di Marco Mizzau * – Una lettura superficiale dei trend tecnologici suggerisce che l’AI rafforzerà l’economia digitale: software, piattaforme, servizi immateriali. Una lettura più strategica suggerisce il contrario. Stiamo entrando in una fase in cui l’intelligenza artificiale comprime il valore di parte del lavoro cognitivo standardizzabile, mentre rialloca valore economico verso l’infrastruttura fisica che rende possibile la sua esistenza. Non si tratta di una semplice rotazione settoriale. È una riclassificazione del valore nell’economia tecnologica.Secondo il report Labor Market Impacts of AI pubblicato da Anthropic, le occupazioni più esposte all’automazione sono proprio quelle cognitive e digitali: software, amministrazione, marketing, finance e in generale il cosiddetto knowledge work formalizzabile. Molto meno esposti risultano invece i lavori fisici e contestuali: costruzioni, manutenzione e produzione industriale.Il dato interessante non riguarda soltanto cosa l’AI potrà fare in teoria, ma dove la distanza tra capacità tecnologica e utilizzo reale si sta riducendo più rapidamente. Ed è proprio nelle professioni digitali che questa convergenza appare più evidente.Nel frattempo, negli Stati Uniti emerge un segnale strutturale: una parte della Gen Z sta tornando ai mestieri tecnici, ovvero elettricisti, termoidraulici, manutentori industriali, non per nostalgia dell’economia industriale, ma perché riconosce una combinazione difficile da replicare: salari elevati, domanda crescente e limitata sostituibilità tecnologica.Una lettura ancora più radicale arriva dalla ricerca macro di Citrini Research, che ipotizza l’inizio di un possibile super-ciclo di investimenti in infrastrutture fisiche — energia, rete elettrica, manifattura e supply chain — proprio come conseguenza indiretta dell’espansione dell’intelligenza artificiale.Il punto è semplice: l’AI non è immateriale. Dietro ogni modello di intelligenza artificiale esiste un’infrastruttura fisica gigantesca fatta di data center, chip, sistemi di raffreddamento, fibra ottica e soprattutto energia. L’International Energy Agency stima che il consumo elettrico dei data center potrebbe quasi raddoppiare entro il 2030, arrivando a circa 945 terawattora.Ogni nuova generazione di modelli richiede più capacità computazionale. Più capacità computazionale significa più data center. Più data center significano più energia, più sistemi di raffreddamento, più connessioni di rete e più tecnici specializzati.In altre parole: l’intelligenza artificiale vive nel cloud solo dal punto di vista dell’utente. Dal punto di vista dell’economia reale vive nella rete elettrica.Questo spiega perché sempre più analisti parlano della nascita di un vero e proprio AI infrastructure complex: un ecosistema industriale che include semiconduttori, energia, infrastrutture di rete, sistemi di raffreddamento e servizi tecnici.Se questa dinamica continuerà, i colli di bottiglia della rivoluzione dell’intelligenza artificiale non saranno algoritmici ma fisici. Non mancheranno i modelli. Potrebbero mancare energia, trasformatori, tecnici specializzati e capacità installativa.Questa trasformazione ha anche implicazioni geopolitiche.La Cina da tempo costruisce la propria strategia economica intorno a manifattura, infrastrutture e sicurezza delle supply chain. Gli Stati Uniti, pur dominando gran parte dell’ecosistema del software e dell’AI, stanno tornando a investire massicciamente in semiconduttori, energia e industria avanzata. In Europa il dibattito è sempre più centrato sulla capacità del continente di finanziare le infrastrutture necessarie alla transizione digitale ed energetica.Il paradosso è che una delle tecnologie più avanzate della storia potrebbe riportare al centro elementi molto tradizionali dell’economia: energia, acciaio, rame, fabbriche e tecnici.Questo non significa che il software diventerà irrilevante. Significa però che il valore economico si sposterà verso chi controlla i colli di bottiglia dell’infrastruttura tecnologica.Se il lavoro cognitivo standardizzabile diventa più abbondante grazie all’AI, il lavoro tecnico e infrastrutturale diventa più scarso.Per questo il futuro dell’intelligenza artificiale non dipenderà soltanto da chi sviluppa i modelli migliori. Dipenderà anche da chi costruisce le centrali elettriche, installa i sistemi di raffreddamento dei data center, gestisce le reti energetiche e mantiene in funzione l’infrastruttura fisica che rende possibile l’era dell’AI.In un certo senso, l’intelligenza artificiale potrebbe costringere l’economia globale a riscoprire qualcosa che aveva quasi dimenticato: anche la tecnologia più avanzata resta, in ultima analisi, una tecnologia materiale.Il futuro dell’AI sarà scritto nel codice. Ma anche nel rame, nell’acciaio e nell’energia.* Marco Mizzau, già Amministratore Delegato e dirigente d’azienda italiano, è analista strategico specializzato in geopolitica economica, intelligenza artificiale e competizione tecnologica globale. La sua attività di analisi si concentra sull’impatto delle tecnologie avanzate e dei modelli decisionali sulla competitività di Stati, imprese e istituzioni, con particolare attenzione a Stati Uniti, Cina, Russia, Israele ed Europa. Scrive regolarmente di sovranità tecnologica e dinamiche geopolitiche ed è consulente di fondi di investimento americani.