Entro il 2030 i data center che alimentano l'intelligenza artificiale potrebbero consumare quasi il triplo dell'elettricità utilizzata oggi. Un rapporto dell'Università delle Nazioni Unite invita a guardare oltre le emissioni di CO2, evidenziando anche il crescente impatto su risorse idriche, territorio e rifiuti elettronici.
L’intelligenza artificiale viene spesso raccontata come la tecnologia destinata a cambiare il mondo. Dalla diagnosi precoce delle malattie alla scoperta di nuovi farmaci, dalla gestione delle reti energetiche ai sistemi di assistenza personalizzata, le applicazioni sembrano moltiplicarsi giorno dopo giorno. Ma mentre cresce la potenza dei modelli e aumentano le richieste di calcolo, cresce anche un’altra impronta, molto meno visibile: quella lasciata sull’ambiente. A lanciare l’allarme è un nuovo rapporto “Environmental cost of AI’s energy use: carbon, water and land footprints” dell’Istituto per l’Acqua, l’Ambiente e la Salute dell’Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH), che per la prima volta prova a quantificare non soltanto le emissioni di carbonio associate all’intelligenza artificiale, ma anche il consumo di acqua e l’utilizzo del suolo necessari a sostenere la corsa globale all’IA.
Dietro ogni chatbot c’è un’infrastruttura fisica
Uno dei messaggi centrali del documento è che l’intelligenza artificiale non è soltanto software. Dietro ogni risposta generata da un chatbot, ogni immagine creata da un algoritmo o ogni ricerca potenziata dall’IA esiste una rete di data center, server, sistemi di raffreddamento, linee elettriche, miniere per l’estrazione di minerali critici e infrastrutture energetiche distribuite in tutto il mondo. “L’intelligenza artificiale non è solo codice“, scrivono gli autori. È anche silicio, acqua, energia, terre rare e territorio.
Numeri che fanno riflettere
Secondo le stime contenute nel rapporto, entro il 2030 i data center che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale arriveranno a consumare 945 terawattora di elettricità all’anno. Una quantità enorme, quasi tre volte superiore al consumo elettrico complessivo di Pakistan, Bangladesh e Nigeria messi insieme, Paesi che ospitano oltre 650 milioni di persone. Se i data center fossero uno Stato indipendente, diventerebbero il sesto consumatore di elettricità al mondo. L’impatto non riguarda soltanto l’energia. Gli autori stimano che il fabbisogno idrico associato al funzionamento delle infrastrutture digitali necessarie all’IA potrebbe equivalere al consumo domestico annuo di base di tutti gli 1,3 miliardi di abitanti dell’Africa subsahariana. Allo stesso tempo, l’impronta territoriale delle infrastrutture energetiche necessarie per alimentare questi sistemi potrebbe superare i 14.500 chilometri quadrati, una superficie pari a circa il doppio dell’area metropolitana di Giacarta.
Il problema non è solo il carbonio
Finora il dibattito sull’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale si è concentrato soprattutto sulle emissioni di gas serra prodotte dall’addestramento dei grandi modelli linguistici e dall’attività dei data center. Secondo gli esperti dell’ONU, però, questo approccio rischia di offrire una fotografia incompleta. Ogni chilowattora utilizzato per addestrare o far funzionare un sistema di IA comporta infatti tre diverse conseguenze ambientali: un’impronta di carbonio legata alla produzione dell’energia, un’impronta idrica dovuta ai processi di raffreddamento e una pressione sul territorio collegata alle infrastrutture energetiche e alle filiere industriali necessarie per sostenerle. Il punto critico è che questi tre indicatori non si muovono sempre nella stessa direzione. Il rapporto evidenzia, ad esempio, che la sostituzione del carbone con la bioenergia può ridurre fino al 70% l’impronta di carbonio dell’elettricità, ma aumentare di oltre trenta volte il consumo di acqua e di circa cento volte l’utilizzo del suolo. Per questo motivo, spiegano i ricercatori, non è sufficiente valutare la sostenibilità dell’intelligenza artificiale utilizzando un solo parametro ambientale.
Dai supermodelli ai miliardi di richieste quotidiane
L’attenzione si concentra spesso sull’energia necessaria per addestrare i grandi modelli di intelligenza artificiale. Le stime riportate dal rapporto indicano che GPT-4 avrebbe richiesto tra 50 e 70 gigawattora di elettricità per il suo addestramento, con un consumo da 40 a 55 volte superiore rispetto a GPT-3. L’impronta associata sarebbe pari a circa 25 mila tonnellate di CO2 e a circa 600 milioni di litri d’acqua. Per GPT-5 gli autori stimano un fabbisogno energetico di circa 100 gigawattora e un consumo idrico che potrebbe raggiungere il miliardo di litri. Ma il vero problema, spiegano i ricercatori, non è più soltanto la fase di addestramento. Una volta che i modelli vengono messi a disposizione degli utenti, iniziano a elaborare miliardi di richieste ogni giorno. Secondo il rapporto, tra l’80% e il 90% del consumo energetico complessivo dell’IA sarebbe oggi legato proprio a questa fase operativa. ChatGPT, da solo, elaborerebbe circa 2,5 miliardi di richieste al giorno.
Immagini e video pesano più del testo
Non tutte le applicazioni di intelligenza artificiale hanno lo stesso impatto ambientale. Una normale richiesta testuale a un chatbot può richiedere circa 200 volte più energia rispetto a semplici sistemi di classificazione automatica. La generazione di immagini aumenta ulteriormente il fabbisogno energetico, mentre i video rappresentano oggi la frontiera più costosa. Secondo il rapporto, la produzione di un singolo breve video tramite IA può richiedere tanta energia quanto 200mila operazioni di filtraggio dello spam o centinaia di immagini generate artificialmente.
Una crescita che corre più veloce dell’efficienza
Nel 2025 i data center globali hanno consumato circa 448 terawattora di elettricità. Se fossero considerati un singolo Stato, si collocherebbero all’undicesimo posto tra i maggiori consumatori di energia elettrica al mondo. L’aumento dell’efficienza tecnologica, secondo gli autori del rapporto, potrebbe non essere sufficiente a compensare la crescita della domanda. “Molte persone pensano che l’impatto ambientale dell’IA si riduca con il miglioramento della tecnologia e l’aumento dell’efficienza dei processi. Ma questa è solo una visione parziale del problema complessivo – osserva Kaveh Madani, direttore dell’UNU-INWEH e coordinatore dello studio -. Un’IA e un’energia più efficienti ed economiche significano un maggiore consumo di IA, rendendo l’impatto ambientale complessivo di gran lunga superiore ai risparmi ottenuti grazie all’efficienza”.
Non solo energia: cresce anche il problema dei rifiuti elettronici
Un’altra questione spesso trascurata riguarda l’hardware necessario a sostenere l’espansione dell’intelligenza artificiale. Server, processori, schede grafiche e sistemi di archiviazione richiedono grandi quantità di litio, cobalto, gallio e terre rare, la cui estrazione comporta impatti ambientali e sociali significativi. A fine vita, queste infrastrutture diventano rifiuti elettronici. Secondo il rapporto ONU, entro il 2030 il settore dell’IA potrebbe generare fino a 2,5 milioni di tonnellate di e-waste all’anno, una quantità paragonabile allo smaltimento di circa 250 Torri Eiffel ogni anno.
Una questione anche di giustizia ambientale
Il rapporto richiama l’attenzione anche sulle profonde disuguaglianze che caratterizzano l’attuale ecosistema dell’intelligenza artificiale. Oggi soltanto 32 Paesi ospitano data center specializzati nell’IA e il 90% della capacità globale di calcolo è concentrato in appena due nazioni, Stati Uniti e Cina. Più di 150 Paesi, al contrario, hanno un accesso limitato o nullo a infrastrutture di calcolo avanzate. Secondo i ricercatori, questa distribuzione squilibrata crea un paradosso: molte delle nazioni escluse dai benefici strategici dell’intelligenza artificiale sopportano comunque una parte significativa dei costi ambientali, dall’estrazione delle materie prime alla gestione dei rifiuti elettronici. “Questo rapporto non è un’accusa contro l’intelligenza artificiale, una trasformazione tecnologica che sta migliorando la vita di miliardi di persone – sottolinea Madani -. È un appello a un suo utilizzo responsabile e ad affrontare in modo proattivo i suoi impatti indesiderati, per renderla sostenibile ed equa”.
Le raccomandazioni dell’ONU
Gli autori chiedono un approccio più ampio alla sostenibilità dell’intelligenza artificiale, fondato su sei principi: trasparenza, efficienza fin dalla progettazione, equità e giustizia ambientale, responsabilità lungo l’intero ciclo di vita delle tecnologie, cooperazione internazionale e utilizzo sostenibile. Tra le indicazioni rivolte ai governi figurano l’integrazione delle infrastrutture per l’IA nella pianificazione energetica e nella gestione delle risorse idriche, l’introduzione di sistemi standardizzati di rendicontazione ambientale e una maggiore attenzione all’impatto cumulativo dei data center sui territori. La ricerca non mette in discussione il potenziale dell’intelligenza artificiale. Piuttosto, invita a considerare il prezzo nascosto della rivoluzione digitale. Perché se l’IA promette di aiutare il mondo ad affrontare alcune delle sue sfide più complesse, dalla salute al cambiamento climatico, il primo passo potrebbe essere proprio quello di renderla compatibile con i limiti del pianeta che la ospita.
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