La capacità di calcolo di Amazon Web Services è già venduta per tutto il 2026 e in larga parte prenotata per il 2027. Lo ha dichiarato l'amministratore delegato di Amazon Andy Jassy in un podcast video con Ben Horowitz ed Erik Torenberg. Una quota significativa degli impegni arriva già al 2028.
L'espressione “venduta” non significa che un nuovo cliente non possa più avviare un'istanza AWS. Jassy ha precisato che Amazon conserva risorse per servizi on demand, compresi EC2 e l'inferenza attraverso Bedrock. Il vincolo riguarda soprattutto grandi blocchi di capacità richiesti in anticipo da laboratori AI e imprese.
Il messaggio chiarisce la scala della corsa all'intelligenza artificiale: non bastano chip avanzati. Servono data center, elettricità, raffreddamento, reti e tempi di connessione alla rete. Anche un gruppo con la capacità finanziaria di Amazon incontra limiti fisici che non possono essere eliminati con un semplice aumento del budget.
Amazon prevede circa 220 miliardi di dollari di spese in conto capitale nel 2026, secondo i dati riportati da Reuters. Jassy sostiene che l'azienda potrebbe investire ancora di più senza sprecare capitale, perché la domanda resta superiore all'offerta. Saranno però gli utilizzi e i margini futuri a stabilire se questa spesa produrrà rendimenti adeguati.
La capacità impegnata con anni di anticipo può rendere più prevedibili i ricavi, ma introduce anche rischi. Se modelli, chip o architetture cambiano rapidamente, infrastrutture progettate oggi possono diventare meno efficienti. Contratti, prezzi dell'energia e disponibilità di GPU determineranno la redditività reale.
Per le imprese italiane che usano il cloud, la notizia suggerisce di pianificare presto i carichi AI più grandi e di evitare una dipendenza priva di alternative. Riservare capacità può ridurre l'incertezza, mentre strategie multi-cloud, ottimizzazione dei modelli e inferenza locale possono limitare costi e colli di bottiglia.
Pianificare non significa prenotare indiscriminatamente. Un contratto pluriennale può garantire prezzo e disponibilità, ma diventa un costo fisso se i volumi reali sono inferiori alle previsioni. Le aziende dovrebbero misurare utilizzo, latenza, trasferimento dati e consumo energetico per ciascun carico, separando l'addestramento occasionale dall'inferenza continua. Questa disciplina conta più della semplice scelta del marchio cloud.
La pressione sull'offerta coinvolge anche Microsoft Azure, Google Cloud e fornitori specializzati. Se tutti investono contemporaneamente, aumentano la domanda di semiconduttori, trasformatori, turbine e terreni con accesso alla rete. È uno dei motivi per cui la crescita dell'AI ha conseguenze industriali ed energetiche molto oltre il software.
Amazon pubblicherà i risultati del terzo trimestre il 29 ottobre. Il mercato cercherà conferme nel tasso di crescita di AWS, nei contratti residui e nella generazione di cassa. Le parole di Jassy descrivono un portafoglio pieno, ma non sostituiscono i numeri trimestrali né garantiscono che ogni investimento nell'AI produrrà ritorni. Prezzi, consumi effettivi e margini restano altrettanto decisivi.