L’intelligenza artificiale non è solo un trionfo di algoritmi e modelli sempre più sofisticati. È anche, e soprattutto, una macchina affamata di energia. Addestrare un modello linguistico come GPT-4 o far funzionare una rete globale di chatbot, assistenti virtuali e piattaforme di automazione richiede quantità crescenti di elettricità, tali da sollevare interrogativi urgenti sul futuro energetico del pianeta.
Nel 2024, secondo l’Agenzia Internazionale per l’Energia (IEA), i data center – in larga parte alimentati dai carichi dell’intelligenza artificiale – hanno consumato circa 460 terawattora di elettricità, equivalenti al fabbisogno annuale della Francia. La previsione per il 2030 è più che doppia: quasi 1.000 terawattora, una cifra che renderebbe l’AI uno dei settori più energivori al mondo, superiore all’intera industria aeronautica.
Il dato è ancora più impressionante se si guarda agli Stati Uniti, dove l’impennata di richieste da parte dei data center ha già prodotto i primi effetti tangibili. BloombergNEF stima che la potenza richiesta dai soli centri di elaborazione statunitensi passerà da 35 gigawatt nel 2024 a 78 entro il 2035. Intanto, il Dipartimento dell’Energia americano ha lanciato un allarme: entro cinque anni, i data center potrebbero assorbire tra il 7% e il 12% della produzione elettrica nazionale, rispetto al 4,4% attuale.
E mentre le grandi aziende tech continuano a espandere i loro poli computazionali, le utility iniziano a pianificare aumenti tariffari per finanziare nuove infrastrutture. Il gestore di rete PJM, che copre un’ampia porzione della costa orientale USA, ha segnalato un’impennata del costo dell’elettricità del +800% in alcune aste di assegnazione.
A guidare questa trasformazione c’è l’evoluzione tecnica dell’AI. I nuovi modelli richiedono enormi quantità di dati, maggiore potenza di calcolo e raffreddamento costante. Secondo uno studio pubblicato su Joule nel 2024, l’intelligenza artificiale è già responsabile del 20% dell’energia consumata dai data center, ma la sua quota potrebbe superare il 50% entro la fine dell’anno. E i numeri non tengono conto dell’acqua necessaria per raffreddare le strutture: un singolo data center da 100 megawatt consuma fino a due milioni di litri al giorno.
Le grandi aziende sono consapevoli del problema, ma le soluzioni ancora arrancano. Microsoft, che ha registrato un aumento delle emissioni del 168% a causa dell’espansione dei propri centri AI, ha annunciato investimenti per 19 gigawatt di capacità rinnovabile.
Google e Amazon stanno valutando il ricorso a reattori nucleari modulari (SMR) per alimentare i propri data center in modo autonomo, continuo e decarbonizzato. Ma queste tecnologie richiedono tempo, capitali, autorizzazioni. E non è detto che basteranno.
Sullo sfondo, si fa strada un’altra domanda: da dove verrà tutta questa energia, e a chi verrà tolta? Perché l’espansione dell’AI rischia di mettere sotto pressione anche i consumi civili e industriali, spiazzando settori come i trasporti pubblici elettrici, la sanità digitale o le abitazioni a basso impatto. La competizione per l’accesso all’elettricità potrebbe accentuare ulteriormente le disuguaglianze tra territori, fasce sociali e paesi.
Il rischio più grande, però, è quello ambientale. Se i data center continueranno a crescere senza un parallelo investimento in fonti pulite e sistemi di accumulo, l’intelligenza artificiale potrebbe trasformarsi da alleata del progresso a detonatore della crisi climatica.
La rivoluzione tecnologica in corso non può essere sostenibile senza una rivoluzione energetica altrettanto radicale. Servono regole, trasparenza, responsabilità. Non si può parlare di futuro dell’AI senza affrontare, con la stessa urgenza, la questione di come alimentarla. L’intelligenza artificiale è un motore straordinario: ma ogni motore ha bisogno di carburante. E oggi, il carburante è l’elettricità. La vera sfida non è solo scrivere il codice: è garantire che quella corrente non bruci il mondo.
