L’AI è sostenibile? Il futuro non è scritto, dipende da noi

Il problema non è l’intelligenza artificiale, il problema è l’intelligenza umana. AI, l’acronimo inglese che fa pensare ad HAL, supercomputer immaginato da Stanley Kubrick più di mezzo secolo fa in 2001: Odissea nello spazio, evoca paure profonde e scenari totalizzanti. Eppure non rappresenta un’entità extraterrestre: la sua evoluzione dipende dall’indirizzo che si dà oggi alla ricerca. Il nodo, dunque, è questo: assicurare sostenibilità allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Ma come si fa a definire la sostenibilità dell’AI? I parametri da valutare sono vari: da quello etico a quello sociale. Però in alcuni casi le scelte appaiono sfuggenti, difficili da regolamentare. La sostenibilità ambientale invece è più facilmente misurabile. Vediamo se può rappresentare un buon punto di partenza per mettere in ordine anche gli altri parametri, in modo da delineare un possibile futuro in cui l’evoluzione tecnologica vada a vantaggio di tutti anziché a beneficio di pochi.

L’impatto energetico

Il primo scoglio nell’immaginare la sostenibilità ambientale dell’intelligenza artificiale è quello energetico. Gli scenari evocati sono apocalittici ma vanno presi con cautela. Come ricordano Gianni Silvestrini e Giuseppe Onufrio nel saggio L’illusione del nucleare e la rivoluzione delle rinnovabili - appena uscito - in altri casi, in passato, le previsioni di un’impennata violenta dei consumi elettrici si sono rivelate sbagliate e talvolta legate a piani di massicci investimenti su fonti energetiche che si sono poi rivelate problematiche. Nel 2024 i data center erano responsabili di circa l’1,5% del consumo elettrico mondiale. Di quanto salirà questa quota man mano che l’AI si diffonderà moltiplicando i grandi data center che già oggi utilizzano l’energia di una piccola città? Una delle stime ricorrenti è: triplicherà entro il 2035. Ma la strada da oggi al 2035 è piena di bivi: molto dell’impatto ambientale dipenderà dalle scelte che si faranno a ognuno di questi bivi.

Ad esempio: da dove verrà l’elettricità necessaria a soddisfare la nuova domanda di intelligenza artificiale? Secondo l’International Energy Agency per metà potrebbe venire dalle rinnovabili. E già qui siamo di fronte a una scelta che dipende esclusivamente da noi ed è determinante per onorare l’impegno, solennemente sottoscritto da tutti i Paesi alla Conferenza Onu di Parigi del 2015, a fare tutti gli sforzi per contenere l’aumento della temperatura a 1,5 gradi centigradi rispetto ai livelli preindustriali.

Oggi sotto questo profilo le cose non stanno andando per il verso giusto. Siamo immersi in un trend continuo di crescita delle emissioni serra che ci sta portando dritti verso un aumento quasi doppio rispetto alla soglia di sicurezza indicata dalla comunità scientifica. Da questa trappola si potrebbe uscire accelerando la transizione energetica, cioè puntando con decisione sull’incremento di fonti rinnovabili, storage, potenziamento delle reti smart, efficienza energetica, economia circolare. E il Global Energy Review 2026 dell’Agenzia Internazionale per l’Energia rivela che il 2025 ci ha regalato segnali incoraggianti. Per la prima volta nella storia una fonte rinnovabile moderna, il fotovoltaico, ha superato sia che gas che petrolio diventando la prima fonte per l’aumento annuale della domanda mondiale di energia primaria, anche perché i costi si sono abbattuti e risulta spesso l’opzione più conveniente sotto il profilo economico. Inoltre, l’assieme delle fonti a basse emissioni – solare, eolico, idroelettrico e altre rinnovabili più il nucleare – ha garantito quasi il 60% dell’intera crescita energetica mondiale. Infine, la produzione elettrica da carbone è diminuita e la domanda elettrica è cresciuta 2,3 volte più velocemente della domanda energetica totale. Mentre il trend di crescita delle emissioni globali legate all’energia è sceso allo 0,4%, la percentuale più bassa degli ultimi anni.

Questi numeri sono importanti per mettere a fuoco un concetto: non siamo condannati alla scelta tra inquinamento e rinuncia all’innovazione digitale. Abbiamo già la tecnologia necessaria ad alimentare l’intelligenza artificiale con energia rinnovabile, il che non vuol dire azzerarne l’impronta ambientale, ma ridurla drasticamente sì. Perché non tutti i data center hanno lo stesso impatto ambientale, non tutte le reti di alimentazione elettrica sono uguali e non tutti gli algoritmi sono uguali.

Il che ci porta al secondo bivio: che sforzo di ricerca vogliamo mettere in campo per ridurre i consumi dell’intelligenza artificiale senza sacrificarne le prestazioni? Il caso DeepSeek ha dimostrato che si tratta di una scelta importante. Nel gennaio 2025 il modello R1 della startup cinese fondata nel 2023 da Liang Wenfeng è stato reso accessibile negli Stati Uniti. L’azienda ha dichiarato di aver costruito il modello in soli due mesi con meno di 6 milioni di dollari, usando chip Nvidia H800, versioni ridotte rispetto agli H100 che le restrizioni all’export americane impediscono di vendere alla Cina.

Il punto di forza di DeepSeek è l'efficienza con cui è stato addestrato, e questo vantaggio si manifesta su due livelli distinti. Il primo riguarda la scala: i principali concorrenti americani hanno utilizzato tra le 16.000 e le 25.000 GPU (Graphics Processing Unit) per addestrare i loro modelli, mentre DeepSeek ne ha impiegate circa 2.000, circa dieci volte meno. Il secondo riguarda l'efficienza dei singoli chip: l'architettura adottata, chiamata Mixture-of-Experts, attiva solo le componenti del modello necessarie per ogni singolo compito invece di mettere in moto l'intero sistema, riducendo il consumo energetico di ogni server.

A prima vista sembrerebbe che i due vantaggi, sommandosi, dovrebbero produrre un risparmio enorme. Ma non funziona così: gli H800 usati da DeepSeek, pur essendo meno energivori degli H100 americani, sono anche meno potenti e hanno impiegato più tempo per completare l’addestramento, il che ha ridotto il vantaggio. Secondo i documenti pubblicati dall'azienda, il risultato netto sarebbe comunque un risparmio sui consumi complessivi tra il 50% e il 75% rispetto ai sistemi concorrenti: un risultato significativo, ma non il salto di un ordine di grandezza che i numeri sui chip farebbero intuire. E che va preso con cautela: una ricerca della società di analisi SemiAnalysis ha stimato che il costo reale dell'addestramento sia stato molto superiore a quanto dichiarato, e diversi esperti hanno sottolineato che i risparmi in fase di addestramento vengono in parte erosi nella fase operativa, quando il modello risponde agli utenti. Non è detto dunque che le performance di DeepSeek rappresentino un salto dirompente, ma certo il suo debutto ha mostrato come l’ipotesi di un abbattimento drastico dei consumi sia una strada percorribile: i modelli più efficienti potrebbero ridurre la dipendenza dai grandi data center centralizzati. La maggior parte delle infrastrutture tradizionali richiede infatti alimentazioni nell'ordine delle centinaia di megawatt, mentre strutture più piccole e distribuite potrebbero operare con decine di kilowatt, restando complementari rispetto ai grandi data center. DeepSeek ha aperto la strada a un modello di distribuzione più capillare e potenzialmente meno energivoro nell’insieme.

Il consumo di acqua e di suolo

Ma il miglioramento dei consumi energetici (per qualità e quantità) da solo non basta a garantire un bollino di sostenibilità. Innanzitutto, c’è il paradosso di Jevons: quando una tecnologia diventa più efficiente, il suo costo cala, la domanda cresce, e il consumo totale finisce spesso per aumentare anziché diminuire. Il punto è che ogni strumento va usato con ragionevolezza: si può costruire una motosega a bassissimo impatto ambientale, ma se la si usa per tagliare il burro non si può definire quell’azione sostenibile. Inoltre, ci sono altri tipi di consumo da tener presente. Il consumo di suolo, che dovrebbe tendere a zero e che suggerisce quindi la costruzione dei data center sul brownfield, cioè su un terreno già impermeabilizzato, invece che sul greenfield. E il consumo idrico, che è un altro tasto dolente: i data center non divorano solo elettricità, bevono acqua in quantità enormi. Il motivo è semplice: i server generano calore, e il sistema di raffreddamento più diffuso ed economico funziona per evaporazione, ovvero fa passare l’aria calda attraverso torri di raffreddamento ad acqua. Il problema è che quest'acqua non viene restituita: evapora e scompare. Negli Stati Uniti i data center hanno consumato direttamente circa 66 miliardi di litri d’acqua nel 2023. Secondo i dati dell'EPA (Environmental Protection Agency) le proiezioni indicano che entro il 2028 questa cifra potrebbe più che raddoppiare. E Google ha dichiarato nel suo Environmental Report 2024 che il suo consumo idrico è cresciuto da 16 miliardi a oltre 23 miliardi di litri tra il 2021 e il 2024. Anche perché un singolo data center di grandi dimensioni può arrivare a utilizzare fino a 20 milioni di litri al giorno, quanto una città di 50.000 abitanti.

A complicare le cose, molti data center sono costruiti in aree già a rischio di siccità. Un’analisi di MSCI su circa 14.000 strutture nel mondo stima che una su quattro potrebbe trovarsi in condizioni di scarsità idrica sempre più frequenti entro il 2050. Acqua ed energia si contendono poi le priorità in modo conflittuale: il raffreddamento ad acqua è più efficiente dal punto di vista elettrico, ma consuma più risorse idriche, e viceversa.

È qui che entra in gioco una soluzione ancora poco diffusa ma promettente: il recupero del calore di scarto. Invece di disperdere il calore prodotto dai server nell’atmosfera tramite l’evaporazione dell’acqua, alcune strutture lo catturano e lo reimmettono in reti di teleriscaldamento urbano, alimentando abitazioni, uffici o piscine pubbliche. Equinix, uno dei maggiori operatori mondiali di data center, ha già attivato progetti di questo tipo a Helsinki, dove il calore recuperato copre il fabbisogno annuo di circa 1.500 appartamenti, e a Parigi, dove alimenta una zona di sviluppo urbano e ha riscaldato la piscina olimpica di Saint-Denis durante i Giochi del 2024. Secondo un’analisi pubblicata dall’ASME (American Society of Mechanical Engineers) nel 2025, un sistema di recupero termico applicato a un data center da 10 megawatt può ammortizzare i costi di installazione in meno di due anni, soprattutto dove esistono reti di distribuzione del calore già consolidate. Studi di settore stimano che queste tecnologie possano ridurre i consumi energetici complessivi di un data center fino al 30%.

Inoltre, i sistemi di raffreddamento a liquido che consentono il recupero termico lavorano in circuito chiuso, riducendo drasticamente l’evaporazione e quindi il consumo idrico rispetto alle tradizionali torri di raffreddamento. In altre parole, recuperare calore e risparmiare acqua sono due obiettivi che, se perseguiti insieme, si rafforzano a vicenda. La sfida è che queste tecnologie richiedono investimenti significativi e una pianificazione urbana integrata, condizioni che, al momento, solo pochi contesti europei, soprattutto nordici, hanno saputo costruire in modo sistematico.

Il profilo sociale

Dunque il primo bivio, quello ambientale, può essere governato. E, in questo caso, si porta dietro altre ricadute positive. Ad esempio, spostare i consumi dai fossili alle rinnovabili significa ridurre le tensioni attorno ai luoghi che sempre più spesso diventano scenari di guerra. I conflitti scoppiati in Ucraina e in Medio Oriente, nonché il blitz che ha portato al rapimento da parte degli Stati Uniti del presidente del Venezuela Nicolas Maduro, hanno ognuno una propria genesi complessa e articolata. Tuttavia, curiosamente, sono eventi che riguardano tre delle principali concentrazioni di combustibili fossili: usarne di meno aiuterebbe a decongestionare le tensioni geopolitiche.

Passare dalla struttura fortemente centralizzata del potere fossile a una struttura di generazione energetica più orizzontale può inoltre assicurare - ad esempio attraverso le Comunità per l’energia rinnovabile - un secondo beneficio, cioè una migliore distribuzione dei benefici economici in modo da ridurre la forbice sociale che continua ad allargarsi.

Il punto di vista delle imprese

La strada da percorrere per arrivare a un uso sostenibile dell’intelligenza artificiale è dunque piena di opzioni interessanti. Ma siamo solo all’inizio di questo percorso. Nell’aprile scorso è stata presentata la ricerca di iSustainability, l’azienda del Gruppo Digital 360 che supporta le imprese nell'integrare la sostenibilità nelle attività di business. L’analisi, condotta su un centinaio di società di tutte le dimensioni e rappresentative dei vari settori, dimostra che c’è ancora molta strada da fare prima di poter parlare di un uso sostenibile dell’intelligenza artificiale.

Il primo dato che emerge è che le imprese hanno scarsa consapevolezza degli impatti ambientali del digitale: oltre il 50% delle aziende non ne è a conoscenza. “Inoltre dagli approfondimenti che abbiamo fatto negli ultimi mesi risulta che con una certa frequenza si fa un uso spropositato dell’intelligenza artificiale”, aggiunge Riccardo Giovannini, Ceo e cofounder di iSustainability. “Mettere in moto un sistema così complesso e oneroso in termini ambientali per una richiesta banale è come usare i cannoni per dare la caccia alle formiche. Ma i motori di ricerca pur di non perdere le loro quote di mercato ne stimolano per primi l’utilizzo nelle loro home page a fronte di esigenze che si possono normalmente soddisfare con modalità di ricerca tradizionali. Questi elementi inquadrano una situazione complessa che necessita di un approccio responsabile e selettivo per evitare vari rischi: dalla creazione di una bolla di investimenti in data center che non potranno avere un ritorno semplicemente perché non disponiamo di fonti energetiche sufficienti per alimentarli all’aggravamento della crisi climatica attraverso inutili consumi di energia”.

L'intelligenza artificiale non è né salvifica né apocalittica: è uno specchio che riflette le scelte di chi la governa. Alimentarla con energia rinnovabile, raffreddarla recuperando il calore, costruire i data center su suoli già compromessi, evitare usi gratuiti e ridondanti sono scelte tecniche, certo, ma prima ancora sono scelte politiche e culturali. Il bivio non è tra progresso e sostenibilità. È tra un progresso governato in nome nell’interesse comune e uno che accentra i profitti lasciando ad altri il conto da pagare.