La carenza di chip AI è diventata il vincolo determinante per le implementazioni dell’IA aziendale nel 2025, costringendo i CTO a confrontarsi con una realtà scomoda: la geopolitica dei semiconduttori e la fisica della supply chain contano più delle roadmap del software o degli impegni con i fornitori.
Ciò che era iniziato con i controlli sulle esportazioni statunitensi che limitavano i chip avanzati di intelligenza artificiale alla Cina si è evoluto in una crisi infrastrutturale più ampia che ha colpito le imprese a livello globale, non solo a causa della politica, ma a causa della domanda esplosiva che si scontra con la capacità produttiva che non può crescere alla velocità del software.
Entro la fine dell’anno, la duplice pressione delle restrizioni geopolitiche e della scarsità dei componenti aveva rimodellato radicalmente l’economia dell’IA aziendale. I numeri raccontano una storia cruda. Secondo CloudZero, la spesa media aziendale per l’AI è prevista a 85.521 dollari al mese nel 2025, in aumento del 36% rispetto al 2024. ricerca intervistando 500 professionisti dell’ingegneria.
Le organizzazioni che intendono investire oltre 100.000 dollari al mese sono più che raddoppiate, passando dal 20% nel 2024 al 45% nel 2025, non perché l’intelligenza artificiale sia diventata più preziosa, ma perché i costi dei componenti e le tempistiche di implementazione sono andati oltre le proiezioni iniziali.
I controlli sulle esportazioni rimodellano l’accesso ai chip
La decisione dell’amministrazione Trump del dicembre 2025 di consentire le vendite condizionate dei chip H200 di Nvidia alla Cina:il più potente Un chip AI mai approvato per l’esportazione dimostra quanto velocemente possa cambiare la politica dei semiconduttori. L’accordo richiede una quota delle entrate del 25% con il governo degli Stati Uniti e si applica solo agli acquirenti cinesi approvati, annullando il congelamento delle esportazioni stabilito nell’aprile 2025.
Tuttavia, l’inversione di rotta è arrivata troppo tardi per evitare disagi diffusi. Il segretario al Commercio americano Howard Lutnick ha testimoniato che la cinese Huawei produrrà solo 200.000 chip AI nel 2025, mentre la Cina ha importato legalmente circa un milione di chip Nvidia declassati progettati specificamente per la conformità alle esportazioni.
Il divario produttivo ha costretto le aziende cinesi a operazioni di contrabbando su larga scala: a dicembre i pubblici ministeri federali hanno aperto i documenti rivelando un giro che ha tentato di esportare GPU Nvidia H100 e H200 per un valore di almeno 160 milioni di dollari tra ottobre 2024 e maggio 2025.
Per le imprese globali, queste restrizioni hanno creato sfide imprevedibili in materia di approvvigionamento. Le aziende con operazioni o data center con sede in Cina si sono trovate ad affrontare improvvise limitazioni di accesso, mentre altre hanno scoperto che i loro piani di implementazione globale presupponevano una disponibilità di chip che la geopolitica non garantiva più.
La crisi dei chip di memoria aggrava i problemi dell’infrastruttura IA
Mentre i controlli sulle esportazioni dominavano i titoli dei giornali, è emersa una crisi dell’offerta più profonda: i chip di memoria sono diventati il vincolo vincolante per le infrastrutture di intelligenza artificiale a livello globale. La memoria a larghezza di banda elevata (HBM), la memoria specializzata che consente agli acceleratori di intelligenza artificiale di funzionare, ha subito gravi carenze poiché i produttori Samsung, SK Hynix e Micron hanno operato quasi a piena capacità riportando tempi di consegna da sei a dodici mesi.
I prezzi della memoria sono aumentati di conseguenza. I prezzi delle DRAM sono saliti di oltre il 50% nel 2025 in alcune categorie, con i prezzi dei contratti dei server fino al 50% su base trimestrale, secondo Ricerca sul contrappunto. Secondo quanto riferito, Samsung ha aumentato i prezzi dei chip di memoria per server dal 30% al 60%. L’azienda prevede che i prezzi delle memorie continueranno ad aumentare di un altro 20% all’inizio del 2026 poiché la domanda continua a superare l’espansione della capacità.
La carenza non era limitata ai componenti specializzati dell’intelligenza artificiale. Le scorte dei fornitori di DRAM sono scese a due o quattro settimane entro ottobre 2025, rispetto alle 13-17 settimane della fine del 2024, secondo i dati TrendForce citati da Reuters. SK Hynix ha dichiarato agli analisti che le carenze potrebbero persistere fino alla fine del 2027, riferendo che tutta la memoria prevista per la produzione nel 2026 è già esaurita.
I laboratori di intelligenza artificiale aziendale lo hanno sperimentato in prima persona. I principali fornitori di servizi cloud Google, Amazon, Microsoft e Meta hanno emesso ordini a tempo indeterminato a Micron, affermando che prenderanno tutto l’inventario che l’azienda potrà fornire. Le aziende cinesi Alibaba, Tencent e ByteDance hanno fatto pressioni su Samsung e SK Hynix per un accesso prioritario.
La pressione si è estesa agli anni futuri, con OpenAI che ha firmato accordi preliminari con Samsung e SK Hynix per il suo progetto Stargate che richiederà fino a 900.000 wafer al mese entro il 2029, circa il doppio della produzione mensile globale di HBM di oggi.
Le tempistiche di distribuzione vanno oltre le proiezioni
La carenza di chip AI non ha solo aumentato i costi, ma ha modificato radicalmente le tempistiche di implementazione aziendale. Secondo gli analisti del settore, le soluzioni AI personalizzate a livello aziendale che in genere richiedevano da sei a dodici mesi per l’implementazione completa all’inizio del 2025, sono arrivate a 12-18 mesi o più entro la fine dell’anno.
Peter Hanbury, partner di Bain & Company, a colloquio con CNBCI tempi di connessione dei servizi pubblici sono diventati il principale vincolo alla crescita dei data center, con alcuni progetti che devono affrontare ritardi di cinque anni solo per garantire l’accesso all’elettricità. L’azienda prevede un aumento di 163 GW nella domanda globale di elettricità dei data center entro il 2030, in gran parte legato agli intensivi requisiti di elaborazione dell’intelligenza artificiale generativa.
Il CEO di Microsoft Satya Nadella ha colto il paradosso in termini crudi: “Il problema più grande che stiamo riscontrando ora non è un eccesso di calcolo, ma la sua potenza: è la capacità di portare a termine le build abbastanza velocemente vicino alla potenza. Se non puoi farlo, potresti effettivamente avere un mucchio di chip nell’inventario che non riesco a collegare. In effetti, questo è il mio problema oggi.”
Gli acquirenti tecnologici tradizionali negli ambienti aziendali hanno dovuto affrontare sfide ancora più difficili. “Gli acquirenti in questo ambiente dovranno estendersi eccessivamente e fare alcune scommesse ora per garantire l’offerta in seguito”, ha avvertito Chad Bickley di Bain & Company in un’analisi del marzo 2025.
“Pianificare in anticipo eventuali ritardi nella produzione potrebbe richiedere agli acquirenti di farsi carico di un costoso inventario di prodotti tecnologici all’avanguardia che potrebbero diventare obsoleti in breve tempo”.
I costi nascosti aggravano le pressioni sul bilancio
Gli aumenti visibili dei prezzi (HBM in crescita del 20-30% su base annua, i costi del cloud GPU in aumento del 40-300% a seconda della regione) hanno rappresentato solo una parte dell’impatto totale sui costi. Le organizzazioni hanno scoperto più categorie di spesa nascoste che i preventivi dei fornitori non avevano rilevato.
La capacità di imballaggio avanzata si è rivelata un collo di bottiglia critico. Il pacchetto CoWoS di TSMC, essenziale per affiancare HBM ai processori AI, era al completo fino alla fine del 2025. La domanda per questa tecnica di integrazione è esplosa con l’aumento della produzione di wafer, creando un punto di strozzatura secondario che ha aggiunto mesi ai tempi di consegna.
I costi infrastrutturali oltre ai chip sono aumentati notevolmente. Gli SSD NVMe di livello aziendale hanno visto i prezzi salire del 15-20% rispetto a un anno prima poiché i carichi di lavoro AI richiedevano resistenza e larghezza di banda significativamente più elevate rispetto alle applicazioni tradizionali. Secondo l’analisi di Bain, le organizzazioni che pianificano implementazioni di intelligenza artificiale hanno riscontrato che i costi della distinta base sono aumentati del 5-10% solo a causa dell’aumento dei componenti di memoria.
I costi di implementazione e governance si sono ulteriormente aggravati. Le organizzazioni spendono dai 50.000 ai 250.000 dollari all’anno per il monitoraggio, la governance e l’infrastruttura di abilitazione oltre alle tariffe di licenza principali. Le eccedenze basate sull’utilizzo hanno causato un aumento imprevisto delle tariffe mensili per i team con un’elevata densità di interazione con l’intelligenza artificiale, in particolare quelli impegnati in un intenso addestramento dei modelli o in frequenti carichi di lavoro di inferenza.
Lezioni strategiche per il 2026 e oltre
I leader aziendali che hanno affrontato con successo la carenza di chip IA del 2025 sono emersi con intuizioni ottenute con fatica che daranno forma alla strategia di approvvigionamento per gli anni a venire.
Diversificare precocemente i rapporti di fornitura: Le organizzazioni che hanno stipulato accordi di fornitura a lungo termine con più fornitori prima che le carenze si intensificassero, hanno mantenuto tempi di implementazione più prevedibili rispetto a quelle che si affidavano all’approvvigionamento spot.
Budget per la volatilità dei componenti: Per i carichi di lavoro IA è finita l’era dei prezzi stabili e prevedibili delle infrastrutture. I CTO hanno imparato a inserire buffer di costo del 20-30% nei budget delle infrastrutture AI per assorbire le fluttuazioni dei prezzi della memoria e le lacune nella disponibilità dei componenti.
Ottimizza prima del ridimensionamento: Tecniche come la quantizzazione del modello, l’eliminazione e l’ottimizzazione dell’inferenza riducono le esigenze della GPU del 30-70% in alcune implementazioni. Le organizzazioni che hanno investito nell’efficienza prima di utilizzare l’hardware per risolvere i problemi hanno ottenuto risultati economici migliori rispetto a quelle focalizzate esclusivamente sull’approvvigionamento.
Considera i modelli di infrastruttura ibrida: Le strategie multi-cloud e le configurazioni ibride che combinano GPU cloud con cluster dedicati hanno migliorato l’affidabilità e la prevedibilità dei costi. Per i carichi di lavoro AI ad alto volume, possedere o noleggiare un’infrastruttura si è rivelato sempre più conveniente rispetto al noleggio di GPU cloud a prezzi spot gonfiati.
Fattore geopolitico nelle decisioni architettoniche: I rapidi cambiamenti politici riguardanti le esportazioni di chip hanno insegnato alle imprese che l’infrastruttura globale dell’intelligenza artificiale non può presupporre ambienti normativi stabili. Le organizzazioni esposte alla Cina hanno imparato a progettare architetture di implementazione tenendo presente la flessibilità normativa.
Le prospettive per il 2026: vincoli persistenti
Lo squilibrio tra domanda e offerta non mostra segni di risolversi rapidamente. Ci vogliono anni per costruire nuove fabbriche di chip di memoria: la maggior parte delle espansioni di capacità annunciate nel 2025 non saranno operative fino al 2027 o successivamente. Le linee guida di SK Hynix suggeriscono che le carenze persisteranno almeno fino alla fine del 2027.
La politica di controllo delle esportazioni rimane fluida. Una nuova regola di “Trump AI Controls” per sostituire i precedenti quadri è prevista più avanti nel 2025, insieme a potenziali controlli sulle esportazioni verso Malesia e Tailandia identificate come rotte di diversione per la Cina. Ogni cambiamento politico crea nuove incertezze sugli approvvigionamenti per le imprese globali.
Le implicazioni macroeconomiche vanno oltre i budget IT. La carenza di memoria potrebbe ritardare centinaia di miliardi di investimenti nelle infrastrutture dell’intelligenza artificiale, rallentando i guadagni di produttività su cui le aziende hanno scommesso per giustificare la massiccia spesa per l’intelligenza artificiale. L’aumento dei costi dei componenti minaccia di aumentare la pressione inflazionistica in un momento in cui le economie globali rimangono sensibili agli aumenti dei prezzi.
Per i leader aziendali, la carenza di chip IA del 2025 ha fornito una lezione definitiva: il software si muove a velocità digitale, ma l’hardware si muove a velocità fisica e la geopolitica si muove a velocità politica. Il divario tra queste tre tempistiche definisce ciò che è effettivamente implementabile, indipendentemente da ciò che i fornitori promettono o dai progetti della roadmap.
Le organizzazioni che hanno prosperato non erano quelle con i budget più grandi o le visioni IA più ambiziose. Sono stati loro a capire che nel 2025 la realtà della supply chain ha avuto la meglio sull’ambizione strategica e hanno pianificato di conseguenza.
(Foto di Igor Omilaev/Unsplash)
Vedi anche: Gli Stati Uniti possono davvero imporre un divieto globale sui chip IA?
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
