MILANO (MF-NW)--Il mercato globale dell'intelligenza artificiale potrebbe raggiungere circa 6.000 miliardi di dollari l'anno entro il 2031; per sostenere gli investimenti nell’ecosistema serviranno nuove fonti di valore per circa 4.200 miliardi. È quanto emerge dalla settima edizione del Global Technology Report di Bain & Company, lo studio annuale dedicato all’evoluzione del settore tecnologico.
Secondo lo studio, sono quattro le grandi aree che potrebbero contribuire a generare il valore necessario a sostenere la crescita dell’ecosistema AI. La prima riguarda i provider di modelli AI, che stanno progressivamente assumendo alcune funzioni tradizionalmente svolte dai motori di ricerca e introducendo nuovi modelli pubblicitari. La seconda è rappresentata dall’impiego dell’AI per la guida autonoma di automobili, camion e droni, fino a nuove forme di automazione industriale. La terza è la physical AI, in cui modelli avanzati possono abilitare simulazioni altamente realistiche e digital twin dei processi fisici, consentendo alle aziende di migliorare la produttività, testare modifiche e accelerare il deployment di sistemi autonomi. Allo stesso modo, i sistemi robotici potenziati dall’AI, inclusi i robot umanoidi, possono operare in ambienti non strutturati, aprendo nuove applicazioni nell’economia fisica, dalla manifattura alla chirurgia. La quarta comprende prodotti e casi d’uso che potrebbero emergere grazie alla crescente disponibilità di “intelligenza”. Tra i potenziali campi di applicazione figurano la scoperta di nuovi farmaci, la salute mentale e la produzione di energia.
La velocità emerge come una nuova variabile competitiva, secondo Bain, richiedendo alle aziende di intervenire non soltanto sulla tecnologia, ma anche sui processi, sulle competenze e sui modelli di governance. Per accelerare questo processo, i principali AI lab stanno puntando sempre più su modelli di forward-deployed engineering, con investimenti che arrivano fino a quasi 10 miliardi di dollari. I provider stanno sviluppando applicazioni e infrastrutture che permettono di integrare più efficacemente l’intelligenza dei modelli nei sistemi aziendali e tradurla in valore di business. Nell’arco di uno o due anni, le aziende si aspettano un miglioramento del 148% nella velocità dei cicli di rilascio e del 95% nella produttività degli sviluppatori, a fronte di incrementi oggi compresi tra il 20% e il 27% sui principali indicatori.
Bain evidenzia inoltre che la crescita dell’AI non riguarda soltanto il software. L’enorme fabbisogno di capacità computazionale sta riportando hardware e semiconduttori al centro del settore tecnologico. Tra il 2020 e il 2026, i titoli hardware e semiconduttori sono cresciuti a un CAGR del 24%, rispetto al 6% del software. Tra i segmenti a più rapida crescita figurano le memorie ad alta larghezza di banda (HBM), il packaging avanzato e i chip custom.
In questo quadro, la diffusione dell’AI sta trasformando anche la cybersecurity: aumentando significativamente la velocità con cui possono essere condotte le diverse fasi di un attacco. Attività che tradizionalmente potevano svilupparsi nell’arco di circa quattro settimane possono oggi concentrarsi in appena 18 ore, riducendo drasticamente il tempo a disposizione delle organizzazioni per individuare le minacce e reagire. Per rispondere a questa nuova dinamica, prosegue Bain, le realtà più avanzate stanno aumentando, spesso a doppia cifra, i budget destinati alla correzione delle vulnerabilità o “remediation”. Alcune stanno inoltre riallocando fino al 20-25% delle risorse umane dedicate alla cybersecurity verso la gestione degli alert generati da scansioni basate sull’AI. La stessa tecnologia che aumenta la velocità e la sofisticazione delle minacce può quindi richiedere un ripensamento delle capacità di difesa, dei processi e dell’allocazione delle risorse.
Infine, la crescita dell’AI porta con sé un’ulteriore sfida: garantire la capacità computazionale necessaria a sostenerla. La domanda sta già superando l’offerta e il divario è destinato ad ampliarsi. Per rispondere a questa pressione, come indica Bain, l’industria tecnologica sta pianificando investimenti su scala e a una velocità senza precedenti. Gli hyperscaler stanno progettando campus di data center fino a 100 volte più grandi, con una capacità pari o superiori a 5 GW e costi compresi tra 150 e 200 miliardi di dollari ciascuno. Entro il 2030, gli investimenti necessari potrebbero raggiungere tra 5.000 e 6.500 miliardi di dollari per costruire quasi 150 GW di nuova capacità computazionale, quasi triplicando quella globale. L’espansione dei data center aumenterà inoltre la domanda lungo l’intera supply chain, esercitando ulteriore pressione su energia, semiconduttori, lavoro specializzato e infrastrutture.
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0111:53 ott 2026