La rete elettrica ombra delle Big Tech
L'intelligenza artificiale consuma enormi quantità di energia. Di conseguenza, gli hyperscaler come Amazon, Google e Microsoft stanno costruendo le proprie centrali elettriche, puntando soprattutto sull'energia fossile e nucleare.
Amazon sta progettando un gigantesco impianto a gas in Texas per fornire energia elettrica ai data center dedicati all'intelligenza artificiale. Si prevede che avrà una potenza di 7,65 gigawatt e sarebbe quindi la più grande centrale a gas naturale mai costruita negli Stati Uniti. Per contestualizzare: le quattro centrali nucleari della Svizzera raggiungono complessivamente appena tre gigawatt.
Le autorità della contea di Pecos hanno autorizzato emissioni fino a 33 milioni di tonnellate di CO₂ all'anno. Se tale limite massimo venisse raggiunto, l'impianto diventerebbe la più grande fonte singola di inquinamento degli Stati Uniti, superando persino la più grande centrale a carbone. È quanto emerge da alcune ricerche condotte da «Cleanview», che hanno individuato il soggetto responsabile del progetto denominato GW Ranch e Amazon.
Fonte: Render GW Ranch / Pacifico Energy
Questo caso è emblematico del forte fabbisogno energetico dell'intelligenza artificiale perché mostra come i colossi tecnologici stiano iniziando a costruire la propria infrastruttura energetica – con conseguenze di vasta portata per i sistemi elettrici, il clima e la società.
Quanta energia elettrica consuma davvero l'IA?
I dati relativi al consumo energetico delle singole richieste di IA sembrano, a prima vista, rassicuranti. Un anno fa, Google ha stimato il fabbisogno energetico di una richiesta di testo a Gemini in 0,24 wattora (Wh). Ciò equivale a nove secondi di televisione. OpenAI raggiunge i 0,34 Wh e altri calcoli fino a 1 Wh.
Le richieste complesse o che coinvolgono più agenti, tuttavia, consumano rapidamente una quantità molto maggiore di risorse. Anche la creazione di immagini e video consuma moltissima energia. «MIT Technology Review» calcola che la realizzazione di un video di 5 secondi con un modello open weight richiede quasi un chilowattora (1000 Wh), ovvero quanto consuma un forno a microonde in un'ora di funzionamento continuo. A ciò si aggiunge il fabbisogno energetico necessario per l'addestramento di nuovi modelli.
Tutte queste cifre vanno prese con cautela. Potrebbero essere adatte a specifiche IA e a una specifica infrastruttura, ma l'efficienza dei modelli e dei chip varia enormemente. A seconda del numero di parametri e dei server utilizzati, il fabbisogno energetico può risultare notevolmente inferiore o superiore. Per poterlo valutare in modo davvero corretto, Google, OpenAI e Anthropic dovrebbero rendere noti i consumi totali effettivi. Ma non lo fanno. Per questo motivo non restano che calcoli approssimativi e stime.
Entro il 2030, i centri dati dovrebbero consumare 515 TWh di energia elettrica in più – tanto quanto tutta la Germania.
L'Agenzia internazionale per l'energia (IEA) stima che nel 2024 i data center di ogni tipo consumeranno a livello mondiale circa 415 terawattora (TWh) di elettricità. Entro il 2030 tale fabbisogno potrebbe più che raddoppiare, raggiungendo i 945 TWh. Uno dei fattori trainanti principali è l'intelligenza artificiale. A titolo di confronto: la Svizzera consuma oggi poco meno di 60 TWh di elettricità all'anno. Il consumo annuo degli Stati Uniti si attesta a circa 4200 TWh.
Fonte: International Energy Agency
Anche uno studio di Greenpeace prevede che entro il 2030 il fabbisogno energetico dei data center dedicati all'IA sarà circa undici volte superiore a quello del 2023. Ciò corrisponderebbe circa all'attuale consumo di energia elettrica di tutte le server farm convenzionali. Secondo le stime, i centri dati in Svizzera rappresentano oggi dal 6 all'8 percento del consumo di energia elettrica. Entro il 2030 questa quota potrebbe raggiungere il 15 percento.
Energia fossile e nucleare
Il progetto di Amazon in Texas non è un caso isolato. Le grandi aziende tecnologiche si stanno dotando sempre più spesso di fonti energetiche proprie su larga scala, in modo da staccarsi dalla rete pubblica. Le energie rinnovabili hanno un'idoneità limitata in questo contesto, poiché le server farm necessitano di energia elettrica 24 ore su 24. A tal fine sarebbero necessari enormi sistemi di memorizzazione temporanea. La soluzione più semplice e veloce passa attraverso le energie fossili, ma anche l'energia nucleare è molto apprezzata.
Microsoft ha stipulato un contratto di fornitura ventennale con la società energetica statunitense Constellation Energy. In cambio, il reattore «Three Mile Island Unit 1» in Pennsylvania dovrebbe tornare in funzione in modo da fornire energia nucleare ai data center di Microsoft. L'amministrazione Trump ha già concesso l'autorizzazione e stanziato un prestito di un miliardo di dollari a tal fine.
Fonte: Wikimedia Commons / formulaone
Google punta su una nuova generazione di reattori nucleari piccoli e modulari (SMR). La controllata di Alphabet ha stipulato un accordo con la start-up statunitense Kairos Power per mettere in funzione un primo SMR entro il 2030. Altri dovrebbero seguire entro il 2035. Anche Amazon partecipa a diversi progetti SMR e si è assicurata i diritti di acquisto di energia elettrica da una centrale nucleare di Talen Energy in Pennsylvania. Oracle sta progettando un centro dati che sarà alimentato interamente da tre moduli SMR.
I gestori dei data center hanno annunciato di disporre di centrali elettriche proprie con una potenza complessiva di 90 gigawatt.
Parallelamente, vengono costruite altre grandi centrali a gas. Oltre al progetto GW Ranch di Amazon, Microsoft sta realizzando, nella stessa contea del Texas, insieme a Chevron, una centrale a gas da 2 gigawatt. Amazon sta inoltre negoziando la realizzazione di un'altra centrale a gas da 4,5 gigawatt in Pennsylvania.
Conseguenze ecologiche di vasta portata
Il fabbisogno energetico dell'intelligenza artificiale ha conseguenze dirette sul clima e sull'ambiente. Nel suo studio, Greenpeace calcola che le emissioni di tutti i tipi di centri dati potrebbero aumentare da 29 milioni di tonnellate di CO₂ equivalente nel 2023 a 166 milioni di tonnellate nel 2030, anche in presenza di una quota crescente di energie rinnovabili.
Fonte: Shutterstock
Anche un rapporto delle Nazioni Unite sottolinea che i data center stanno diventando un fattore rilevante nel consumo globale di risorse. Non solo generano emissioni di CO₂, ma consumano grandi quantità d'acqua e producono una notevole quantità di rifiuti elettronici a causa delle generazioni di server e chip dalla vita utile breve.
Particolarmente problematico è che i centri dati basati sull'intelligenza artificiale consumino più acqua rispetto alle server farm convenzionali e siano spesso situati in regioni aride. Secondo il rapporto delle Nazioni Unite nel 2025 il fabbisogno era pari a 4,5 trilioni di litri. Entro il 2030 potrebbe raggiungere i 9,3 trilioni di litri. Va però anche detto che anche altri settori industriali hanno un elevato fabbisogno idrico. I soli campi da golf statunitensi consumano 2,7 trilioni di litri all'anno.
Anche la produzione di hardware genera emissioni. I chip per l'intelligenza artificiale vengono prodotti con un elevato consumo energetico, spesso derivante dall'energia prodotta dalle centrali a carbone. L'impronta di CO₂ di un modello di intelligenza artificiale di grandi dimensioni è quindi già notevole prima ancora della prima richiesta.
Allo stesso tempo, il settore sta lavorando per migliorare l'efficienza. La start-up svizzera Corintis sta testando, ad esempio, il raffreddamento a liquido direttamente sul chip, al fine di ridurre il fabbisogno energetico e il consumo idrico e di rendere utilizzabile il calore residuo. Se i canali di raffreddamento vengono adattati alla struttura termica dei singoli chip, il fabbisogno energetico per il raffreddamento potrebbe essere ridotto di circa il 20 percento. Tuttavia, l'efficienza non risolve necessariamente il problema di fondo. Più una tecnologia diventa efficiente e conveniente, tanto più cresce il suo utilizzo – e con esso, spesso, anche il consumo in termini assoluti.
Resistenza in aumento
Il massiccio potenziamento delle infrastrutture di intelligenza artificiale si scontra con un'opinione pubblica sempre più critica. In Svizzera, un sondaggio rappresentativo mostra che una larga maggioranza della popolazione vede con occhio critico il consumo di elettricità e acqua da parte dei centri dati. Il 72 percento chiede che i nuovi centri dati possano essere costruiti solo se alimentati da energia rinnovabile. Tra il 79 e l'80 percento auspica l'introduzione di obblighi di trasparenza sul consumo energetico e sull'impatto ambientale.
Secondo alcuni sondaggi, negli Stati Uniti i data center dedicati all'intelligenza artificiale non sono per niente popolari. La resistenza riunisce persino repubblicani e democratici. Alleanze apartitiche si oppongono alla realizzazione di impianti nelle zone residenziali. I residenti protestano contro i data center perché ritengono che causino rumore, consumino molta acqua e inquinino l'aria con le loro centrali elettriche. Per questo motivo, lo Stato di New York ha già imposto un blocco di un anno alla costruzione di grandi centri dati.
Fonte: Shutterstock
Il settore dell'intelligenza artificiale mette invece in guardia dal frenare l'espansione dei data center. Infatti, l'IA comporta aumenti di produttività, redditi più elevati e progressi in importanti settori di ricerca. Una regolamentazione eccessiva o blocchi generalizzati dei lavori di costruzione potrebbero mettere a rischio queste opportunità e, dal punto di vista geopolitico, portare le regioni soggette a una regolamentazione rigorosa a rimanere tecnologicamente indietro.
Solo 802 dei 3969 data center annunciati sono attualmente in fase di costruzione.
Molti dei nuovi centri dati e delle nuove centrali elettriche sono per ora solo parole al vento. Resta da vedere quali di questi progetti verranno effettivamente realizzati. I ritardi nei lavori non sono affatto insoliti in iniziative di questo tipo. Secondo Goldman Sachs, tuttavia, in passato ben il 72 percento dei data center è entrato in funzione nei tempi previsti. Per i prossimi due anni, la banca statunitense prevede che al massimo la metà dei server promessi diventi realtà. Ad agosto 2026, i lavori di costruzione sono iniziati solo in poco più di 800 dei 4000 centri dati previsti – e in molti casi ciò significa, per ora, non più di qualche escavatore e qualche impalcatura.
La domanda potrebbe essere minore
I grandi progetti energetici di Amazon e altre aziende si basano su uno scenario caratterizzato da un'esplosione della domanda di intelligenza artificiale. Tuttavia, queste previsioni sono oggetto di controversia. Gli investitori stanno finanziando in modo massiccio la crescita registrata finora. Bruciano enormi quantità di capitale di rischio negli altiforni dei server di OpenAI e Anthropic. Non è affatto certo che la domanda di chatbot rimanga così elevata quando la clientela dovrà sostenere i costi effettivi, sia per lo sviluppo che per la gestione.
Questo rischio sembra particolarmente elevato per gli hyperscaler statunitensi, che costruiscono i propri server in gran parte per Anthropic e OpenAI. Tuttavia, i modelli cinesi open weight stanno dando filo da torcere ai due leader di mercato e stanno diventando sempre più popolari. Persino negli Stati Uniti, ormai quasi la metà dei token provenienti da clienti aziendali finisce sui conti di DeepSeek, Qwen e altre IA provenienti dalla Cina. In Africa hanno ormai superato da tempo Claude e ChatGPT.
Anche la regolamentazione statale o la resistenza sociale potrebbero mandare all'aria i piani delle grandi aziende tecnologiche. Non è ancora chiaro cosa accadrà alle centrali a gas in progetto, agli SMR e ai reattori nucleari rimessi in funzione se la domanda dovesse rivelarsi inferiore alle previsioni. Questi impianti sono progettati per funzionare per decenni. Potrebbero finire per diventare dei «lock-in» fossili e nucleari, che a lungo termine ostacolerebbero gli obiettivi climatici anche senza il boom dell'IA.
Le mie impronte digitali cambiano talmente spesso che il mio MacBook non le riconosce più. Il motivo? Se non sono seduto davanti a uno schermo o in piedi dietro a una telecamera, probabilmente mi trovo appeso a una parete di roccia mantenendomi con i polpastrelli.
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