L'intelligenza artificiale tra progresso e sostenibilità: qual è il suo vero impatto ambientale?

L’intelligenza artificiale è sempre più presente nelle nostre vite. Dai testi scritti da ChatGPT ai video generati da modelli complessi, fino alle applicazioni in ambito medico, industriale e finanziario, l’IA sembra destinata a diventare una colonna portante del nostro futuro. Ma a quale prezzo ambientale? E quanto dobbiamo davvero preoccuparci del suo impatto energetico?

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Quanto consuma una richiesta a ChatGPT?
Secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), una singola richiesta a ChatGPT consuma circa 3 wattora: dieci volte più di una normale ricerca su Google. A livello individuale, il dato può sembrare irrilevante. Ma su scala globale, moltiplicato per milioni di utenti ogni giorno, diventa un elemento da non sottovalutare. Alcuni dei data center oggi in fase di progettazione, spiega la IEA, potrebbero arrivare a consumare quanto 5 milioni di abitazioni.
A peggiorare il quadro, ci sono le stime sull’impatto idrico. L’inchiesta di The Guardian e SourceMaterial ha documentato la costruzione di nuovi mega-data center in regioni aride, come l’Aragona, in Spagna, dove i soli impianti Amazon potrebbero utilizzare 750.000 metri cubi d’acqua l’anno, l’equivalente del fabbisogno idrico di un’intera cittadina.

Una delle criticità principali riguarda la velocità dello sviluppo dell’IA, rispetto ai tempi lunghi delle infrastrutture energetiche. I data center possono essere realizzati in pochi mesi. Ma gli impianti da fonti rinnovabili, come parchi solari o eolici, richiedono anni di progettazione, autorizzazioni e costruzione. Il rischio, sempre più concreto, è quello di un collo di bottiglia energetico che costringa a ricorrere ancora una volta alle fonti fossili, pur di colmare il divario tra domanda e offerta.
A rendere il quadro ancora più intricato c’è la scarsa trasparenza delle big tech. Le aziende come Amazon, Microsoft e Google non forniscono dati pubblici completi sui consumi specifici legati all’IA, né sull’impronta di CO₂ dei loro servizi. Anche l’ubicazione esatta dei data center è spesso mantenuta segreta. Secondo il Guardian, le tre aziende gestiscono o stanno realizzando almeno 632 centri nel mondo, con una crescita prevista del 78% rispetto a oggi. Una espansione rapida e poco monitorata, che potrebbe mettere a rischio le infrastrutture energetiche esistenti, soprattutto nelle aree meno attrezzate.

Non mancano, tuttavia, voci più caute. La divulgatrice ambientale Hannah Ritchie invita a contestualizzare i numeri: i 3 Wh consumati da una richiesta a ChatGPT rappresentano lo 0,00007% del consumo annuo medio di un cittadino britannico. Secondo il ricercatore Alex de Vries, l’intero parco server venduto da Nvidia nel 2023 – se usato al massimo – genererebbe un consumo tra 5 e 10 terawattora all’anno, contro i 460 TWh consumati da tutti i data center globali. La stessa IEA ha stimato che, da qui al 2030, i data center (inclusa l’IA) saranno responsabili solo del 3% dell’aumento nella domanda globale di energia. Settori come l’industria pesante, i trasporti elettrici o la climatizzazione domestica avranno un impatto molto maggiore.

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Ma l’allarmismo mediatico può avere un effetto collaterale pericoloso: fornire alle grandi aziende un alibi per non rispettare gli obiettivi climatici, giustificando ritardi con la scusa della "crescita inarrestabile dell’IA". Un esempio è l'accordo tra Microsoft e un impianto nucleare nella zona di Three Mile Island, tristemente nota per il più grave incidente nucleare degli Stati Uniti. Anche BloombergNEF, nel report New Energy Outlook 2025, conferma che l’aumento della domanda energetica legata all’IA potrebbe rallentare la discesa globale delle emissioni, con una quota rilevante dell’elettricità che continuerà a provenire da fonti fossili almeno fino al 2035.
L’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale non si può ridurre alla domanda “quanto inquina ChatGPT?”. Serve un’analisi più rigorosa, contestualizzata e basata su dati trasparenti. I numeri, letti nel giusto contesto, non autorizzano catastrofismi, ma nemmeno ottimismo cieco. Al tempo stesso, è importante ricordare che l’IA può anche far parte della soluzione: ottimizzare i consumi, migliorare le reti elettriche, ridurre gli sprechi industriali. Ma per trasformarla in uno strumento al servizio della transizione ecologica, serve una guida chiara e responsabile: criteri di sostenibilità, regole condivise e soprattutto scelte politiche coerenti.
Solo così l’IA potrà diventare una forza positiva nella lotta contro la crisi climatica, e non un nuovo pretesto per rinviare la decarbonizzazione.