inferenza potranno essere effettuate anche a distanza.

Anche dirigenti di Google, Cisco e della nuova società cloud Lambda Labs hanno condiviso valutazioni simili al congresso: l’AI inference sarà sempre più decentralizzata, e una rete distribuita composta da migliaia di piccole strutture potrebbe diventare la principale modalità del futuro.