Inflazione da IA: ecco cosa succede all’energia elettrica negli Usa

Negli Stati Uniti l’intelligenza artificiale non sta incidendo soltanto sui margini delle big tech o sulle aspettative di produttività di lungo periodo. Sta già entrando nelle dinamiche dell’inflazione attraverso un canale molto concreto: il costo dell’elettricità. È quanto emerge da un recente report di Goldman Sachs dedicato agli effetti macroeconomici della domanda energetica generata dai data center negli Stati Uniti.

Nel 2025 i prezzi dell’energia elettrica negli Stati Uniti sono aumentati del 6,9% su base annua, contro un’inflazione complessiva del 2,9%. L’incremento non è stato uniforme: alcuni Stati hanno registrato rincari intorno all’1%, altri fino al 15%. La divergenza riflette differenze regolatorie e strutturali tra i mercati locali, ma anche la crescente concentrazione dei data center, che con l’espansione dell’intelligenza artificiale stanno esercitando una pressione aggiuntiva sulla domanda elettrica.

In questo articolo:

• L’IA ridisegna la mappa elettrica degli Stati Uniti
• Quando l’offerta non tiene il passo
• Dalle bollette al Pil: la trasmissione macro dell’IA

L’IA ridisegna la mappa elettrica degli Stati Uniti

I data center rappresentano oggi circa il 7% della domanda elettrica complessiva statunitense. Una quota ancora minoritaria, ma in forte espansione. Le stime indicano che tra il 2026 e il 2030 la crescita dei data center potrebbe contribuire per circa 1,2 punti percentuali alla crescita media annua della domanda di elettricità, pari a quasi la metà dell’incremento totale previsto. La caratteristica più rilevante non è solo la dinamica aggregata, ma la distribuzione geografica. Circa l’1% delle contee statunitensi concentra il 70% della capacità dei data center. Ciò significa che la pressione sulla rete si manifesta in modo asimmetrico, generando tensioni marcate in specifiche aree. Nei principali mercati all’ingrosso, la riduzione della capacità disponibile rispetto alla domanda (“spare capacity”) è associata a rialzi non lineari dei prezzi. Le proiezioni indicano aumenti più consistenti nei mercati del Midwest, della California, del Texas e dell’area Mid-Atlantic rispetto alla media nazionale. In questo scenario, l’intelligenza artificiale agisce come moltiplicatore di una domanda energetica già in crescita per effetto dell’elettrificazione dell’economia e della digitalizzazione dei servizi.

Quando l’offerta non tiene il passo

Sul lato dell’offerta, la risposta appare più lenta rispetto alla dinamica della domanda. L’espansione della capacità di generazione richiede tempi autorizzativi e realizzativi estesi: il tempo mediano tra richiesta e approvazione per la connessione alla rete è salito a circa quattro anni e mezzo, contro meno di due anni all’inizio degli anni Duemila. A ciò si aggiungono colli di bottiglia industriali, come la scarsità di turbine a gas e la carenza di manodopera specializzata. Le aggiunte di capacità programmate indicano un aumento intorno all’1,1% nei prossimi anni, inferiore alla crescita attesa della domanda. In risposta agli squilibri, le utility stanno incrementando in modo significativo la spesa in conto capitale.

Lo scenario base prevede una crescita media del capex del 7% tra il 2025 e il 2029. In alcune aste dei mercati di capacità, i prezzi di aggiudicazione sono risultati fino a due o tre volte superiori ai livelli pre-pandemici, segnalando la necessità di nuovi investimenti per garantire adeguate riserve di potenza. La ripartizione dei costi tra data center, famiglie e imprese tradizionali dipende dalle scelte regolatorie. Nello scenario centrale considerato, circa due terzi dei costi incrementali legati ai nuovi investimenti sarebbero a carico dei grandi utilizzatori di energia, mentre il restante terzo verrebbe distribuito tra consumatori e imprese non legate all’IA. Tuttavia, isolare completamente le famiglie dall’aumento dei costi risulta complesso, sia per la natura condivisa delle infrastrutture sia per la tempistica di adeguamento delle tariffe.

Dalle bollette al Pil: la trasmissione macro dell’IA

Combinando l’aumento della domanda, le tensioni nei mercati regionali e l’incremento del capex, le previsioni indicano che l’inflazione dell’energia elettrica per i consumatori potrebbe mantenersi intorno al 6% nel 2026-2027, per poi rallentare verso il 3-3,5% nel 2028 in presenza di prezzi del gas naturale più contenuti. In uno scenario alternativo, in cui una quota maggiore dei costi venisse trasferita ai clienti non direttamente legati ai data center, i rincari medi potrebbero avvicinarsi all’8% nel biennio 2026-2027. L’aumento dei prezzi dell’elettricità contribuirebbe per circa 0,2 punti percentuali all’inflazione nel 2026, 0,15 nel 2027 e 0,1 nel 2028, considerando sia l’effetto diretto sia quello indiretto sui prezzi core. I servizi sanitari, la ristorazione e i trasporti risultano tra i comparti più esposti alla trasmissione dei maggiori costi energetici. Sul fronte della domanda interna, le bollette più elevate riducono il reddito disponibile reale, con un effetto stimato di circa 0,2 punti percentuali di freno alla crescita dei consumi nel 2026-2027.

L’impatto sul Pil è valutato intorno a 0,1 punti percentuali nello stesso periodo, parzialmente compensato dall’aumento degli investimenti delle utility. L’espansione dell’intelligenza artificiale, quindi, non si riflette soltanto nei bilanci delle società tecnologiche o nei multipli di mercato. Attraverso il canale energetico, entra già nelle variabili macro di breve periodo.