Morgan Stanley: il deficit di energia dei data center negli Stati Uniti raggiunge il 34%, i principali produttori di chip sono temporaneamente immuni, mentre le fasi a valle subiscono pressioni

Secondo quanto riportato da Zhitong Caijing APP, Morgan Stanley ha pubblicato un report che aggiorna le sue stime riguardo alla carenza di energia elettrica nei data center AI negli Stati Uniti e l’impatto sulla filiera industriale. Il rapporto evidenzia che tra il 2026 e il 2028 il gap complessivo di domanda di energia dei data center statunitensi raggiungerà i 57GW; anche escludendo le soluzioni “plug and play” come la generazione di energia dietro il contatore (BTM) e le celle a combustibile, il gap netto resta comunque a 32GW, corrispondenti al 34% della domanda totale nello stesso periodo. La carenza di energia sta progressivamente sostituendo la disponibilità di chip come principale bottleneck dell’espansione della potenza di calcolo AI. Tuttavia, il rapporto sottolinea che Nvidia e Broadcom, grazie alla loro presenza globale, una maggiore produzione di potenza di calcolo per unità di energia e una visibilità più chiara a monte e a valle, non vedranno per ora impattate le previsioni di utili 2027 dalle restrizioni energetiche, mentre le fasi a valle come ASIC, memorie, moduli ottici e componenti analogici affronteranno maggiori rischi di fluttuazione della domanda.

Stima del gap: il deficit energetico del 34% resterà a lungo, risorse di calcolo concentrate sui leader

Secondo le stime di Morgan Stanley, la domanda cumulata di energia dei data center statunitensi tra il 2026 e il 2028 ammonterà a 97GW, di cui 21GW coperti da data center in costruzione e 19GW da capacità disponibile sulla rete, lasciando un gap iniziale di 57GW. Considerando soluzioni “plug and play” ponderate come turbine a gas BTM, celle a combustibile Bloom Energy, riconversioni di siti nucleari e di mining di criptovalute, nel caso base il gap netto sarà di 32GW, pari al 34% della domanda totale; nello scenario ottimistico il gap si riduce a 15GW, in quello pessimistico aumenta a 42GW.

Considerando anno per anno, il gap energetico è destinato ad ampliarsi: nel 2026 il gap netto sarà circa 9GW, nel 2027 circa 15GW, nel 2028 crescerà fino a 32GW, nel 2029 ulteriormente fino a 68GW. Il rapporto indica che la larga diffusione di nuovi rack GPU ad alto consumo (come NVL72) rappresenta la principale spinta dietro la rapida crescita della domanda di energia. Anche sul lato dell’offerta la concentrazione è molto elevata. Tra il 2026 e il 2028, i cloud provider hyperscaler e i nuovi operatori (Amazon, Google, Microsoft, Meta, ecc.) contribuiranno per il 60%-95% alla nuova capacità globale di data center. I principali operatori, grazie a migliori credenziali, certezza dei ricavi e maggiori volumi di acquisto, detengono un netto vantaggio nell’accesso alle risorse energetiche, mentre provider cloud più piccoli, operatori internazionali e produttori di chip meno efficienti rischiano di essere esclusi.

(Nel 2027 i cloud provider hyperscaler e i nuovi operatori aumenteranno la loro capacità di potenza di calcolo di 32 GW, nel 2028 di altri 39 GW; Google sarà in testa per capacità operativa aggiuntiva)

Impatto differenziato sulla filiera: sicurezza per i top chip makers, pressione in coda

Secondo il rapporto, la carenza di energia avrà un impatto fortemente differenziato lungo la filiera dei semiconduttori. Nvidia e Broadcom insieme detengono circa il 90% del mercato AI XPU, con guidance sul fatturato AI a 12 mesi di circa 800 miliardi di dollari; ad oggi, tali stime non sono sostanzialmente minacciate dalla carenza di energia.

I principali fattori di supporto sono quattro: la guidance aziendale tiene già conto dei rischi di carenza di spazi, energia e infrastrutture (LPS); alta visibilità sulle location di deployment della filiera dei chip; una solida espansione globale della potenza di calcolo; Nvidia produce molta più potenza di calcolo per GW rispetto ai concorrenti, acquisendo un evidente vantaggio competitivo nell’attuale contesto di restrizione energetica.

In confronto, i chip ASIC producono meno token per unità energetica e vedono la loro quota di mercato minacciata dai GPU in un contesto di scarsità elettrica. Nelle fasi terminali della filiera, segmenti a basso valore aggiunto come memorie, moduli ottici, gestione dell’alimentazione e dispositivi analogici saranno i più esposti all’effetto bullwhip — se il ritmo del deployment di potenza di calcolo rallenta, i clienti saranno incentivati a posticipare o cancellare gli ordini di questi componenti, aumentando il rischio di volatilità dei ricavi e degli utili dei produttori coinvolti.

Soluzioni limitate, la delocalizzazione all’estero non basta per colmare il gap domestico

In merito alle possibili soluzioni per colmare il gap, il rapporto afferma che l’espansione della potenza di calcolo all’estero non sarà sufficiente a compensare il deficit statunitense.

Sebbene le aziende americane stiano rapidamente spostando le proprie infrastrutture anche in Australia, Asia ed Europa, in Europa pesano forti limiti energetici e burocrazia, in Medio Oriente incide il rischio geopolitico e in Asia si prevede che entro il 2030 saranno disponibili solo 14GW per assorbire la domanda in eccesso dei supercomputer statunitensi, un volume insufficiente a compensare il gap nazionale. Per questo, il rapporto rivede la quota di potenza di calcolo detenuta dagli USA a livello globale dal 60% al 55%. La generazione di energia dietro il contatore (BTM) resta la principale fonte incrementale di energia: nello scenario base, tra 2026-2028 BTM tramite turbine a gas e motori potrà fornire 19GW, nello scenario ottimistico fino a 49GW, ma fattori come scarsità di manodopera specializzata, complessità ingegneristica e processi autorizzativi locali pongono forti limiti all’implementazione, generando una grande incertezza sulla reale capacità. Anche le celle a combustibile e la riconversione di siti nucleari potranno fornire un parziale contributo, ma senza poter risolvere alla radice il problema nel lungo termine.

In sintesi, la carenza di energia sta rimodellando la competizione nella potenza di calcolo AI e nella filiera dei semiconduttori: la tendenza alla concentrazione delle risorse verso i top operatori si rafforzerà ulteriormente, favorendo le aziende con vantaggi in termini di efficienza, presenza globale e capacità di accesso alle risorse energetiche, mentre i segmenti di nicchia a valle dovranno vigilare sui rischi di volatilità della domanda.