Mentre i data center AI subiscono ritardi, inizia il gioco delle accuse

(Fonte) Anissa Gardizy – 24 novembre 2025

Nel settore dei data center per l’IA l’euforia iniziale sta lasciando spazio a tensioni e accuse, perché molti mega-progetti da gigawatt stanno subendo ritardi. Le scadenze mancate sono  sufficienti a far emergere responsabilità e frizioni, soprattutto mentre le grandi aziende di IA — OpenAI, Google, Meta, Anthropic e xAI — competono ferocemente per ottenere capacità di calcolo.

Il caso più evidente riguarda CoreWeave: il CEO ha avvertito che i ricavi trimestrali caleranno di 100–200 milioni di dollari per colpa di un “ritardo” attribuito a un partner esterno. Molti nel settore ritengono che il problema sia legato a Core Scientific, già coinvolta in ritardi in un data center a Denton (Texas) che serve Microsoft e OpenAI. Nonostante ciò, OpenAI ha firmato un contratto quinquennale da 12 miliardi con CoreWeave per usare quella struttura.

La vicenda solleva un interrogativo su chi debba rispondere dei mancati ricavi: CoreWeave o Core Scientific? Il CEO di Core Scientific afferma che molte tempistiche promesse nel settore sono semplicemente irrealistiche se non si pianificano per tempo attrezzature critiche, appaltatori esperti e manodopera. Con l’avvicinarsi delle scadenze, sostiene, il divario tra annunci e realtà diventerà sempre più evidente.

A complicare il quadro potrebbe esserci anche la decisione degli azionisti di Core Scientific di rifiutare l’offerta di acquisizione da 9 miliardi avanzata da CoreWeave. In ogni caso, i ritardi non sono insoliti nel mondo dei data center, dove problemi con le forniture di energia o con l’arrivo delle attrezzature sono piuttosto comuni.

Voci alzate

Ma la posta in gioco è diversa ora, data l’urgenza di completare i data center basati sull’intelligenza artificiale. All’inizio di quest’anno, i dirigenti di Oracle hanno alzato la voce presso gli appaltatori di Abilene, in Texas, mentre aumentava la pressione sull’azienda affinché consegnasse i server funzionanti al suo cliente, OpenAI.

Per i fornitori di servizi cloud GPU con margini di profitto lordi già ridotti sull’affitto dei server , questi problemi possono alterare materialmente i loro risultati finanziari.

Per gestire la domanda futura, anche grandi sviluppatori come Meta stanno preparando i data center in anticipo, lasciando pronti i siti senza installare ancora i rack GPU, creando così buffer per aumentare rapidamente la capacità quando necessario. L’industria si trova quindi a confrontarsi con limiti fisici di manodopera, attrezzature e infrastrutture, in un contesto di domanda crescente e pressioni economiche elevate.

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