I numeri attorno a NVIDIA Vera Rubin stanno facendo girare la testa a chi lavora nei data center, e non per le prestazioni. Secondo Foxconn, mettere in piedi un’infrastruttura da un gigawatt basata su questa nuova architettura costerà fino a 41 miliardi di euro circa. Una cifra che sembra uscita da un altro pianeta, eppure è il prezzo reale che le grandi aziende dovranno mettere sul tavolo per stare al passo con l’Agentic AI.
L’era di Vera Rubin è già iniziata. I primi sistemi sono stati spediti ai grandi fornitori cloud, che li stanno testando e validando prima di farli girare su larga scala. La produzione a pieno volume è in corso, e in casa NVIDIA c’è la convinzione di puntare a un successo persino più grande di quello ottenuto con Blackwell.
Quanto costa davvero un data center con Nvidia Vera Rubin
A spiegare le cifre è stato Young Liu, presidente di Foxconn, che non ha usato mezzi termini sui costi destinati a crescere in maniera esponenziale. Stiamo parlando di installazioni da un gigawatt che richiedono fino a 41 miliardi di euro circa di investimento, con un singolo impianto capace di ospitare fino a 3.557 rack server. Ogni rack ha un cartellino che si aggira sugli 8 milioni di euro, tanto che la spesa per il solo hardware diventa la voce principale di tutto il progetto.
E poi c’è la bolletta elettrica, che da sola farebbe tremare i polsi a chiunque. Un data center da un gigawatt consuma energia per circa 1,1 miliardi di euro l’anno. Numero importante, certo, ma quasi piccolo se messo a confronto con il deprezzamento dell’hardware, che secondo Foxconn arriva a essere sei volte superiore rispetto al costo dell’energia. Un’analisi separata aveva collocato il prezzo dei server VR200 NVL72 attorno ai 7 milioni di euro a unità, cifra in linea con il quadro generale.
La corsa verso le organizzazioni AI native
Il punto è che non si parla più di un singolo data center. Si parla di impianti multi gigawatt che stanno spuntando un po’ ovunque. Le proiezioni dicono che entro il 2030 il mercato globale dei data center toccherà i 1,4 trilioni di euro circa, con la potenza di calcolo mondiale che arriverà a divorare 174 gigawatt. Più del doppio rispetto ai 68 gigawatt che bastavano nel 2024. Tradotto in pratica, tra il 2025 e il 2030 servirà costruire ogni anno 18 gigawatt di nuova capacità elettrica solo per tenere il passo con la domanda.
A spingere su questa fame di calcolo ci sono quattro tipi di clienti: gli sviluppatori di modelli AI, i fornitori di servizi cloud, i governi e le grandi imprese. La maggior parte è ancora ai primi passi nell’adozione dell’intelligenza artificiale, ma l’obiettivo finale è chiaro. Arrivare a organizzazioni dove l’AI sta al centro di ogni processo, lasciando agli esseri umani il compito di fissare gli obiettivi, gestirli e supervisionare i risultati.
Per cavalcare questa onda, il presidente di Foxconn ha lanciato un’idea precisa: creare parchi scientifici e tecnologici in stile taiwanese direttamente negli Stati Uniti, soprattutto in Arizona e in Texas. I lavori per dare forma a questi poli sono già partiti, con l’intenzione di vederli prendere corpo entro la fine di quest’anno.