L'intelligenza artificiale porta le emissioni dei data center a livelli paragonabili a quelli di alcuni stati

    Una domanda a un chatbot, un'immagine generata in pochi secondi, un codice informatico prodotto automaticamente... l'intelligenza artificiale sembra smaterializzata. Eppure uno studio delle Nazioni Unite rivela un impatto ambientale che supera di gran lunga le sole emissioni di CO₂.

    L'intelligenza artificiale si basa su un'infrastruttura invisibile ma estremamente dispendiosa in termini di risorse.
    L'intelligenza artificiale si basa su un'infrastruttura invisibile ma estremamente dispendiosa in termini di risorse.

    Milioni di persone utilizzano ormai ogni giorno l'IA per scrivere un testo, cercare un'informazione, creare un'immagine o automatizzare un'attività. In pochi secondi, la risposta appare sullo schermo. Questa apparente fluidità si basa però su una realtà molto più complessa, lontana dagli occhi dell'utente.

    L'impronta invisibile della rivoluzione dell'IA

    L'IA si basa su una rete globale di data center che raggruppano milioni di server in funzione continua. Queste infrastrutture richiedono elettricità, sistemi di raffreddamento, materiali ad alta tecnologia e catene di approvvigionamento che si estendono su più continenti. Secondo uno studio dell'Università delle Nazioni Unite (UNU), la loro impronta ambientale ha ormai raggiunto una dimensione paragonabile a quella di alcuni Stati.

    Nel 2025, i data center hanno consumato circa 448 terawattora (TWh) di elettricità, più di tutti i Paesi del mondo ad eccezione dei dieci maggiori consumatori. Questa attività ha generato quasi 208 milioni di tonnellate di CO₂, un livello paragonabile alle emissioni annuali dell'Argentina. Tuttavia, questi numeri impressionanti raccontano solo una parte della storia.

    Perché la CO₂ non basta per misurare l'impatto dell'IA?

    Quando si parla di ambiente, le emissioni di gas serra (GES) occupano spesso il centro dell'attenzione. I ricercatori invitano invece ad ampliare la prospettiva. Ogni unità di elettricità consumata richiede anche acqua, suolo e risorse naturali. L'impatto ambientale dell'IA va quindi ben oltre la sua sola impronta carbonica.

    Nel 2025, i data center avrebbero utilizzato circa 4.500 miliardi di litri d'acqua, principalmente per raffreddare le apparecchiature informatiche. Entro il 2030, questo consumo potrebbe equivalere al fabbisogno domestico annuo di 1,3 miliardi di persone.

    L'occupazione del suolo rappresenta un'altra dimensione spesso ignorata. Tra infrastrutture energetiche, reti e impianti necessari al funzionamento dell'IA, l'impronta territoriale potrebbe superare i 14.500 km², pari a quasi due volte la superficie dell'area metropolitana di Giacarta.

    Il principale insegnamento del rapporto è proprio questo: una soluzione che appare "benefica" per il clima non lo è necessariamente per l'acqua o per il territorio. Valutare la sostenibilità dell'IA richiede ormai un'analisi più globale.

    L'esplosione degli utilizzi fa aumentare il costo ambientale

    Oggi l'IA rappresenta circa il 20% del consumo energetico dei data center. Questa quota potrebbe raggiungere il 40% entro il 2030.

    Entro quella data, il loro consumo elettrico totale è stimato tra 935 e 945 TWh all'anno, pari a circa il 3% del consumo mondiale di elettricità. Se i data center fossero un Paese, si collocherebbero al sesto posto nel mondo per consumo elettrico.

    Questa domanda energetica supererebbe ampiamente il consumo annuale combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria, tre Paesi che insieme contano oltre 650 milioni di abitanti.

    Un'altra convinzione messa in discussione dallo studio riguarda i consumi energetici. Non sono principalmente le fasi di addestramento dei modelli a richiedere più energia. I ricercatori stimano che tra l'80% e il 90% della domanda energetica totale derivi dall'utilizzo quotidiano.

    Un popolare servizio di IA elaborerebbe da solo circa 2,5 miliardi di richieste al giorno. A questa scala, l'accumulo degli utilizzi diventa il principale motore dei consumi energetici.

    Inoltre, non tutte le richieste hanno lo stesso costo. Generare un'immagine può richiedere oltre 1.000 volte più energia rispetto a una semplice classificazione di testo, mentre la generazione di video necessita di risorse ancora maggiori.

    Una pressione ambientale concentrata in alcuni territori

    L'IA viene utilizzata ovunque. I costi ambientali associati al suo funzionamento, invece, sono tutt'altro che distribuiti in modo equo. In alcune regioni, l'apertura di nuovi data center sta già aumentando la pressione sulle reti elettriche e sulle risorse idriche, talvolta in territori colpiti da siccità ricorrenti.

    L'espansione dell'IA dipende inoltre dall'estrazione di minerali critici indispensabili per la produzione di server e microchip. Queste attività possono provocare importanti danni ambientali e accentuare alcune disuguaglianze sociali nelle aree minerarie.

    A ciò si aggiunge un'altra preoccupazione: i rifiuti elettronici. Secondo le proiezioni, le infrastrutture legate all'IA potrebbero generare fino a 2,5 milioni di tonnellate di rifiuti elettronici all'anno entro il 2030.

    Il rapporto evidenzia anche una forte concentrazione delle capacità tecnologiche. Oltre il 90% delle capacità mondiali di calcolo specializzate nell'IA si trova oggi negli Stati Uniti e in Cina, mentre più di 150 Paesi dispongono di poche o nessuna infrastruttura dedicata.

    Come distribuire in modo più equo i benefici e gli impatti ambientali di questa rivoluzione tecnologica?

    Il futuro dell'IA si giocherà anche nelle scelte della società

    Gli autori del rapporto non mettono in discussione il potenziale dell'intelligenza artificiale. L'IA apre prospettive considerevoli e contribuisce già ad accelerare i progressi scientifici, in particolare nei settori della salute, dell'energia e del clima. Il loro messaggio è più sfumato: l'innovazione potrà essere sostenibile solo se accompagnata da una maggiore attenzione alle risorse che mobilita.

    Trasparenza sui consumi, progettazione di sistemi più efficienti, integrazione delle esigenze dei data center nelle politiche energetiche e idriche, maggiore riciclo delle apparecchiature: gli strumenti esistono.

    La sfida attuale consiste soprattutto nel garantire che la crescita dell'IA non avvenga a scapito delle risorse da cui dipendono le nostre società.

    Riferimento dell'articolo

    Nazioni Unite. (3 giugno 2026). L'IA potrebbe utilizzare entro il 2030 la stessa quantità d'acqua necessaria a 1,3 miliardi di persone, avverte un rapporto dell'ONU.