L’espansione dell’intelligenza artificiale sta ridisegnando non solo i confini del software, ma soprattutto quelli delle infrastrutture fisiche che ne permettono il funzionamento. In una recente analisi tecnica emersa da un’intervista con Ji Hoon Kwon, Managing Director di Samsung Ventures con sede nella San Francisco Bay Area, appare chiaro che il futuro della tecnologia profonda, o deep tech, dipenda da una complessa sincronizzazione tra capitale, energia e capacità manifatturiera. Kwon, che supervisiona gli investimenti nelle soluzioni energetiche per l’IA, nelle infrastrutture dei data center e nella salute guidata dall’IA, sottolinea come il ruolo degli investitori istituzionali stia cambiando per rispondere a colli di bottiglia fisici che fino a pochi anni fa sembravano scenari teorici.
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La centralità dei rendimenti nel Corporate Venture Capital
Nel panorama degli investimenti tecnologici, il dibattito sulla finalità del capitale è sempre aperto. Tuttavia, per Ji Hoon Kwon la priorità resta cristallina: il successo di un fondo si misura attraverso parametri quantitativi certi. Nonostante la natura strategica di una struttura legata a un grande gruppo industriale, Kwon afferma che “i rendimenti contano più di tutto”. Questa visione nasce da una lunga esperienza nel market management e nel trading azionario, dove l’adozione tecnologica deve necessariamente tradursi in valore economico.
Secondo Kwon, la giustificazione dell’esistenza di un fondo di Corporate Venture Capital risiede nella sua capacità di generare profitto, poiché questo è l’unico linguaggio che permette di dialogare efficacemente con i Limited Partners (LP) interni all’azienda. Come dichiarato dallo stesso Kwon: “Un buon investimento potrebbe essere definito come un forte rendimento finanziario. Non è sufficiente perseguire solo angoli strategici o partnership che non producono denaro; in quel caso, è difficile giustificare perché lo stiamo facendo”. In questa prospettiva, la validazione tecnica di una startup è un processo fondamentale, ma il traguardo finale deve essere la crescita misurabile dell’azienda investita. Il superamento delle performance del mercato diventa quindi la base per garantire la continuità del capitale e la fiducia delle unità aziendali che alimentano il fondo.
La sfida energetica: data center come motori di Formula 1
L’attuale corsa all’IA ha portato a una trasformazione radicale dei data center, che Kwon descrive attraverso un’efficace analogia meccanica. Se un tempo queste strutture potevano essere paragonate a motori di automobili civili, oggi la densità di potenza richiesta le ha trasformate in qualcosa di molto più estremo. “I server tradizionali erano come un’auto normale; si poteva gestire il calore. Ma i data center AI sono come motori di Formula 1: stesse dimensioni, ma 10 volte più potenza e 10 volte più calore”.
I dati riportati a supporto di questa evoluzione sono impressionanti e delineano la scala della sfida infrastrutturale:
- Il consumo dei singoli chip è passato dai meno di 100 watt per le CPU tradizionali ai 400 watt delle GPU del 2022, fino a superare i 1.000 watt per chip nel 2024.
- A livello di rack, ovvero gli armadi che contengono i server, si è passati da una densità di 5-10 kilowatt a punte attuali di 120 kilowatt per singolo rack.
- Le stime di mercato prevedono una spesa per la costruzione di data center per l’IA prossima ai 3 trilioni di dollari entro il 2028.
Questa crescita esponenziale ha reso il reperimento di energia il primo grande ostacolo. Le fonti rinnovabili classiche, come il solare, presentano limiti di intermittenza che mal si conciliano con strutture che devono operare senza sosta. Per questo motivo, il Corporate Venture Capital sta guardando con crescente interesse a soluzioni che garantiscano un carico di base costante. Kwon evidenzia come l’attenzione si stia spostando verso i reattori nucleari modulari (SMR), la fusione e l’energia geotermica, capaci di fornire energia sincronizzata con le operazioni del data center 24 ore su 24, per cicli di vita di 25-30 anni.
Gestione termica e dissipazione del calore
Oltre al reperimento dell’energia, la sua gestione interna rappresenta il secondo collo di bottiglia critico. La fisica impone limiti severi: ogni perdita di energia si trasforma integralmente in calore. Se non viene gestito correttamente, l’intero sistema rischia il collasso strutturale. Kwon sottolinea che “la gestione termica è un collo di bottiglia perché bisogna raffreddare il sistema, altrimenti si brucia tutto”. Questo ha portato l’attenzione degli investitori verso l’elettronica di potenza e i nuovi sistemi di raffreddamento, poiché le infrastrutture progettate negli anni ’90 o nei primi anni 2000 non sono più in grado di sostenere i carichi di lavoro delle moderne GPU Nvidia.
Il problema del networking e l’effetto stadio
Un terzo elemento spesso sottovalutato riguarda l’interconnettività. Kwon paragona la situazione dei dati all’interno di un data center AI a quella di uno spettatore in uno stadio affollato durante un grande evento sportivo: nonostante la tecnologia disponibile, l’eccesso di traffico simultaneo impedisce il corretto funzionamento del segnale. Con la potenza di calcolo che continua a salire, è necessaria una larghezza di banda sempre più ampia, rendendo l’interconnettività dei data center uno dei pilastri della trasformazione in corso.
Il protocollo di validazione per il Deep Tech
Investire in tecnologie di frontiera richiede una competenza che va oltre la semplice analisi finanziaria. Per gestire la complessità del deep tech, Samsung Ventures adotta un approccio collaborativo che Kwon definisce come la formazione di una squadra di “Avengers”. “Nel deep tech, credo fermamente nell’uso di esperti esterni. Non credo che si possa far accadere tutto da soli; il mito del manager con i superpoteri è, appunto, un mito”.
Il processo di validazione si avvale di un “kitchen cabinet” composto da accademici, ricercatori universitari e veterani del settore, oltre alle risorse interne dei centri di ricerca Samsung. L’analisi si articola su tre domande fondamentali che determinano la fattibilità di un investimento:
- La tecnologia funziona correttamente in condizioni controllate di laboratorio?
- È in grado di funzionare in condizioni reali?
- Può essere prodotta su scala industriale mantenendo i rendimenti previsti?
Questa metodologia permette di comprimere i tempi che intercorrono tra la creazione del prototipo e la produzione pronta per il mercato. Inoltre, Samsung Ventures ha ottimizzato i tempi decisionali conducendo le due diligence finanziarie e tecniche in parallelo anziché in sequenza. L’obiettivo è fornire una risposta rapida ai fondatori: “Se non riusciamo a raggiungere una convinzione in un mese o due, diciamo no il più velocemente possibile. Un rifiuto rapido permette ai fondatori di andare avanti”.
Orizzonti futuri: tra realtà modulare e frontiere estreme
Guardando al futuro, il settore esplora soluzioni che sembrano tratte dalla fantascienza, come i data center sottomarini o spaziali. Sebbene progetti come il Project Natick di Microsoft abbiano dimostrato la validità del raffreddamento naturale in acqua, Kwon invita alla prudenza economica. Le sfide legate alla corrosione, alla manutenzione in caso di guasti ai chip e ai costi di connettività offshore potrebbero superare i benefici energetici. Allo stesso modo, per i centri dati in orbita, il vantaggio del raffreddamento nel vuoto si scontra con costi di lancio proibitivi, stimati intorno ai 1.500 dollari per chilogrammo.
“Rispetto questi concetti, ma investire con responsabilità richiede controlli di realtà” afferma Kwon. La tendenza più concreta e immediata sembra essere invece quella dei data center modulari basati su fabbrica, strutture costruite come grandi container e impilate come Lego, capaci di offrire una scalabilità più rapida e gestibile rispetto alle infrastrutture tradizionali.
Il ruolo del Corporate Venture Capital nell’era dell’intelligenza artificiale non è solo quello di fornire capitale, ma di agire come un connettore di punti all’interno di un ecosistema globale. Per Ji Hoon Kwon, il momento più gratificante del proprio lavoro non è solo il ritorno economico, ma il successo tangibile di una tesi d’investimento che si concretizza in una collaborazione industriale reale. Accompagnare una startup dalla fase embrionale alla produzione di massa, assicurandosi che disponga dell’energia e dell’infrastruttura necessaria per scalare, rimane la sfida principale di chi scommette oggi sulla trasformazione tecnologica di domani.
