L ALTRO LATO DELL INTELLIGENZA ARTIFICIALE

La rapida espansione dell'intelligenza artificiale ha trasformato profondamente il modo in cui persone, aziende e governi gestiscono informazioni, automazione e processi decisionali. Dietro questa rivoluzione silenziosa, tuttavia, si cela una solida infrastruttura fisica, in gran parte invisibile al pubblico: data center in funzione continua, con elevati consumi energetici e complessi sistemi di raffreddamento.

Negli ultimi anni, questo consumo è entrato definitivamente nel mirino delle agenzie energetiche internazionali, degli operatori del settore elettrico e dei gestori pubblici, che ora devono confrontarsi con un nuovo vettore strutturale della domanda globale.

I data center e il peso invisibile dell'intelligenza artificiale.

Secondo i dati dell'Agenzia Internazionale per l'Energia (IEA), i data center rappresentano già circa l'1,5% del consumo globale di elettricità. Le proiezioni indicano che questa cifra raddoppierà entro il 2030, trainata principalmente dalla diffusione delle applicazioni di intelligenza artificiale, in particolare la cosiddetta IA generativa.

In un recente rapporto dedicato al tema, l'IEA sottolinea che il consumo di elettricità dei data center potrebbe superare i 945 TWh all'anno entro la fine del decennio, un volume superiore al consumo annuo di interi Paesi. Il direttore esecutivo dell'agenzia, Fatih Birol, ha attirato l'attenzione sulla portata del fenomeno, affermando che "l'intelligenza artificiale è una delle più grandi novità nel mondo dell'energia odierno, ma fino a poco tempo fa i decisori politici e i mercati non avevano gli strumenti per comprenderne appieno gli impatti più ampi".

A differenza delle precedenti fasi di digitalizzazione, l'IA non si limita ad aumentare il traffico dati. Richiede un'elaborazione intensiva e continua, soprattutto nella fase di inferenza, quando i modelli vengono utilizzati simultaneamente da milioni di utenti in servizi attivi 24 ore su 24.

Un nuovo profilo di consumo energetico

Un altro aspetto chiave di questo progresso risiede nel cambiamento del profilo dei consumi. Mentre molte tecnologie digitali operano con picchi intermittenti, l'intelligenza artificiale tende a creare una domanda costante, fungendo da carico di base nei sistemi elettrici.

Ciò pone sfide che vanno oltre la semplice generazione di energia. Il problema riguarda la capacità della rete, la stabilità dell'approvvigionamento e la distribuzione, soprattutto nelle regioni in cui la concentrazione dei data center cresce più rapidamente dell'espansione dell'infrastruttura elettrica.

Negli Stati Uniti e in Europa, ad esempio, sono già in corso progetti per nuovi data center che subiscono ritardi a causa della mancanza di capacità disponibile sulle reti locali, un chiaro segnale che il ritmo della trasformazione digitale sta iniziando a mettere sotto pressione i sistemi energetici tradizionali.

Energia, acqua e infrastrutture

Oltre all'elettricità, il funzionamento dei data center comporta anche un uso intensivo di acqua, principalmente nei sistemi di raffreddamento. Questo aspetto, meno visibile al pubblico, è stato evidenziato da ricercatori ed esperti di transizione energetica.

In un'analisi pubblicata dall'Università Federale di Uberlândia (UFU), il ricercatore e consulente per la sostenibilità Lourenço Galvão Diniz Faria osserva che "oltre all'energia, i data center consumano molta elettricità per far funzionare server e sistemi ausiliari. Un data center di medie dimensioni può consumare l'equivalente del consumo energetico di mille abitazioni, e quelli più grandi possono richiedere un'elettricità paragonabile a quella delle piccole città".

Secondo il ricercatore, questa crescita accelerata richiede una pianificazione integrata tra espansione digitale, politica energetica e gestione delle risorse naturali, soprattutto nelle regioni con stress idrico o reti elettriche già sovraccariche.

L'impatto ambientale dipende dal mix energetico.

L'impatto ambientale dell'intelligenza artificiale non risiede nel software in sé, ma nella fonte di energia elettrica che alimenta questa infrastruttura. Nelle regioni con una quota maggiore di fonti rinnovabili o nucleari, la crescita dei consumi tende a generare effetti diversi rispetto a quelli osservati nelle aree ancora dipendenti da carbone, gas naturale o gasolio.

Rapporti recenti indicano che, di fronte ai colli di bottiglia nell'infrastruttura elettrica, alcune aziende hanno fatto ricorso a soluzioni temporanee di generazione locale, riaccendendo il dibattito sulla sostenibilità, le emissioni e la pianificazione energetica nel settore tecnologico.

L'efficienza sta crescendo, ma non riesce a tenere il passo con la domanda.

Mentre i modelli di intelligenza artificiale diventano più efficienti, riducendo il consumo energetico per operazione, il volume di utilizzo cresce a un ritmo ancora più rapido. Questo fenomeno, noto come effetto rimbalzo, si verifica quando i progressi tecnologici che rendono un processo più economico ed efficiente finiscono per stimolarne l'adozione su scala ancora più ampia, vanificando parte dei guadagni ottenuti in termini di consumo totale.

In pratica, ogni nuovo miglioramento delle prestazioni o dei costi energetici amplia la gamma di possibili applicazioni. Strumenti che un tempo erano riservati alle grandi aziende vengono ora integrati in servizi quotidiani, piattaforme digitali, sistemi aziendali, dispositivi personali e flussi di lavoro automatizzati che operano ininterrottamente.

Di conseguenza, l'intelligenza artificiale cessa di essere una risorsa una tantum e inizia a funzionare come un'infrastruttura permanente, integrata in processi che richiedono una disponibilità costante. Il risultato è un'espansione strutturale della domanda globale di potenza di elaborazione, che rimane attiva anche al di fuori delle ore di punta e cresce con l'integrazione di nuove applicazioni nell'ecosistema digitale.

Questa tendenza contribuisce a spiegare perché, nonostante i progressi nell'efficienza energetica, il consumo totale associato all'IA continui a crescere. Più che le prestazioni individuali dei modelli, è la scala di utilizzo a diventare il fattore principale che esercita pressione sui sistemi elettrici e sulle infrastrutture energetiche in tutto il mondo.

Una sfida infrastrutturale, non un problema di interruzione.

Esperti e autorità del settore energetico concordano all'unanimità sul fatto che il dibattito non verta sull'ostacolo all'innovazione, ma sull'integrazione del progresso tecnologico nella pianificazione energetica a lungo termine. Trasparenza nei consumi, modernizzazione delle reti elettriche, investimenti in fonti di energia pulita e soluzioni di raffreddamento più efficienti sono al centro di questa discussione.

Come per altre importanti trasformazioni tecnologiche, l'impatto dell'intelligenza artificiale si estende oltre lo schermo. Occupa spazio fisico, consuma energia reale e richiede decisioni strutturali commisurate alla sua scala globale.

Comprendere quest'altro lato dell'intelligenza artificiale è essenziale affinché l'innovazione possa continuare a progredire in modo sostenibile, bilanciando crescita tecnologica, efficienza energetica e responsabilità sulla scena mondiale.