Dimensioni e quota di mercato delle infrastrutture per fabbriche basate sull'IA
Panoramica di mercato
| Periodo di studio | 2020 - 2031 |
|---|---|
| Dimensione del mercato (2026) | 381.5 miliardo di dollari |
| Dimensione del mercato (2031) | 782.40 miliardo di dollari |
| Tasso di crescita (2026 - 2031) | 15.45% CAGR |
| Mercato in più rapida crescita | Asia-Pacifico |
| Il mercato più grande | Nord America |
| Concentrazione del mercato | Medio |
Principali giocatori *Disclaimer: i giocatori principali sono ordinati senza un ordine particolare Immagine © Mordor Intelligence. Il riutilizzo richiede l'attribuzione secondo la licenza CC BY 4.0. | |
Analisi di mercato delle infrastrutture per fabbriche basate sull'intelligenza artificiale a cura di Mordor Intelligence.
Si prevede che il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA crescerà da 266.8 miliardi di dollari nel 2025 a 381.5 miliardi di dollari nel 2026, per poi raggiungere i 782.4 miliardi di dollari entro il 2031, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 15.45% nel periodo 2026-2031. Questa crescita è sostenuta da un ciclo di spesa in conto capitale più compresso da parte dei principali operatori tecnologici, con Amazon, Alphabet e Meta che hanno aumentato gli investimenti in infrastrutture, mantenendo l'espansione della capacità di IA al centro dei loro piani di spesa. Il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA beneficia anche del passaggio dai layout standard dei data center a strutture native per l'IA che richiedono una maggiore densità di rack, raffreddamento a liquido e una progettazione energetica più efficiente. La domanda si sta ampliando oltre le pure implementazioni cloud, poiché le normative sul calcolo sovrano, le esigenze di latenza e i requisiti di residenza dei dati rendono le implementazioni ibride e localizzate più rilevanti. Il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA sta assistendo a una maggiore concorrenza nel settore del networking, del raffreddamento e del software di gestione, poiché gli acquirenti cercano una migliore utilizzazione, un'implementazione più rapida e minori attriti operativi su grandi infrastrutture GPU. Le limitazioni all'accesso all'energia elettrica, i lunghi tempi di interconnessione e la carenza di competenze ingegneristiche specializzate continuano a rallentare la velocità con cui è possibile mettere in funzione nuove capacità, anche quando i capitali sono disponibili.
Punti chiave del rapporto
- Per componente, nel 2025 l'infrastruttura di calcolo deteneva il 71.53% della quota di mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, mentre si prevede che l'infrastruttura di rete crescerà a un tasso annuo composto del 16.18% fino al 2031.
- In base al modello di implementazione, le fabbriche di IA basate su cloud rappresentavano il 65.36% della quota di mercato delle infrastrutture per fabbriche di IA nel 2025, mentre si prevede che le fabbriche di IA ibride cresceranno a un CAGR del 16.53% fino al 2031.
- Per tipologia di infrastruttura, i supercluster di intelligenza artificiale su larga scala detenevano una quota del 40.27% nel 2025, mentre si prevede che i pod di intelligenza artificiale integrati e i sistemi su scala rack cresceranno a un tasso annuo composto del 16.42% fino al 2031.
- Per quanto riguarda le applicazioni, l'IA generativa e l'addestramento LLM rappresentavano il 50.49% del mercato nel 2025, mentre si prevede che l'inferenza e l'implementazione dell'IA si espanderanno a un CAGR del 16.25% fino al 2031.
- Per quanto riguarda gli utenti finali, i fornitori di servizi cloud e hyperscaler detenevano una quota del 67.16% nel 2025, mentre si prevede che le organizzazioni governative e della difesa cresceranno a un tasso annuo composto del 16.68% fino al 2031.
- Dal punto di vista geografico, nel 2025 il Nord America deteneva una quota del 62.35%, mentre si prevede che la regione Asia-Pacifico crescerà a un tasso annuo composto del 16.91% fino al 2031.
Nota: le dimensioni del mercato e le cifre previste in questo rapporto sono generate utilizzando il framework di stima proprietario di Mordor Intelligence, aggiornato con i dati e le informazioni più recenti disponibili a gennaio 2026.
Tendenze e approfondimenti sul mercato globale delle infrastrutture per fabbriche basate sull'intelligenza artificiale.
Analisi dell'impatto dei conducenti
| Guidatore | (~) % Impatto sulla previsione del CAGR | Rilevanza geografica | Cronologia dell'impatto |
|---|---|---|---|
| Rapida espansione delle infrastrutture di intelligenza artificiale su scala iperscalabile. | + 4.8% | Azienda globale, con una presenza concentrata in Nord America e ricadute in Asia-Pacifico ed Europa. | A breve termine (≤ 2 anni) |
| Crescente domanda di intelligenza artificiale generativa e di addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni. | + 3.9% | Presente a livello globale, con una presenza dominante in Nord America e Cina, e in rapida espansione nella regione Asia-Pacifico. | A breve termine (≤ 2 anni) |
| Passaggio ad architetture di data center native per l'intelligenza artificiale | + 2.7% | Il nucleo del Nord America e dell'Europa, mentre l'Asia-Pacifico sta accelerando. | Medio termine (2-4 anni) |
| Preferenza aziendale per modelli di implementazione di IA ibridi | + 1.8% | A livello globale, il Nord America e l'Europa sono all'avanguardia nell'adozione | Medio termine (2-4 anni) |
| Ingegneria della densità di potenza come fattore di differenziazione competitiva | + 1.1% | Nucleo nordamericano e asiatico-pacifico, con ripercussioni sul Medio Oriente e sull'Africa. | Medio termine (2-4 anni) |
| Sovranità locale in materia di IA e obblighi di calcolo onshore | + 0.8% | Unione Europea, Regno Unito, Canada, Giappone, India, Australia | A lungo termine (≥ 4 anni) |
| Fonte: Intelligenza di Mordor | |||
Rapida espansione delle infrastrutture di intelligenza artificiale su scala iperscalabile.
La spesa in conto capitale degli hyperscaler ha raggiunto livelli tali da rimodellare il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, dall'approvvigionamento alla costruzione e alla pianificazione della catena di fornitura. Amazon ha riportato una spesa in conto capitale di 128.3 miliardi di dollari per l'anno fiscale 2025, mentre Alphabet ne ha riportati 91.4 miliardi, portando la loro spesa combinata per il 2025 oltre i 219 miliardi di dollari e fissando un elevato livello di riferimento per la pianificazione del 2026. Anche Meta si è impegnata a investire tra i 115 e i 135 miliardi di dollari in spese in conto capitale per le infrastrutture nel 2026, a dimostrazione del fatto che i grandi operatori considerano la capacità di intelligenza artificiale come una linea di investimento fondamentale piuttosto che un programma discrezionale. Il documento di Microsoft relativo al primo trimestre dell'anno fiscale 2026 ha mostrato una crescita del 40% dei ricavi di Azure, mentre il costo dei ricavi di Intelligent Cloud è cresciuto del 43%, indicando la rapidità con cui la scalabilità delle infrastrutture di intelligenza artificiale sta spingendo al rialzo i requisiti operativi. NVIDIA ha dichiarato nel suo 10-K per l'anno fiscale 2026 che la disponibilità dei data center, l'energia e il capitale rimangono fattori chiave per la costruzione di infrastrutture di intelligenza artificiale, il che sottolinea come il ritmo di implementazione degli hyperscaler stia plasmando l'intera catena di fornitura. Questo modello sta alimentando la domanda di integrazione di sistemi, reti, sistemi di raffreddamento e apparecchiature di alimentazione nell'intero mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, poiché ogni nuova realizzazione vincola investimenti ben oltre lo strato GPU.
Crescente domanda di intelligenza artificiale generativa e di modelli linguistici di grandi dimensioni da addestrare.
L'IA generativa e l'addestramento LLM rimangono un fattore trainante del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, poiché l'addestramento su larga scala richiede ancora ambienti di calcolo ad altissima densità. Il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA si sta espandendo anche perché la capacità di inferenza viene sviluppata insieme alla capacità di addestramento, anziché sostituirla. I servizi di IA implementati richiedono sistemi di inferenza a bassa latenza che differiscono dai cluster di addestramento di frontiera, ampliando la superficie infrastrutturale che gli operatori devono predisporre. La progettazione della rete Virgo di Google Cloud ha dimostrato la portata di questo requisito collegando 134,000 chip con una larghezza di banda bisezionale non bloccante fino a 47 petbit al secondo in un'unica struttura. [1] Google LLC, “Introducing Virgo Network Megascale Data Center Fabric,” Google Cloud Blog, cloud.google.com Il mix di applicazioni all'interno del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA riflette lo stesso cambiamento, con l'IA generativa e l'addestramento LLM in testa nel 2025 e l'inferenza e la distribuzione di IA che registrano la crescita prevista più rapida fino al 2031. Questa combinazione supporta la domanda parallela di nodi di calcolo, switching ad alta velocità, throughput di archiviazione e controllo termico, piuttosto che concentrare la spesa in un singolo livello dello stack.
Passaggio ad architetture di data center native per l'intelligenza artificiale
Il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale si sta allontanando dai layout di colocation standard perché gli attuali rack per l'IA richiedono una densità di potenza molto più elevata e un controllo termico più avanzato. Schneider Electric ha affermato che le densità dei rack per l'IA stanno superando i 100 kW, il che richiede il raffreddamento a liquido diretto al chip e modifiche alla distribuzione dell'energia e alla progettazione degli impianti che gli ambienti legacy non supportano facilmente. Il design di riferimento DSX AI factory di NVIDIA per la generazione Vera Rubin prevede il raffreddamento a liquido al 100% per chip e componenti di rete e utilizza un sistema a circuito chiuso progettato per temperature di ingresso di 45 °C. Schneider Electric ha anche osservato nell'aprile 2026 che i sistemi integrati di alimentazione e raffreddamento a liquido per i data center per l'IA devono essere progettati come un unico sistema dalla rete al chip, il che innalza la soglia di progetto sia per gli acquirenti che per i fornitori. Questo cambiamento sta aumentando la spesa non computazionale legata a ogni implementazione nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, poiché la conversione di potenza, i circuiti a liquido, i sistemi UPS e il software di controllo ora si muovono insieme. Inoltre, favorisce i fornitori in grado di offrire progetti integrati anziché componenti isolati, il che sta cambiando le modalità di assegnazione dei contratti nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche basate sull'intelligenza artificiale.
Preferenza aziendale per modelli di implementazione di IA ibridi
L'implementazione ibrida sta diventando sempre più importante nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, poiché molte aziende necessitano sia dell'elasticità del cloud sia del controllo diretto sui carichi di lavoro sensibili. Il pacchetto sulla sovranità del cloud della Commissione europea del giugno 2026, che includeva la proposta di legge Cloud and AI Development Act, ha formalizzato ulteriormente la questione, delineando un quadro normativo a livello europeo per la certificazione della sovranità del cloud. Anche l'AI Hardware Plan del Regno Unito ha vincolato gli investimenti privati nelle AI Growth Zones allo sviluppo di risorse di calcolo sovrane e localizzate, a supporto dell'adozione di modelli di implementazione misti piuttosto che di architetture esclusivamente cloud. L'espansione del portfolio AI Factory di HPE dell'aprile 2026 ha incluso HPE AI Grid, progettato per connettere fabbriche di intelligenza artificiale e cluster di inferenza distribuiti in sedi regionali e periferiche. Ciò sta ampliando le opportunità software e di rete nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, poiché l'orchestrazione, il posizionamento dei carichi di lavoro e la gestione dei dati tra siti diventano più importanti quando le risorse di calcolo sono distribuite su più ambienti. Inoltre, rende il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale meno dipendente da un singolo modello di implementazione, in quanto gli acquirenti ora pianificano tenendo conto contemporaneamente di conformità, latenza e prevedibilità dei costi.
Analisi dell'impatto delle restrizioni
| moderazione | (~) % Impatto sulla previsione del CAGR | Rilevanza geografica | Cronologia dell'impatto |
|---|---|---|---|
| Elevati investimenti (Capex) per sistemi di elaborazione, alimentazione e raffreddamento. | -2.4% | Globale, acuto in Nord America ed Europa | A breve termine (≤ 2 anni) |
| Ritardi di interconnessione alla rete e limitazioni alla disponibilità di energia. | -1.9% | Nord America, Asia-Pacifico, Europa | Medio termine (2-4 anni) |
| Colli di bottiglia nella fornitura di semiconduttori e hardware ad alta densità | -1.1% | Globale, con un impatto sproporzionato nei mercati con restrizioni all'esportazione. | A breve termine (≤ 2 anni) |
| Scarsità di talenti nell'ingegneria delle infrastrutture di intelligenza artificiale | -0.8% | I casi più acuti si registrano in Nord America ed Europa, ma la situazione è in crescita a livello globale. | A lungo termine (≥ 4 anni) |
| Fonte: Intelligenza di Mordor | |||
Elevati investimenti (Capex) per sistemi di elaborazione, alimentazione e raffreddamento.
Il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale continua a essere limitato dal costo di realizzazione di ambienti pronti per la produzione basati su moderni sistemi GPU. Gli acquirenti non pagano solo per la potenza di calcolo, ma anche per i circuiti di raffreddamento a liquido, i sistemi di alimentazione ad alta capacità, gli aggiornamenti degli UPS, i livelli di rete e il software di controllo scalabile in base alla densità dei rack. Le linee guida ingegneristiche di Schneider Electric hanno chiarito che un'architettura integrata di alimentazione e raffreddamento è ora un requisito fondamentale per le strutture di intelligenza artificiale ad alta densità, spingendo al rialzo i budget di progetto ancor prima dell'avvio della completa implementazione hardware. Il documento di Microsoft relativo al primo trimestre dell'anno fiscale 2026 ha mostrato un calo di 300 punti base nel margine lordo di Intelligent Cloud, direttamente collegato ai costi di scalabilità dell'infrastruttura di intelligenza artificiale, indicando che anche i grandi operatori sono sotto pressione finanziaria con l'espansione della capacità. Questo profilo di costo sta spingendo alcune organizzazioni verso la capacità cloud di intelligenza artificiale gestita o implementazioni su scala rack più ridotte, anziché verso nuove costruzioni ex novo, nell'intero mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale. Sta inoltre aumentando il valore dei fornitori in grado di ridurre i tempi di implementazione o la complessità dell'integrazione, poiché il time-to-production ha ora un impatto diretto sul budget.
Ritardi di interconnessione alla rete e limitazioni alla disponibilità di energia.
L'accesso all'energia elettrica è uno dei limiti più evidenti alla velocità con cui il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale può aggiungere nuova capacità. I grandi progetti possono passare dalla fase di pianificazione a quella di realizzazione più rapidamente di quanto le aziende di servizi pubblici riescano a fornire un'interconnessione affidabile, creando uno squilibrio tra domanda e fornitura di energia. Questo costringe alcuni operatori a privilegiare siti con accesso all'energia elettrica già garantito, mentre altri stanno valutando la generazione "dietro il contatore", partnership dirette con le aziende di servizi pubblici o altre soluzioni alternative che comportano costi e complessità aggiuntivi. Il risultato è una maggiore concentrazione dell'offerta a breve termine nei mercati in cui permessi e disponibilità di energia elettrica sono già presenti, il che favorisce gli operatori consolidati e rallenta l'ingresso di nuovi attori nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale. Questi ritardi non riducono la necessità strategica di capacità per l'IA, ma possono posticipare la realizzazione dei ricavi e spostare la domanda dei clienti verso le regioni cloud esistenti. Nel tempo, questo vincolo può indurre le aziende a mantenere i prezzi elevati negli impianti già operativi, innalzando al contempo la soglia di ingresso per gli operatori che non dispongono di certezze sull'accesso all'energia elettrica.
Analisi del segmento
Per componente: l'infrastruttura di rete colma il divario nell'ambito del calcolo
Nel 2025, l'infrastruttura di calcolo deteneva il 71.53% della quota di mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, a testimonianza del ruolo centrale dell'acquisto di GPU in ogni ciclo di implementazione su larga scala. Tale leadership era legata alle successive generazioni di piattaforme NVIDIA, tra cui H100, Blackwell e Vera Rubin, che hanno mantenuto il calcolo in primo piano nell'allocazione di capitale sia per gli hyperscaler che per gli operatori cloud specializzati in IA. Nell'aprile 2026, NVIDIA ha confermato l'avvio della piena produzione di Vera Rubin, con Dell Technologies, HPE, Lenovo e Super Micro Computer in veste di costruttori di sistemi. L'infrastruttura di storage e il software di gestione rimangono comunque importanti, poiché gli acquirenti necessitano di throughput costante, pianificazione dei carichi di lavoro e un utilizzo più efficiente delle GPU per rendere economicamente sostenibili i cluster ad alta densità.
Si prevede che l'infrastruttura di rete crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) del 16.18% fino al 2031, diventando così la componente in più rapida crescita del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale. L'aumento della spesa per le reti riflette la necessità di trasferire dati attraverso fabric GPU più grandi senza creare colli di bottiglia a livello di switch. La piattaforma Vera Rubin di NVIDIA include opzioni Ethernet Spectrum-X, a dimostrazione del fatto che le architetture Ethernet aperte stanno diventando una parte sempre più visibile della progettazione di sistemi di intelligenza artificiale su scala rack. Anche le ottiche co-confezionate stanno entrando nel dibattito, poiché una latenza inferiore e una maggiore efficienza energetica diventano più importanti con l'aumentare delle dimensioni dei cluster. Questo sta creando un campo di fornitori più ampio nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, poiché le prestazioni vengono ora valutate considerando il calcolo, lo switching, la progettazione del fabric e l'integrazione del sistema, piuttosto che solo a livello di acceleratore.
Nota: le quote di tutti i segmenti individuali sono disponibili al momento dell'acquisto del report
Per modello di implementazione: le fabbriche di IA ibrida si affermano nel mercato di massa
Nel 2025, le infrastrutture per l'IA basate sul cloud detenevano una quota del 65.36% del mercato, a testimonianza della velocità di sviluppo e della portata di AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. Il cloud pubblico rimane centrale perché i grandi fornitori di servizi cloud controllano gran parte della capacità commissionata in grado di supportare carichi di lavoro di training e inferenza di grandi dimensioni in tempi brevi. Allo stesso tempo, le infrastrutture per l'IA on-premise restano rilevanti per le organizzazioni che necessitano di elaborazione classificata, controllo nazionale dei dati o inferenza a bassa latenza, funzionalità che il cloud pubblico non è in grado di fornire completamente. Nel 2026, la Commissione europea, il Regno Unito e il Canada hanno spostato l'attenzione politica verso l'elaborazione sovrana, rafforzando la necessità di infrastrutture controllate a livello nazionale in ambienti regolamentati.
Si prevede che le factory AI ibride cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) del 16.53% fino al 2031, diventando così il modello di implementazione in più rapida crescita nel mercato delle infrastrutture per le factory AI. Le organizzazioni che inizialmente adottavano strategie esclusivamente cloud ora si trovano a dover bilanciare la capacità di picco con la volatilità dei costi, i limiti di trasferimento dei dati e i requisiti di latenza. Questo cambiamento sta ampliando la domanda di software di orchestrazione in grado di distribuire i carichi di lavoro in ambienti cloud, on-premise, regionali ed edge senza sprecare capacità GPU. HPE AI Grid, lanciato nell'aprile 2026, ha risposto direttamente a questa esigenza collegando factory AI e cluster di inferenza distribuiti su più siti. L'adozione di soluzioni ibride rafforza anche la spesa per le infrastrutture correlate nel mercato delle factory AI, poiché le reti, il coordinamento dello storage e i controlli delle policy diventano più importanti quando l'elaborazione è distribuita anziché centralizzata.
Per tipologia di infrastruttura: i sistemi rack-scale guadagnano terreno con la maturazione dei supercluster
Nel 2025, i supercluster AI su larga scala rappresentavano il 40.27% del segmento delle infrastrutture, risultando il formato più diffuso nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA. Questi ambienti sono tuttora la scelta preferita dagli hyperscaler che sviluppano sistemi di training, dove la larghezza di banda inter-GPU, il raffreddamento e l'alimentazione devono essere progettati come un'unica architettura. I cluster di server AI e i cluster AI personalizzati si rivolgono a una base di acquirenti più ampia, che spazia dagli utenti aziendali agli operatori cloud specializzati in AI. I cluster personalizzati offrono flessibilità, ma introducono anche una maggiore complessità di progettazione e un rischio di integrazione più elevato, che possono rallentare l'implementazione e aumentare le difficoltà di approvvigionamento.
Si prevede che i pod AI integrati e i sistemi rack-scale cresceranno a un CAGR del 16.42% fino al 2031, offrendo loro il tasso di espansione più rapido nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche AI. I sistemi GB200 NVL72 di NVIDIA e Vera Rubin NVL72 sono importanti in questo contesto perché integrano calcolo, rete e raffreddamento a liquido in un formato rack standard che può ridurre i tempi di produzione. [2] NVIDIA Corporation, “NVIDIA Vera Rubin Ramps into Full Production to Power Agentic AI Factories Worldwide,” NVIDIA Investor Relations, investor.nvidia.com Dell ha consegnato il primo rack operativo Vera Rubin NVL72 a CoreWeave nel marzo 2026, dimostrando che le implementazioni di pod integrati possono raggiungere la produzione più rapidamente rispetto ai progetti di supercluster greenfield. Gli standard legati alla distribuzione dell'alimentazione e alla progettazione termica sono inoltre più importanti in questo formato perché gli acquirenti nei settori regolamentati desiderano sistemi pre-integrati che rientrino in limiti ingegneristici riconosciuti. Di conseguenza, il mercato delle infrastrutture per le fabbriche basate sull'intelligenza artificiale sta assistendo a un crescente spostamento di valore verso i fornitori in grado di vendere sistemi rack-scale validati, piuttosto che semplici componenti hardware discreti.
Applicazione pratica: l'economia inferenziale amplia la base di domanda
Nel 2025, l'IA generativa e l'addestramento LLM rappresentavano il 50.49% del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, risultando l'applicazione più importante del settore. Questa parte del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA dipende ancora da ambienti con la massima larghezza di banda e la minima latenza, poiché lo sviluppo di modelli all'avanguardia richiede un funzionamento a pieno carico costante su cluster ad alta densità. Inoltre, supporta l'acquisto continuo di acceleratori di fascia alta, dato che ogni nuova generazione di modelli continua ad aumentare i requisiti di prestazioni e raffreddamento. Per questo motivo, la spesa per i supercluster rimane rilevante anche con l'ingresso in produzione di un numero crescente di casi d'uso di IA a valle.
Si prevede che l'inferenza e l'implementazione dell'IA cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) del 16.25% fino al 2031, diventando così l'applicazione in più rapida crescita nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA. La domanda di inferenza è in aumento perché i servizi di IA implementati necessitano di grandi volumi di calcolo a bassa latenza, che devono essere più vicini agli utenti, ai sistemi aziendali e ai flussi di lavoro operativi. L'IA per la sanità e la scoperta di farmaci, il digital twin e l'IA industriale, il calcolo scientifico e i sistemi autonomi contribuiscono tutti alla domanda, ma ognuno utilizza lo stack infrastrutturale in modo diverso. Alcuni richiedono throughput di livello training, mentre altri necessitano di condizioni di implementazione sicure, distribuite o sensibili alla latenza. Questa diversità è importante perché impedisce al mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA di convergere su un'unica architettura e supporta la spesa simultanea su supercluster, sistemi rack-scale, capacità cloud e ambienti ibridi.
Nota: le quote di tutti i segmenti individuali sono disponibili al momento dell'acquisto del report
Per utente finale: Governo e difesa acquisiscono peso strategico
Nel 2025, gli hyperscaler e i fornitori di servizi cloud detenevano una quota del 67.16%, rappresentando il gruppo di utenti finali più numeroso nel mercato delle infrastrutture per le AI factory. Il loro primato rifletteva il capitale, la scalabilità operativa e la leva sulla catena di fornitura necessari per realizzare grandi AI factory in tempi ristretti. Le aziende costituivano il secondo gruppo di acquirenti più importante e, a marzo 2026, Dell ha dichiarato che la Dell AI Factory con NVIDIA aveva superato le 4,000 implementazioni presso i clienti a livello globale. Istituti di ricerca, aziende del settore bancario e finanziario, produttori e organizzazioni sanitarie hanno requisiti di conformità e esigenze di carico di lavoro specifici, ampliando la base commerciale del mercato delle infrastrutture per le AI factory oltre i grandi operatori di cloud.
Si prevede che le organizzazioni governative e di difesa cresceranno a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 16.68% fino al 2031, il che le rende il segmento di utenti finali in più rapida crescita nel mercato delle infrastrutture per l'intelligenza artificiale. La Casa Bianca ha emanato la direttiva NSPM-11 nel giugno 2026, che impone alle agenzie di difesa e intelligence di sviluppare una roadmap per strutture di calcolo avanzate per l'IA con elevati requisiti di sicurezza. Anche il Canada si è impegnato a investire fino a 1 miliardo di dollari canadesi (730 milioni di dollari USA) in infrastrutture di calcolo sovrane, sottolineando come la capacità nazionale sicura di IA sia diventata una priorità politica anche al di fuori degli Stati Uniti. Queste iniziative accrescono il ruolo strategico del calcolo sicuro e controllato a livello nazionale e rendono la domanda governativa più rilevante per il posizionamento dei fornitori. Contribuiscono inoltre a una visione più ampia del mercato delle infrastrutture per l'intelligenza artificiale, in cui la difesa, le agenzie pubbliche civili e i programmi di calcolo sovrani influenzano ora i modelli di implementazione insieme alla spesa per il cloud commerciale.
Analisi geografica
Nel 2025, il Nord America deteneva il 62.35% della quota di mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, a testimonianza della leadership della regione in termini di spesa degli hyperscaler e capacità dei data center commissionati. Amazon e Alphabet insieme hanno registrato oltre 219 miliardi di dollari di spese in conto capitale nel 2025, mantenendo il Nord America al centro del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA e rafforzando il loro vantaggio nella scalabilità di nuovi progetti. [3] Alphabet Inc., “Annual Report on Form 10-K for the Fiscal Year Ended December 31, 2025,” Alphabet Investor Relations, abc.xyz La regione beneficia anche di un denso ecosistema di OEM, operatori cloud, costruttori specializzati e fornitori di energia e raffreddamento che possono spostare rapidamente grandi progetti dalla progettazione all'implementazione. Il Canada sta diventando un nodo di supporto poiché il suo programma di calcolo sovrano ha stanziato fino a 1 miliardo di dollari canadesi (730 milioni di dollari USA) per infrastrutture AI ad alte prestazioni nazionali. L'accesso all'energia elettrica rimane il principale limite a breve termine, il che significa che gli operatori con capacità di rete già garantita probabilmente manterranno un vantaggio in termini di prezzi, tempi di consegna e opzioni di espansione.
Si prevede che la regione Asia-Pacifico crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) del 16.91% fino al 2031, diventando così l'area geografica a più rapida crescita nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale. Questa crescita è sostenuta dalle priorità di calcolo sovrano in Giappone, India e Sud-est asiatico, nonché dall'espansione delle infrastrutture per l'IA finanziata internamente dalla Cina. La regione sta inoltre registrando un crescente interesse per la progettazione di data center di livello AI, dove efficienza, gestione termica e controllo localizzato assumono un'importanza sempre maggiore nelle decisioni di acquisto. Ciò mantiene l'Asia-Pacifico al centro della prossima fase di crescita del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale, sebbene il Nord America sia ancora leader in termini di dimensioni attuali.
Europa, Sud America, Medio Oriente e Africa, pur rimanendo di dimensioni più ridotte, rivestono un'importanza strategica nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale. L'Europa sta cercando un equilibrio tra ambizioni più elevate in termini di capacità di calcolo sovrano e i ritardi legati alla rete elettrica e alle autorizzazioni, mentre il pacchetto sulla sovranità tecnologica della Commissione europea, previsto per giugno 2026, dovrebbe supportare l'implementazione a livello nazionale e la certificazione della sovranità del cloud. Anche il Regno Unito ha posto l'infrastruttura per l'IA al centro della pianificazione nazionale attraverso il suo Piano per l'hardware dell'IA e il sostegno alle Zone di crescita per l'IA. Il Medio Oriente e l'Africa, in particolare gli Emirati Arabi Uniti e l'Arabia Saudita, stanno suscitando interesse grazie alla disponibilità di energia e ai vantaggi economici dei data center, mentre il Sud America si trova ancora in una fase di sviluppo iniziale ed è maggiormente concentrato nei principali mercati urbani del Brasile.
Panorama competitivo
Il mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale è moderatamente concentrato a livello di calcolo e piattaforma, poiché l'architettura GPU e i progetti di riferimento di NVIDIA definiscono la base tecnica per molte nuove implementazioni. Dell Technologies, HPE, Lenovo e Super Micro Computer competono meno sulla progettazione degli acceleratori di base e più sulla velocità di integrazione, sull'esecuzione della distribuzione e sulla certezza della catena di fornitura. L'annuncio di NVIDIA relativo alla produzione di Vera Rubin nell'aprile 2026 ha mostrato che oltre 25 partner dell'ecosistema stavano migrando simultaneamente sulla piattaforma, sottolineando la portata della sua influenza sull'ecosistema. Anche CoreWeave ha ampliato il suo ruolo strategico nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di intelligenza artificiale attraverso un accordo siglato nel giugno 2026 con NVIDIA per supportare la realizzazione di oltre 5 GW di fabbriche di intelligenza artificiale entro il 2030, evidenziando la crescente importanza degli operatori specializzati in infrastrutture di intelligenza artificiale tra l'hosting tradizionale e il cloud hyperscale. [4] CoreWeave, Inc. e NVIDIA Corporation, “NVIDIA e CoreWeave rafforzano la collaborazione per accelerare la costruzione di fabbriche di IA”, CoreWeave Investor Relations, coreweave.com Dell ha rafforzato la sua posizione nel giugno 2026 con il PowerEdge XE8812, che è scalabile fino a 144 GPU per rack e ha esteso la densità disponibile nel suo portfolio AI Factory.
La concorrenza si sta intensificando anche nei settori dell'alimentazione, del raffreddamento e dell'ingegneria dei sistemi, poiché le infrastrutture AI ad alta densità non possono scalare basandosi esclusivamente sulla potenza di calcolo. Schneider Electric ha rafforzato la propria posizione pubblicando linee guida ingegneristiche per la progettazione di data center AI e promuovendo l'integrazione di alimentazione e raffreddamento a liquido come requisito imprescindibile per le implementazioni AI ad alta densità. L'espansione dell'offerta AI Factory di HPE nell'aprile 2026 ha inoltre dimostrato che i fornitori si stanno concentrando sull'orchestrazione dell'inferenza distribuita e sugli strumenti di implementazione ibrida, non solo sull'integrazione dei server. Questo è importante perché gli acquirenti desiderano sempre più architetture validate, minori rischi di implementazione e un migliore utilizzo delle risorse, piuttosto che il semplice accesso all'hardware.
Il livello di rete rimane una delle aree più aperte alla concorrenza nel mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, poiché le reti basate su Ethernet stanno guadagnando terreno accanto agli approcci proprietari. Questo cambiamento può favorire i fornitori che competono attraverso la progettazione di sistemi aperti, la gestione delle reti o l'efficienza energetica, piuttosto che attraverso il possesso di acceleratori. La Cina aggiunge un ulteriore elemento competitivo, dove operatori nazionali come Alibaba Cloud e Tencent stanno costruendo infrastrutture per l'IA su larga scala in un contesto politico ed ecosistemico differente. Anche l'Europa potrebbe creare un canale distinto per i fornitori di infrastrutture per l'IA indipendenti, qualora le normative sulla sovranità del cloud diventassero più formali e gli appalti iniziassero a privilegiare l'indipendenza operativa. Nell'ambito più ampio del mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA, questo scenario rimane dinamico e solo moderatamente concentrato, poiché la leadership nel calcolo non determina completamente i risultati in termini di rete, raffreddamento, software o modelli di implementazione indipendenti.
Leader del settore delle infrastrutture per fabbriche basate sull'intelligenza artificiale
NVIDIA Corporation
Amazon Web Services, Inc.
Microsoft Corporation
Google LLC
Oracle Corporation
- *Disclaimer: i giocatori principali sono ordinati senza un ordine particolare
Recenti sviluppi del settore
- Giugno 2026: Dell Technologies ha presentato il server PowerEdge XE8812 con architettura NVIDIA Vera Rubin NVL4, scalabile fino a 144 GPU per rack, la densità più elevata nel portfolio AI Factory di Dell, e ha promosso iniziative di intelligenza artificiale sovrana a livello globale. L'annuncio è arrivato contestualmente all'accelerazione delle implementazioni internazionali in ambiti quali la ricerca genomica, la progettazione ingegneristica e i programmi di calcolo governativi.
- Giugno 2026: NVIDIA e CoreWeave hanno annunciato un'espansione della collaborazione per accelerare la realizzazione di oltre 5 GW di infrastrutture dedicate all'intelligenza artificiale entro il 2030, che copriranno diverse generazioni di infrastrutture NVIDIA, tra cui i sistemi della piattaforma Rubin, le CPU Vera e le architetture di storage BlueField, rendendola uno dei maggiori impegni pubblici in termini di capacità per infrastrutture di intelligenza artificiale assunti da un operatore non hyperscale.
- Giugno 2026: la Commissione europea ha proposto il Pacchetto europeo sulla sovranità tecnologica, che comprende il Cloud and AI Development Act e il Chips Act 2.0, esplicitamente concepito per semplificare la diffusione dei data center in tutta l'UE, istituire un quadro armonizzato di certificazione della sovranità per i servizi cloud e di intelligenza artificiale e incentivare gli investimenti nazionali nelle "fabbriche di intelligenza artificiale".
- Maggio 2026: La richiesta di bilancio del Dipartimento della Difesa statunitense per l'anno fiscale 2027 includeva 29.5 miliardi di dollari per l'iniziativa AI Arsenal, volta a consolidare i cluster di GPU sparsi in centri dati per l'IA integrati e accreditati SCIF in tutte le forze congiunte, rappresentando la più grande proposta di investimento in infrastrutture per l'IA mai realizzata dal Pentagono.
Ambito del rapporto sul mercato globale delle infrastrutture per fabbriche basate sull'IA
L'infrastruttura AI Factory si riferisce ai sistemi fisici e digitali integrati che supportano lo sviluppo, l'addestramento, l'implementazione e la gestione su larga scala di carichi di lavoro di intelligenza artificiale. L'ambito comprende hardware per il calcolo ad alte prestazioni, GPU e acceleratori, archiviazione dati, reti, sistemi di alimentazione e raffreddamento, data center, software di orchestrazione e servizi correlati che consentono ad aziende, fornitori di servizi cloud e organizzazioni di ricerca di creare e gestire modelli di intelligenza artificiale in modo efficiente.
Il rapporto sul mercato delle infrastrutture per le fabbriche di IA è segmentato per componente (infrastruttura di calcolo, infrastruttura di rete, infrastruttura di archiviazione, software di gestione dell'infrastruttura e altri componenti), implementazione (fabbriche di IA basate su cloud, fabbriche di IA on-premise e fabbriche di IA ibride), tipo di infrastruttura (cluster di server IA, sistemi integrati pod/rack-scale per IA, supercluster IA su larga scala e cluster IA personalizzati), applicazione (IA generativa e addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, inferenza e implementazione di IA, sviluppo di sistemi autonomi, calcolo scientifico e di ricerca, gemello digitale e IA industriale e IA per la sanità e la scoperta di farmaci), utente finale (hyperscaler e fornitori di servizi cloud, imprese, istituti di ricerca e accademici, organizzazioni sanitarie e delle scienze della vita, aziende BFSI, aziende industriali e manifatturiere e organizzazioni governative e di difesa) e area geografica (Nord America, Europa, Asia-Pacifico, Sud America e Medio Oriente e Africa). Le previsioni di mercato sono fornite in termini di valore (USD).
| Infrastruttura informatica |
| Infrastruttura di rete |
| Infrastruttura di archiviazione |
| Software di gestione delle infrastrutture |
| altri componenti |
| Fabbriche di IA basate sul cloud |
| Fabbriche di IA on-premise |
| Fabbriche di IA ibride |
| Cluster di server AI |
| Sistemi integrati di intelligenza artificiale a livello di pod/rack |
| Supercluster di intelligenza artificiale su larga scala |
| Cluster di IA personalizzati |
| Intelligenza artificiale generativa e addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni |
| Inferenza e implementazione dell'IA |
| Sviluppo di sistemi autonomi |
| Calcolo scientifico e di ricerca |
| Gemello digitale e intelligenza artificiale industriale |
| Intelligenza artificiale applicata alla sanità e alla scoperta di farmaci. |
| Hyperscaler e fornitori di cloud |
| Aziende |
| Istituzioni accademiche e di ricerca |
| Organizzazioni sanitarie e delle scienze della vita |
| Società BFSI |
| Aziende industriali e manifatturiere |
| Organizzazioni governative e di difesa |
| Nord America | Stati Uniti |
| Canada | |
| Messico | |
| Europa | Germania |
| Regno Unito | |
| Francia | |
| Italia | |
| Resto d'Europa | |
| Asia-Pacifico | Cina |
| Giappone | |
| Corea del Sud | |
| India | |
| Sud-Est asiatico | |
| Resto dell'Asia-Pacifico | |
| Sud America | |
| Medio Oriente & Africa |
| Per componente | Infrastruttura informatica | |
| Infrastruttura di rete | ||
| Infrastruttura di archiviazione | ||
| Software di gestione delle infrastrutture | ||
| altri componenti | ||
| Per modello di distribuzione | Fabbriche di IA basate sul cloud | |
| Fabbriche di IA on-premise | ||
| Fabbriche di IA ibride | ||
| Per tipo di infrastruttura | Cluster di server AI | |
| Sistemi integrati di intelligenza artificiale a livello di pod/rack | ||
| Supercluster di intelligenza artificiale su larga scala | ||
| Cluster di IA personalizzati | ||
| Per Applicazione | Intelligenza artificiale generativa e addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni | |
| Inferenza e implementazione dell'IA | ||
| Sviluppo di sistemi autonomi | ||
| Calcolo scientifico e di ricerca | ||
| Gemello digitale e intelligenza artificiale industriale | ||
| Intelligenza artificiale applicata alla sanità e alla scoperta di farmaci. | ||
| Per utente finale | Hyperscaler e fornitori di cloud | |
| Aziende | ||
| Istituzioni accademiche e di ricerca | ||
| Organizzazioni sanitarie e delle scienze della vita | ||
| Società BFSI | ||
| Aziende industriali e manifatturiere | ||
| Organizzazioni governative e di difesa | ||
| Per geografia | Nord America | Stati Uniti |
| Canada | ||
| Messico | ||
| Europa | Germania | |
| Regno Unito | ||
| Francia | ||
| Italia | ||
| Resto d'Europa | ||
| Asia-Pacifico | Cina | |
| Giappone | ||
| Corea del Sud | ||
| India | ||
| Sud-Est asiatico | ||
| Resto dell'Asia-Pacifico | ||
| Sud America | ||
| Medio Oriente & Africa | ||
Domande chiave a cui si risponde nel rapporto
Qual è il valore attuale e previsto del mercato delle infrastrutture per le fabbriche basate sull'intelligenza artificiale?
Il mercato delle infrastrutture per fabbriche basate sull'intelligenza artificiale aveva un valore di 266.8 miliardi di dollari nel 2025, si prevede che raggiungerà i 381.5 miliardi di dollari nel 2026 e si stima che arriverà a 782.4 miliardi di dollari entro il 2031, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 15.45%.
Quale componente determina la spesa per le infrastrutture della fabbrica di intelligenza artificiale?
Nel 2025, le infrastrutture di calcolo hanno dominato il mercato con una quota del 71.53%, grazie all'acquisizione di GPU, ai sistemi di training ad alta densità e ai cicli di aggiornamento delle piattaforme.
Perché la rete sta diventando sempre più importante nelle implementazioni di fabbriche basate sull'intelligenza artificiale?
L'infrastruttura di rete è la componente in più rapida crescita, con un CAGR del 16.18%, perché i cluster GPU più grandi necessitano di un trasferimento dati più potente, una latenza inferiore e una maggiore efficienza della rete man mano che le implementazioni si espandono.
Perché le fabbriche ibride basate sull'intelligenza artificiale stanno riscuotendo sempre più successo tra le aziende?
I modelli ibridi stanno crescendo a un tasso annuo composto del 16.53% perché molte organizzazioni necessitano di una combinazione di capacità di picco nel cloud, controllo on-premise, conformità alla residenza dei dati e minore latenza di inferenza.
Quale applicazione si espanderà più rapidamente entro il 2031?
L'inferenza e l'implementazione dell'IA rappresentano l'applicazione in più rapida crescita, con un CAGR del 16.25%, poiché sempre più servizi di IA vengono implementati in produzione e richiedono un'infrastruttura a bassa latenza e di livello produttivo.
Quali regioni stanno influenzando maggiormente l'espansione a breve termine?
Il Nord America è rimasto la regione più grande con una quota del 62.35% nel 2025, mentre si prevede che l'Asia-Pacifico crescerà più rapidamente con un CAGR del 16.91% fino al 2031, grazie all'accelerazione dei programmi di calcolo sovrani e all'espansione della capacità interna.
