Tra le critiche più frequenti rivolte alle tecnologie di intelligenza artificiale c’è quella del consumo energetico. I datacenter che ospitano i modelli AI richiedono enormi quantità di elettricità per funzionare e di acqua per il raffreddamento. È una critica fondata: queste infrastrutture consumano effettivamente risorse significative. Tuttavia, quando il dibattito si concentra esclusivamente sulle AI, si rischia di perdere di vista il quadro complessivo del nostro consumo energetico legato alla tecnologia e, più in generale, al nostro stile di vita.
Non intendiamo minimizzare l’impatto ambientale delle AI né difendere una tecnologia a prescindere. L’obiettivo è fornire dati verificabili e contestualizzati che permettano di formarsi un’opinione informata.
Indice degli argomenti:
Una premessa metodologica
Prima di entrare nei numeri, è necessario un avvertimento. I dati sul consumo energetico dei servizi digitali sono notoriamente difficili da misurare con precisione. Le stime variano enormemente a seconda delle metodologie utilizzate, dei confini del sistema considerato (solo i server? anche la rete? anche i dispositivi degli utenti?) e delle fonti dei dati.
Un esempio significativo: nel 2019 il think tank francese The Shift Project pubblicò un rapporto secondo cui guardare 30 minuti di Netflix produceva 1,6 kg di CO2, quanto guidare un’auto per circa 6 chilometri. George Kamiya, analista della International Energy Agency (IEA), ha successivamente condotto un’analisi dettagliata che ha demolito questa stima. Scrive Kamiya su Carbon Brief:
«My updated analysis suggests that streaming a Netflix video in 2019 typically consumed around 0.077 kWh of electricity per hour, some 80-times less than the original estimate by the Shift Project (6.1 kWh)»
E sulle emissioni:
«This is around 90-times less than the original 1.6 kg figure from the Shift Project»
Come ha potuto The Shift Project sbagliare di un fattore così grande? L’articolo di Carbon Brief identifica tre errori principali:
- sovrastima del bitrate di 6 volte,
- sovrastima dell’intensità energetica dei datacenter di 35 volte,
- sovrastima dell’intensità energetica delle reti di trasmissione di 50 volte.
Questo non significa che lo streaming non consumi energia, ma che le cifre circolanti possono essere drammaticamente imprecise.
È probabile che qualcuno contesti i numeri presentati in questo articolo. Per questo motivo ho scelto di basarmi quasi esclusivamente su fonti istituzionali (IEA, dipartimenti governativi, centri di ricerca universitari) e di riportare le citazioni testuali originali.
Datacenter e AI: una distinzione necessaria
Nel dibattito pubblico i termini “datacenter” e “intelligenza artificiale” vengono spesso usati come sinonimi. Non lo sono, e confonderli porta a conclusioni errate.
I datacenter esistono dagli anni ’60 e svolgono funzioni molto diverse dall’AI. Ogni volta che guardiamo un video su YouTube, scorriamo il feed di Facebook, salviamo un file su Dropbox, giochiamo online o facciamo un acquisto su Amazon, stiamo usando un datacenter. Secondo il Sandvine 2023 Global Internet Phenomena Report:
«Video usage grew 24% in 2022, now equating to 65% of all internet traffic»
I social network, l’e-commerce, il cloud storage, i servizi bancari online, la posta elettronica aziendale: tutto questo richiede datacenter, indipendentemente dall’intelligenza artificiale.
Quale quota del consumo dei datacenter è attribuibile specificamente all’AI? Secondo Carbon Brief, che riporta dati IEA:
«AI has been responsible for around 5-15% of data-centre power use in recent years, but this could increase to 35-50% by 2030»
Questo significa che ancora oggi la grande maggioranza del consumo energetico dei datacenter (85-95%) non ha nulla a che fare con l’intelligenza artificiale.
I numeri in prospettiva
Il report Energy and AI dell’IEA, pubblicato nell’aprile 2025, fornisce i dati più aggiornati e autorevoli. Scrive l’IEA:
«Today, electricity consumption from data centres is estimated to amount to around 415 terawatt hours (TWh), or about 1.5% of global electricity consumption in 2024. It has grown at 12% per year over the last five years.»
Per dare un’idea della scala: l’1,5% è una quota significativa ma contenuta. Negli Stati Uniti, dove si concentra la maggior parte dei datacenter, la quota è più alta.
Secondo il Pew Research Center:
«U.S. data centers consumed 183 terawatt-hours (TWh) of electricity in 2024… That works out to more than 4% of the country’s total electricity consumption last year – and is roughly equivalent to the annual electricity demand of the entire nation of Pakistan.»
Le proiezioni indicano un raddoppio entro il 2030. L’IEA scrive:
«Our Base Case finds that global electricity consumption for data centres is projected to double to reach around 945 TWh by 2030 in the Base Case, representing just under 3% of total global electricity consumption in 2030.»
Sembra una crescita impressionante, e lo è in termini assoluti. Ma in termini relativi, questa cifra rappresenterebbe comunque meno del 3% del consumo elettrico mondiale previsto per il 2030.
Per contestualizzare ulteriormente, l’IEA confronta la crescita dei datacenter con altri settori:
«Despite the strong increase, data centre electricity demand growth accounts for less than 10% of global electricity demand growth between 2024 and 2030 in the Base Case. Other key drivers, such as industry output growth and electrification, the deployment of electric vehicles, and the adoption of air conditioning, lead the way.»
Carbon Brief quantifica questi numeri: la crescita della domanda elettrica dei datacenter da qui al 2030 (circa 530 TWh) sarà inferiore a quella dei veicoli elettrici (838 TWh), dell’aria condizionata (651 TWh) e del settore industriale (1.936 TWh).
Il quadro più ampio del consumo energetico
Se allarghiamo lo sguardo oltre i datacenter, il quadro risulta diverso da quello che il dibattito sulle AI suggerirebbe.
Secondo il Global Energy Review 2025 dell’IEA:
«Global electricity demand increased by 4.3% in 2024, a step change from the 2.5% growth seen in 2023… Globally, electricity consumption increased by 1 080 TWh, nearly two times the annual average of the past decade.»
Di questa crescita, i datacenter rappresentano solo una parte. Il report Electricity 2025 dell’IEA chiarisce:
«Over the next three years, global electricity consumption is forecast to rise by an unprecedented 3 500 TWh. This corresponds to adding more than the equivalent of a Japan to the world’s electricity consumption each year.»
Il consumo di acqua
I datacenter consumano quantità significative di acqua, principalmente per il raffreddamento. L’Environmental and Energy Study Institute riporta:
«a medium-sized data center can consume up to roughly 110 million gallons of water per year for cooling purposes, equivalent to the annual water usage of approximately 1,000 households. Larger data centers can each “drink” up to 5 million gallons per day».
Per dare un’idea in unità più familiari: 110 milioni di galloni corrispondono a circa 416 milioni di litri, mentre 5 milioni di galloni al giorno equivalgono a quasi 19 milioni di litri. Per visualizzare meglio queste quantità: una piscina olimpionica contiene circa 2,5 milioni di litri d’acqua.
Un datacenter di medie dimensioni consuma quindi l’equivalente di circa 166 piscine olimpioniche all’anno, mentre i datacenter più grandi possono arrivare a consumare quasi 8 piscine olimpioniche al giorno.
A livello nazionale, secondo i dati del Lawrence Berkeley National Laboratory citati in un’analisi pubblicata su The Conversation, nel 2023 i datacenter statunitensi hanno consumato 17 miliardi di galloni (64 miliardi di litri) di acqua direttamente per il raffreddamento, più altri 211 miliardi di galloni (circa 800 miliardi di litri) indirettamente attraverso la produzione di elettricità. Le proiezioni indicano un possibile raddoppio o addirittura quadruplicazione di questi valori entro il 2028.
Questi numeri sono indubbiamente rilevanti, ma è utile confrontarli con altri settori per capire l’ordine di grandezza.
Prendiamo la produzione di carne bovina. Si legge spesso che produrre un chilogrammo di manzo richiede circa 15mila litri d’acqua, un dato che circola ampiamente e che la Heinrich Böll Stiftung riporta con precisione: «Producing a kilogram of beef takes an average of 15,415 litres of water». Questo numero, però, è metodologicamente problematico se usato senza contesto, esattamente come i dati sui datacenter discussi nella premessa.
La cifra dei 15.415 litri include infatti la cosiddetta “green water”, ovvero l’acqua piovana che cade sui pascoli e sui campi dove cresce il foraggio. Quest’acqua rappresenta il 90-95% del totale e fa parte del ciclo idrico naturale: cadrebbe comunque, con o senza gli animali al pascolo.
La “blue water”, invece, è l’acqua prelevata da fiumi, falde e acquedotti, quella che effettivamente compete con altri usi umani, ed è dunque l’unica comparabile con l’acqua utilizzata dai datacenter.
Un’analisi della Cranfield University ha quantificato questa differenza:
«For the UK, we estimated a national average of 67 litres per kilogram of carcass. This is relatively low, because most beef consumed in the UK is fed on rain-fed grass and crops. Production systems in the US, on the other hand, that rely on irrigated feed may consume almost 2,000 litres per kg.»
Usando il dato metodologicamente corretto di blue water, che varia enormemente in base al sistema produttivo (da 67 litri/kg nel Regno Unito fino a 2.000 litri/kg negli Stati Uniti con sistemi irrigati), possiamo fare un confronto più onesto. A livello nazionale, i 64 miliardi di litri consumati direttamente dai datacenter USA nel 2023 equivalgono all’acqua necessaria per produrre tra lo 0,3% e l’8% della carne bovina americana annua, a seconda che si consideri un sistema intensivo irrigato o uno al pascolo.
Per riferimento, secondo l’USDA la produzione statunitense nel 2023 è stata di circa 27 miliardi di libbre, equivalenti a 12,2 miliardi di chilogrammi.
Il punto non è stabilire quale settore sia “peggiore”, ma riconoscere che il consumo idrico è una questione trasversale a molte attività economiche. Agricoltura, industria manifatturiera, produzione energetica e infrastrutture digitali competono tutte per risorse idriche limitate, specialmente in regioni già sotto stress.
La concentrazione geografica dei datacenter in aree come la Virginia settentrionale amplifica queste tensioni locali, rendendo la gestione dell’acqua una questione di pianificazione territoriale più che di demonizzazione di singoli settori.
L’efficienza: una questione economica oltre che ambientale
Un aspetto spesso trascurato nel dibattito è che i gestori dei datacenter hanno fortissimi incentivi economici a migliorare l’efficienza energetica. L’elettricità rappresenta la voce di costo principale: secondo IDC, circa il 46% dei costi operativi per i datacenter aziendali e il 60% per i datacenter dei service provider.
Questo significa che ogni miglioramento nell’efficienza si traduce direttamente in risparmi economici. Non è filantropia ambientale: è puro interesse aziendale. E funziona.
Come nota George Kamiya nell’articolo di Carbon Brief:
«Increasingly efficient IT hardware (following Koomey’s Law) and a major shift to “hyperscale” data centres have helped to keep electricity demand flat since 2015… Data centres worldwide today consume around 1% of global electricity use, even while internet traffic has tripled since 2015 and data centre “workloads” – a measure of service demand – have more than doubled.»
Il problema è che la crescita della domanda tende a superare i guadagni di efficienza. È il cosiddetto “effetto rimbalzo”: tecnologie più efficienti rendono i servizi più economici, il che stimola un maggiore utilizzo, che a sua volta aumenta il consumo totale.
La concentrazione geografica: un problema locale
Anche se l’impatto globale dei datacenter è relativamente contenuto in termini percentuali, la loro concentrazione in aree specifiche può creare stress significativo sulle infrastrutture locali.
Il Pew Research Center riporta dati impressionanti sulla concentrazione geografica:
«In 2023, data centers consumed about 26% of the total electricity supply in Virginia and significant shares of the supply in North Dakota (15%), Nebraska (12%), Iowa (11%) and Oregon (11%)»
Questo solleva questioni legittime sulla pianificazione territoriale e sulla distribuzione delle infrastrutture, che vanno affrontate a livello locale indipendentemente dal peso percentuale globale del settore.
Oltre le semplificazioni
I datacenter, inclusi quelli dedicati all’AI, consumano energia e acqua in quantità significative. È un fatto, non un’opinione. Ma è altrettanto vero che questo consumo va inserito nel contesto più ampio del nostro stile di vita ad alto consumo energetico.
Lo streaming video che guardiamo ogni sera, i prodotti che ordiniamo online e che attraversano il mondo per raggiungerci, l’aria condizionata che accendiamo d’estate: tutto questo richiede energia. Concentrarsi esclusivamente sulle AI, ignorando il resto, non aiuta a comprendere la situazione reale.
C’è un ulteriore aspetto da considerare: viviamo in un mondo in cui gli stili di vita ad alto consumo energetico si stanno estendendo rapidamente a paesi che prima ne erano esclusi. Come riporta l’IEA nel suo Electricity 2025:
«Most of the additional demand for electricity through 2027 will come from emerging economies, which are expected to make up 85% of the growth.»
La Cina da sola rappresenta una trasformazione senza precedenti. Scrive ancora l’IEA nel report Demand:
«China’s gross electricity demand approached the 10.000 TWh mark at the end of 2024. More than one-third of global electricity consumption has taken place in China since 2023.»
Un esempio concreto viene dall’India, dove l’adozione dell’aria condizionata sta esplodendo:
«Even though less than 20% of households in India are equipped with an air conditioner, the contribution of cooling to total peak load is estimated at 60 GW in 2024, as sales reached a new record of 14 million AC units sold in 2024. This is 27% more than in 2023… By 2030, cooling equipment is expected to contribute one-third to the peak electricity load in India, potentially reaching 140 GW.»
Questa dinamica è inevitabile e legittima: centinaia di milioni di persone aspirano, comprensibilmente, a standard di vita che nei paesi occidentali diamo per scontati. Ma significa anche che la domanda energetica globale crescerà in modo sostanziale indipendentemente da cosa decidiamo di fare con l’intelligenza artificiale.
Questo non rende irrilevante il consumo delle AI, ma lo colloca in una prospettiva più ampia: siamo di fronte a una questione energetica globale di cui l’intelligenza artificiale è solo una componente.
Un approccio più utile potrebbe essere chiedersi, per qualsiasi tecnologia o abitudine: qual è il suo consumo energetico? Come si confronta con le alternative? Quali benefici offre in cambio? Esistono modi per ridurne l’impatto?
Sono domande che valgono per l’intelligenza artificiale come per qualsiasi altra tecnologia. E le risposte, idealmente, dovrebbero basarsi su dati verificabili piuttosto che su percezioni o posizioni ideologiche.
Nota sulle fonti
Questo articolo si basa principalmente su dati dell’International Energy Agency (IEA), del Pew Research Center, di Carbon Brief, del Sandvine Global Internet Phenomena Report, dell’Environmental and Energy Study Institute (EESI), della Heinrich Böll Stiftung e della Cranfield University. I link alle fonti originali e le citazioni testuali sono inclusi nel testo per permettere la verifica indipendente di ogni affermazione.
