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Intelligenza artificiale, il costo nascosto della corsa ai modelli più avanzati

La corsa all’Intelligenza artificiale potrebbe aumentare consumi, emissioni e divari economici tra Paesi ricchi e meno sviluppati

L’Intelligenza artificiale cresce rapidamente, ma aumentano anche consumi energetici, uso dell’acqua e rischi geopolitici

L’Intelligenza artificiale viene spesso raccontata attraverso le sue potenzialità, i rischi etici, la sicurezza informatica o le possibili applicazioni militari. Ma dietro algoritmi, chatbot e modelli sempre più potenti esiste anche una dimensione molto più concreta, fatta di elettricità, acqua, infrastrutture e risorse naturali.

La crescita rapidissima dell’IA potrebbe infatti produrre conseguenze sempre più rilevanti non solo sul piano tecnologico, ma anche su quello ambientale e geopolitico. E mentre alcune delle maggiori aziende del settore iniziano a parlare della necessità di rallentare lo sviluppo dei sistemi più avanzati, emerge con maggiore chiarezza una domanda inevitabile, quanto può costare al pianeta la corsa all’Intelligenza artificiale?

Una tecnologia che accelera più velocemente delle regole

Secondo Roberto Setola, direttore del master in Cybersecurity management dell’Università Campus Biomedico di Roma, l’evoluzione dell’IA presenta caratteristiche particolari perché si tratta di una tecnologia capace di alimentare continuamente il proprio sviluppo.

La velocità con cui vengono realizzati nuovi modelli rende quindi più complesso stabilire regole, controlli e sistemi di sicurezza adeguati. Alcuni strumenti sarebbero inoltre già capaci, in determinate circostanze, di oltrepassare vincoli introdotti dagli stessi programmatori per limitarne il comportamento.

Da qui nasce la richiesta di maggiore prudenza avanzata anche da alcuni protagonisti dell’industria tecnologica. Secondo Setola, tuttavia, l’appello al rallentamento può essere letto anche alla luce delle dinamiche economiche del settore, caratterizzato da investimenti enormi e dalla necessità per le grandi aziende di dimostrare la sostenibilità dei propri modelli di business.

Data center sempre più affamati di energia

Uno degli aspetti meno visibili dell’Intelligenza artificiale riguarda l’enorme infrastruttura necessaria per farla funzionare.

Dietro una semplice richiesta inviata a un chatbot operano infatti server, processori e grandi data center che richiedono quantità crescenti di energia elettrica.

Secondo le stime citate della International Energy Agency, nel 2025 i data center maggiormente dedicati all’IA avrebbero utilizzato circa 155 TWh di energia. Entro il 2030 il consumo potrebbe raggiungere circa 465 TWh, triplicando nell’arco di cinque anni.

Se queste previsioni venissero confermate, i data center specializzati nell’IA potrebbero arrivare a utilizzare circa l’1,4% dell’elettricità prodotta nel mondo, rispetto a una quota attuale prossima allo 0,5%.

Anche una domanda a un chatbot ha un costo fisico

L’idea di utilizzare un servizio digitale può dare l’impressione che l’interazione avvenga in uno spazio quasi immateriale. In realtà ogni operazione informatica richiede energia, e i modelli di Intelligenza artificiale più complessi necessitano di capacità di calcolo particolarmente elevate.

Una singola ricerca può sembrare irrilevante, ma quando milioni o miliardi di richieste vengono elaborate ogni giorno il consumo complessivo assume dimensioni molto differenti.

Il problema non riguarda soltanto l’energia utilizzata direttamente dai server, ma l’intera infrastruttura necessaria per mantenerli operativi, compresi sistemi di alimentazione, reti, apparecchiature e soprattutto impianti di raffreddamento.

Il problema dell’acqua necessaria per raffreddare i data center

Le grandi infrastrutture informatiche producono una quantità significativa di calore e devono quindi essere costantemente raffreddate.

Questo processo può richiedere enormi quantità di acqua. Secondo i dati citati da Setola, il consumo legato ai data center rappresenterebbe già circa lo 0,23% dei consumi idrici mondiali.

La percentuale può apparire limitata se osservata su scala globale, ma il problema cambia radicalmente quando i consumi si concentrano in specifiche aree geografiche.

La costruzione di grandi centri di elaborazione in territori soggetti a siccità o scarsità idrica potrebbe infatti esercitare una forte pressione sulle falde locali, creando competizione tra esigenze industriali, agricoltura e consumo umano.

La localizzazione dei data center diventa quindi una scelta strategica e ambientale, non soltanto tecnologica.

Emissioni e clima entrano nell’equazione dell’Intelligenza artificiale

L’impatto ambientale dipende naturalmente anche da come viene prodotta l’energia utilizzata.

Un data center alimentato prevalentemente da fonti rinnovabili presenta caratteristiche molto differenti rispetto a una struttura che utilizza elettricità generata attraverso combustibili fossili.

La crescita della domanda energetica provocata dall’IA potrebbe quindi tradursi anche in maggiori emissioni di CO2 e altri residui della combustione, soprattutto nei Paesi in cui la produzione elettrica dipende ancora fortemente da carbone, petrolio o gas.

Il paradosso è evidente. Una tecnologia spesso proposta come strumento per migliorare efficienza, ricerca e gestione delle risorse rischia contemporaneamente di aumentare la pressione sulle stesse risorse che dovrebbe contribuire a utilizzare meglio.

Quando l’energia diventa una questione geopolitica

Il problema non si ferma però all’ambiente.

L’espansione dei data center può incidere anche sugli equilibri internazionali, perché le grandi infrastrutture digitali diventano acquirenti sempre più importanti di energia.

Secondo Setola, alcuni Paesi ricchi di gas e altre risorse energetiche potrebbero trovare economicamente più conveniente vendere una quota crescente delle proprie forniture ai grandi operatori tecnologici, capaci di sostenere prezzi più elevati.

La conseguenza potrebbe essere una minore disponibilità di energia per economie più fragili e Paesi in via di sviluppo.

In assenza di alternative economicamente sostenibili, alcune nazioni potrebbero essere spinte a tornare verso fonti più inquinanti come il carbone, con un effetto che finirebbe per amplificare ulteriormente i problemi ambientali.

Il rischio di aumentare le distanze tra Paesi ricchi e Paesi poveri

La corsa all’Intelligenza artificiale rischia quindi di diventare anche una corsa alle risorse.

Chi dispone di capitali, energia, infrastrutture tecnologiche e capacità di calcolo potrà sviluppare sistemi sempre più potenti. Chi non dispone delle stesse risorse potrebbe invece trovarsi in una posizione di crescente dipendenza.

Il divario digitale potrebbe così trasformarsi progressivamente in un divario tecnologico, energetico ed economico ancora più marcato.

Non si tratterebbe soltanto della possibilità di accedere o meno alle nuove tecnologie, ma della capacità di controllarne infrastrutture, modelli, dati e risorse necessarie al loro funzionamento.

Rallentare non significa necessariamente fermare l’innovazione

Il dibattito sul futuro dell’IA non può quindi essere ridotto a una contrapposizione tra chi sostiene l’innovazione e chi vorrebbe bloccarla.

Il punto centrale riguarda piuttosto la capacità di governare una tecnologia che sta crescendo con una velocità raramente osservata in passato.

Controlli più rigorosi, maggiore trasparenza sui consumi energetici, criteri ambientali per la costruzione dei data center e una distribuzione più equilibrata delle risorse potrebbero diventare elementi essenziali delle future politiche sull’Intelligenza artificiale.

Perché dietro ogni risposta generata in pochi secondi esiste una rete estremamente reale di server, energia, acqua e materie prime. L’IA può sembrare immateriale sullo schermo, ma il suo peso sul mondo fisico sta diventando sempre più difficile da ignorare.

15 Settembre 2026
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