Il boom dell'AI ha reso alcune compagnie incredibilmente preziose. OpenAI e Anthropic sono ora le due società private più preziose al mondo. Google, Microsoft e Nvidia sono diventate più grandi che mai. Ma tra i maggiori vincitori c'è stata Caterpillar, fornitrice di camion gialli e gru. Il titolo di Caterpillar è più che raddoppiato nell'ultimo anno, rendendo l'azienda sei volte più preziosa di Nike. La sua ascesa ha poco a che fare con i veicoli da costruzione (sia veri che giocattolo) per cui è nota. Invece, il successo di Caterpillar deriva dai suoi enormi motori a gas che stanno alimentando la costruzione dei data center nazionali.

Per tutta l'attenzione data al miglioramento delle capacità dei modelli, gli input più importanti per l'AI non sono bit ma atomi ed elettroni. Per addestrare ed eseguire i suoi modelli, l'industria dell'AI ha bisogno di costruire. I data center sono operazioni tecnologiche e industriali incredibilmente complesse: richiedono alle aziende tech di erigere centrali elettriche, costruire impianti di trattamento delle acque reflue e installare ogni tipo di apparecchiatura elettrica, linee elettriche e sistemi di raffreddamento avanzati. Ciò richiede cemento, acciaio, silicio, vetro, rame e gas naturale liquefatto.

Questa costruzione di data center è stata a lungo frenetica, ma ora si sta rapidamente avvicinando a un punto di svolta che è sia impressionante che allarmante. I principali attori - Amazon, Google, Microsoft, Meta e Oracle - sono sulla buona strada per spendere più in data center entro la fine dell'anno di quanto guadagnino dalle loro operazioni. Ciò significa che i giganti tech le cui attività non chatbot generano decine di miliardi di dollari ogni anno probabilmente dovranno indebitarsi per continuare a finanziare le loro ambizioni nell'AI. Dal lancio di ChatGPT, alla fine del 2022, fino alla fine dello scorso anno, le loro spese in conto capitale - la maggior parte delle quali va ai data center - hanno superato di gran lunga mezzo trilione di dollari. Le aziende intendono spendere una cifra simile solo nel 2026. E l'anno prossimo, i loro investimenti nell'AI supereranno probabilmente 1,1 trilioni di dollari, secondo un recente rapporto di J.P. Morgan.

La Silicon Valley ha a lungo goduto di un vantaggio semplice: i suoi prodotti e servizi costano relativamente poco da produrre ma generano entrate enormi. Ma gestire un data center è per molti versi più simile a gestire un'acciaieria che un'app per smartphone. In particolare, i data center richiedono quantità sbalorditive di elettricità, specialmente man mano che i modelli AI diventano più potenti. Cinque anni fa, un data center standard poteva richiedere 10 o 50 megawatt di potenza, sufficienti per decine di migliaia di case. Un anno fa, i data center che richiedevano uno o due gigawatt di potenza erano considerati enormi. Questa settimana, Meta ha annunciato che sta più che raddoppiando le dimensioni del suo data center AI di punta, il che aumenterà il suo fabbisogno di picco a cinque gigawatt. Un data center proposto nello Utah, se completato, richiederà nove gigawatt di potenza. È l'energia di diverse grandi città che pulsa attraverso alcuni grandi magazzini, tutti dedicati ai bot.

Le reti elettriche tipicamente non hanno abbastanza energia per alimentare questi megaprogetti, e quindi il modo più veloce per mettere online un data center è costruire la propria centrale elettrica. È qui che entra in gioco Caterpillar: l'azienda ha un numero enorme di ordini arretrati per le sue apparecchiature elettriche, così come ogni grande produttore mondiale di turbine a gas naturale. A maggio, Elon Musk avrebbe speso almeno 1 miliardo di dollari per acquistare un'azienda energetica con una flotta di turbine a combustione, probabilmente per alimentare il suo modello AI, Grok.

L'energia è solo una parte della sfida. Un data center richiede di cablare dozzine di chip AI all'avanguardia su un rack delle dimensioni di un frigorifero, quindi collegare migliaia di quei rack in un edificio. Quei chip diventano caldi, fino a 200 gradi Fahrenheit, e sono tipicamente raffreddati da una combinazione di acqua e ventole industriali; avvicinati troppo a uno dei rack e potresti sudare.

L'obiettivo auto-dichiarato di OpenAI di rendere "l'intelligenza più economica, migliore e più abbondante nel tempo" si riduce in realtà ad alimentare e raffreddare i data center in modo efficiente.