Perché la Cina batterà gli USA sull’AI? Si tratta solo di una questione energetica

Quasi tre anni fa, una nota analisi di Goldman Sachs prevedeva che l’Intelligenza Artificiale avrebbe portato a 300 milioni di licenziamenti tra Stati Uniti ed Europa. Da allora, la questione è rimasta sospesa tra l’accademico e il futuribile. Almeno fino alla scorsa settimana, quando il rapporto Challenger Gray ha indicato l’AI come una delle ragioni chiave dell’impennata dei licenziamenti in ottobre.

Siamo ufficialmente entrati nella “fase di panico“.

Persino noti commentatori conservatori, come Matt Walsh, lanciano l’allarme su Twitter: l’AI spazzerà via 25 milioni di posti di lavoro in 10 anni, distruggerà i creativi, renderà impossibile distinguere la realtà dalla finzione e oblitera il sistema educativo. La sua conclusione è apocalittica: “Stiamo camminando come sonnambuli verso una distopia… ci lasceremo che l’AI ci prenda tutto?”.

AI is going to wipe out at least 25 million jobs in the next 5 to 10 years. Probably much more. It will destroy every creative field. It will make it impossible to discern reality from fiction. It will absolutely obliterate what’s left of the education system. Kids will go…

— Matt Walsh (@MattWalshBlog) November 12, 2025

Queste paure, per quanto valide, colgono solo un lato del problema. Anche ammettendo che l’AI possa creare nuovi posti di lavoro nel lungo termine, il periodo di transizione sarà turbolento e socialmente destabilizzante. Ci attendono anni di confusione sociale e, perché no, di rivolte, se non rivoluzioni.

Eppure, c’è una ragione molto precisa per cui Washington non può permettersi di frenare questo progresso, nonostante i rischi sociali: l’AI è la nuova corsa agli armamenti nucleari, questa volta tra Stati Uniti e Cina. Chi perde questa gara subirà un danno di civiltà tremendo, se non terminale.

Il costo del “Progetto Manhattan” 2.0

Sia Pechino che Washington lo hanno capito. La spinta per la supremazia nell’AI sta diventando il “Progetto Manhattan” di questa generazione. E dovrà essere vinto “a tutti i costi”, come si suol dire.

Los Alamos durante il Progetto Manhattan

Ovviamente, vincere questa gara sarà estremamente costoso. JPMorgan ha calcolato recentemente che solo i prossimi cinque anni del ciclo AI richiederanno investimenti per oltre 5.000 miliardi di dollari. Una cifra colossale, che in parte dovrà essere coperta dal governo americano.

Ma, come direbbe qualcuno a Washington, “sono solo soldi”. Quando il gioco si fa duro (e la stampante è accesa), la Federal Reserve sarà semplicemente incaricata di stampare ciò che manca. Dopotutto, cos’è un altro trilione di dollari dopo le decine già create? Il denaro non è il problema, perché l’AI è la nuova corsa strategica e le spese in conto capitale (capex) saranno finanziate direttamente dallo Stato.

Il punto ovvio, confermato persino da Elon Musk, è un altro: “Non si può stampare energia“, e la AI è solo elaborazione d’energia.

Il vero collo di bottiglia: l’Energia

Se il vero fattore limitante non è il denaro, ma l’energia, allora gli Stati Uniti hanno un problema enorme.

Mentre gli USA possono stampare la valuta di riserva mondiale, la Cina – che ha meno riguardo per “trivialità ambientali” e sta andando a tutto gas con un numero record di centrali a carbone per integrare le rinnovabili – sta espandendo la sua produzione energetica a un ritmo esponenziale.

Un nuovo, e francamente sconvolgente, report di Goldman Sachs intitolato “I colli di bottiglia energetici potrebbero rallentare gli Stati Uniti nella corsa all’AI con la Cina” mette i numeri nero su bianco.

La conclusione è drammatica: entro il 2030, la Cina avrà una capacità energetica di riserva effettiva pari a oltre tre volte la domanda di energia prevista per tutti i data center del mondo (~400 GW contro ~120 GW).

Nel frattempo, la capacità di riserva degli Stati Uniti sarà virtualmente invariata rispetto ad oggi.

La situazione attuale (secondo Goldman Sachs):

• Leader attuale: Gli Stati Uniti ospitano oggi il 44% della capacità globale dei data center (oltre 50 GW). I data center guidano già il 6% della domanda elettrica USA, quota destinata a salire all’11% entro il 2030.

• Il problema USA: Le reti elettriche americane sono già sotto stress. La capacità di riserva estiva (il margine di sicurezza) è scesa dal 26% al 19% in cinque anni, avvicinandosi alla soglia critica del 15%. Otto delle 13 reti regionali USA sono già al di sotto dei livelli critici.

• La mossa cinese: La Cina, al contrario, ha già un’enorme capacità di riserva e la sta attivamente espandendo, aumentando tutte le fonti: rinnovabili, carbone, gas naturale e nucleare, per garantire la “sicurezza energetica” dopo la crisi del 2021.

Il grafico sottostante, basato sui dati del report, mostra la divergenza fatale:

(Dati rielaborati da stime Goldman Sachs)

Capacità di riserva a sinistra USA, a destra Cina

Mentre gli Stati Uniti faticano, frenati da anni di “follia verde” che ha portato al ritiro del carbone senza un’adeguata sostituzione con energia di base (come il nucleare o il gas), e bloccati da code lunghe anni per i permessi e le turbine, la Cina sta costruendo senza sosta.

La conclusione di Goldman è semplice: la capacità di riserva della Cina sarà più che sufficiente per accomodare qualsiasi crescita immaginabile dei propri data center, mentre gli Stati Uniti faticheranno enormemente ad alimentare i nuovi impianti.

Picchi didomanda energetica per regione USA, nel blu scuso nel caso di ampia realizzazione dei Data Center, nell’azzurro con realizzazione moderata dei Data Center. Livello di sicurezza come linea rossa

A meno che Washington non lanci immediatamente un nuovo “Progetto Manhattan” dedicato all’energia, liberandosi dei vincoli ideologici e avviando una massiccia costruzione di centrali (probabilmente nucleari e a gas), la guerra per la supremazia nell’Intelligenza Artificiale è già virtualmente persa.

Picchi di domanda USA e CIna e Capacità di generazione comparata.

Domande e risposte

Ma l’Intelligenza Artificiale non creerà anche nuovi posti di lavoro?

Sì, quasi certamente, ma il problema è la transizione. La “distruzione” dei posti di lavoro esistenti (come grafici, analisti, copywriter) è immediata e sta già avvenendo. La “creazione” di nuove figure professionali (come ingegneri di prompt, supervisori di AI, ecc.) richiederà anni e competenze diverse. Questo divario temporale tra distruzione e creazione potrebbe generare un periodo di forte instabilità sociale e politica, molto prima che i benefici dei nuovi impieghi diventino evidenti per la popolazione generale.

Perché l’energia è così cruciale per l’AI?

L’Intelligenza Artificiale generativa, come i grandi modelli linguistici (LLM), non gira su normali computer. Richiede un’enorme potenza di calcolo fornita da chip specializzati (GPU) raggruppati in vasti “data center”. Questi impianti consumano una quantità colossale di elettricità, 24 ore su 24, sia per alimentare i processori sia per i sistemi di raffreddamento. La crescita dell’AI è quindi direttamente proporzionale alla disponibilità di energia elettrica massiccia, stabile e a basso costo. Senza energia, i data center non possono funzionare.

Gli Stati Uniti non possono semplicemente costruire più pannelli solari e pale eoliche?

Il problema non è solo la quantità di energia, ma la sua affidabilità, chiamata “capacità di riserva” o “carico di base”. I data center richiedono energia costante, 365 giorni all’anno. Le fonti rinnovabili come solare ed eolico sono intermittenti (non producono di notte o senza vento). Le politiche USA hanno favorito queste fonti, ma hanno contemporaneamente smantellato le fonti di carico di base (carbone e, in misura minore, nucleare) senza sostituirle adeguatamente. La Cina, invece, sta costruendo sia rinnovabili che carico di base (carbone e nucleare) per non avere interruzioni.

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