di Mario Agostinelli e Sergio Bellucci
Oltre ai costi sociali e culturali, l’IA ha anche dei costi fisici: energia ed acqua.
All’opposizione delle popolazioni le Big Tech rispondono con il nucleare
ma la IA è già dentro una bolla finanziaria
Quando si parla di intelligenza artificiale, il dibattito pubblico si concentra quasi sempre sulle opportunità: aumento della produttività, automazione dei processi, innovazione nei servizi, supporto alle decisioni e crescita economica. Molto meno spazio viene dedicato a una questione destinata a diventare sempre più centrale nei prossimi anni: il costo energetico e ambientale della rivoluzione digitale.
Uno dei temi più importanti e meno discussi riguarda infatti il rapporto tra intelligenza artificiale, data center, consumi elettrici e sostenibilità. Dietro ogni richiesta inviata a ChatGPT, ogni immagine generata da un modello AI e ogni algoritmo che supporta imprese e pubbliche amministrazioni opera un’infrastruttura fisica composta da server, processori specializzati, reti di telecomunicazione e sistemi di raffreddamento che richiedono enormi quantità di energia.
L’intelligenza artificiale non è quindi una tecnologia immateriale. È una infrastruttura economica, industriale e geopolitica che sta modificando gli equilibri tra innovazione, ambiente, mercato e potere.
Il ruolo strategico dei data center
Il cuore dell’ecosistema AI è rappresentato dai data center. Queste strutture ospitano migliaia di server e sistemi di elaborazione che consentono l’addestramento e l’esecuzione dei modelli di intelligenza artificiale.
Le evidenze disponibili mostrano una crescita impressionante dei consumi energetici associati a queste infrastrutture. Nel 2024 i data center hanno consumato circa 415 TWh di elettricità a livello globale, una quantità superiore al consumo annuale di molti Paesi industrializzati. Le previsioni indicano che entro il 2030 tale valore potrebbe superare i 900 TWh, trainato soprattutto dalla diffusione dell’intelligenza artificiale generativa.
Il fenomeno non riguarda soltanto gli Stati Uniti o la Cina. Anche l’Europa e l’Italia stanno assistendo a una forte accelerazione degli investimenti nel settore. In Italia si stima che i consumi dei data center possano passare da circa 7 TWh nel 2024 a oltre 20 TWh entro il 2030, con una crescita particolarmente concentrata nell’area metropolitana di Milano.
Il mito della tecnologia immateriale
Uno degli equivoci più diffusi consiste nel considerare il digitale come qualcosa di immateriale e quindi sostanzialmente privo di impatti ambientali.
La realtà è molto diversa.
Ogni attività online richiede energia per alimentare server, reti e dispositivi. Il sistema digitale globale rappresenta già una quota significativa dei consumi energetici mondiali e continua a crescere rapidamente.
A ciò si aggiunge il fabbisogno di acqua necessario per il raffreddamento dei data center, la produzione di chip sempre più avanzati e l’utilizzo di materiali critici lungo l’intera filiera tecnologica. La crescita dell’intelligenza artificiale comporta quindi un impatto ambientale concreto che non può essere ignorato.
Anche le emissioni di CO₂ associate all’ecosistema digitale stanno assumendo dimensioni rilevanti. L’addestramento dei modelli più avanzati richiede enormi quantità di energia e contribuisce all’aumento dell’impronta carbonica complessiva del settore tecnologico.
Big Tech e concentrazione del potere
L’espansione dell’intelligenza artificiale non rappresenta soltanto una trasformazione tecnologica. È anche una trasformazione economica e politica.
Google, Microsoft, Amazon, Meta, OpenAI e Nvidia stanno investendo centinaia di miliardi di dollari in infrastrutture digitali, data center, cloud computing e capacità di elaborazione.
Questa corsa agli investimenti sta favorendo una crescente concentrazione del potere economico e informativo nelle mani di un numero sempre più ristretto di attori globali. I dati, la capacità computazionale e l’accesso alle piattaforme digitali diventano risorse strategiche paragonabili alle infrastrutture energetiche o alle reti di trasporto.
La conseguenza è la nascita di ecosistemi fortemente centralizzati nei quali pochi soggetti controllano una quota crescente delle informazioni, delle relazioni digitali e delle capacità tecnologiche disponibili a livello globale.
Le proteste contro i data center
L’impatto dell’intelligenza artificiale non si manifesta soltanto nei mercati finanziari o nelle grandi città tecnologiche.
Negli Stati Uniti stanno emergendo sempre più frequentemente movimenti locali contrari alla costruzione di nuovi data center. In diverse aree della Rust Belt e della Virginia, cittadini e comunità locali contestano progetti percepiti come invasivi e potenzialmente dannosi per il territorio.
Le principali preoccupazioni riguardano il consumo di energia elettrica, l’utilizzo delle risorse idriche, l’aumento dei costi energetici e il possibile impatto sul valore delle proprietà immobiliari.
Queste proteste evidenziano una questione fondamentale: mentre i benefici economici dell’intelligenza artificiale tendono a concentrarsi nelle mani di pochi grandi operatori, una parte significativa dei costi ambientali e infrastrutturali viene sostenuta dalle comunità locali.
Perché le Big Tech guardano al nucleare
La crescita della domanda energetica sta spingendo molte aziende tecnologiche a cercare nuove fonti di approvvigionamento.
Microsoft, Amazon, Google e OpenAI stanno valutando investimenti diretti o indiretti nel settore nucleare, con particolare attenzione ai Small Modular Reactors (SMR), i cosiddetti piccoli reattori modulari.
L’obiettivo è garantire una fornitura stabile e continua di energia per alimentare infrastrutture che devono operare ventiquattro ore su ventiquattro.
Questa strategia viene presentata come una risposta alla crescente domanda di elettricità generata dall’AI. Tuttavia, il dibattito resta aperto. I tempi di realizzazione degli impianti nucleari, gli elevati costi di investimento e le implicazioni ambientali e sociali continuano a rappresentare elementi di forte criticità.
Centralizzazione o decentralizzazione?
Uno degli aspetti più interessanti riguarda il confronto tra due modelli di sviluppo del digitale.
Da un lato esiste il modello centralizzato, dominato dalle grandi piattaforme proprietarie che controllano dati, infrastrutture e servizi.
Dall’altro emerge la prospettiva di modelli decentralizzati basati su standard aperti, software open source, interoperabilità e maggiore distribuzione del valore.
Questa contrapposizione non è soltanto tecnologica. Riguarda il modo in cui saranno distribuiti il potere economico, la governance delle piattaforme e la capacità dei cittadini di mantenere il controllo sui propri dati.
Il futuro dell’intelligenza artificiale dipenderà anche dall’equilibrio che verrà raggiunto tra queste due visioni.
La sfida della sostenibilità
La questione centrale non è fermare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, ma renderlo compatibile con gli obiettivi di sostenibilità ambientale ed energetica.
Le soluzioni possibili esistono.
L’efficienza dei data center continua a migliorare. Le energie rinnovabili stanno diventando sempre più competitive. I sistemi di accumulo consentono una gestione più efficace della produzione energetica. L’intelligenza artificiale stessa può contribuire a ottimizzare consumi, reti elettriche, edifici e processi industriali.
Diventa quindi essenziale orientare gli investimenti verso modelli capaci di ridurre l’intensità energetica dei sistemi digitali e di favorire una maggiore integrazione con fonti rinnovabili.
La crescita dell’AI non può essere valutata esclusivamente in termini di performance tecnologiche o ritorni finanziari. Deve essere misurata anche in relazione ai suoi impatti ambientali, sociali e territoriali.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale rappresenta una delle tecnologie più rivoluzionarie della nostra epoca. Allo stesso tempo, porta con sé sfide che vanno ben oltre gli aspetti tecnici.
Consumi energetici, utilizzo delle risorse naturali, concentrazione del potere economico, governance delle piattaforme e sostenibilità ambientale sono temi destinati a diventare sempre più rilevanti nel dibattito pubblico.
La vera domanda non riguarda soltanto ciò che l’intelligenza artificiale sarà in grado di fare, ma il modello di sviluppo che accompagnerà la sua diffusione.
La sfida dei prossimi anni sarà costruire un ecosistema digitale capace di coniugare innovazione, efficienza, sostenibilità e democrazia. Solo in questo modo la trasformazione guidata dall’intelligenza artificiale potrà generare valore non soltanto per i mercati, ma anche per la società e per il pianeta.
