L'Intelligenza Artificiale fa risparmiare energia
Nel dibattito attuale sull'Intelligenza Artificiale (IA), alcuni nutrono timori in merito alla crescita dei consumi di acqua, suolo ed energia: allarmismi che mi auguro riconoscerete come infondati, se i progetti sono realizzati nel rispetto delle norme, continuando a leggere questo articolo.
Sui consumi idrici serve una lettura aggiornata. I nuovi data center utilizzano circuiti di raffreddamento chiusi, direct liquid cooling e immersion cooling: l'acqua non viene più consumata nei sistemi a torri evaporative. I data center moderni, inoltre, devono recuperare il calore altrimenti disperso, cedendolo a reti di teleriscaldamento o ad industrie, o per produrre acqua calda sanitaria.
Quanto allo spazio, non dovremmo temere l'"invasione" dei data center: possiamo realizzarli nelle aree brownfield — i numerosi siti industriali dismessi presenti in Italia — trasformando l'IA in una leva di rigenerazione, capace di restituire valore, posti di lavoro qualificati e dignità a spazi abbandonati.
Sfatiamo anche i timori sui consumi di energia. Finora ci siamo chiesti soltanto quanta energia consumerà l'IA. Almeno altrettanto importante sarebbe interrogarci su quanta ne farà risparmiare.
Stanno emergendo evidenze sempre più numerose che indicano come i risparmi energetici abilitati dall'IA possano essere molto rilevanti. Ipotizzando, in Italia, una crescita della capacità IT dei data center tra 2 e 4 GW al 2035, accompagnata da traiettorie di efficientamento, il consumo elettrico si collocherebbe tra 21 e 37 TWh. Secondo lo studio "Intelligenza artificiale per la gestione dell'energia" di FIRE (Federazione Italiana per l'uso Razionale dell'Energia), l'ottimizzazione dei processi nell'industria, negli edifici e nei trasporti potrebbe generare, sempre in Italia, 30-40 TWh di risparmio elettrico, una grandezza comparabile alla parte alta della forchetta dei consumi dei data center.
Il parametro più usato per valutarne l'efficienza è il PUE (Power Usage Effectiveness): indica quanta energia serve all'infrastruttura rispetto a quella utilizzata dai server. Nei data center moderni è già molto più basso che in passato e potrà migliorare ancora. Ma il PUE misura soprattutto l'efficienza dell'edificio, non il valore prodotto dall'energia consumata.
La metrica decisiva sarà sempre più la produttività computazionale: quante inferenze, simulazioni e ottimizzazioni si generano per ogni megawattora consumato. Giudicare un data center solo da quanto consuma equivale a giudicare un'acciaieria solo dai megawattora che assorbe, senza considerare l'acciaio prodotto.
Come osserva Amory Lovins nel suo studio Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity: Managing the Risks, le previsioni sui consumi futuri dell'IA restano intrinsecamente incerte, perché il settore è caratterizzato da un'evoluzione tecnologica estremamente rapida. Secondo Lovins, l'efficienza computazionale dell'intelligenza artificiale starebbe aumentando a ritmi straordinari, fino a quadruplicare ogni anno.
Questo non significa che i consumi non possano crescere: se la domanda di calcolo aumenterà più rapidamente dell'efficienza di processori, GPU e software, i consumi assoluti saliranno comunque. Il punto è però un altro: l'IA non consuma soltanto energia, ma tante informazioni e calcoli che permettono miglioramenti ed efficienze inimmaginabili solo pochi anni fa.
Lo sviluppo dell'IA viene temuto anche per le emissioni di CO₂ legate ai consumi elettrici dei data center. Dipende da noi produrre più elettricità rinnovabile, affinché l'IA non sia un aggravio delle emissioni climalteranti.
La domanda cruciale non è quanta energia consumerà l'intelligenza artificiale, ma se sapremo utilizzare questa nuova capacità computazionale per ridurre sprechi, ottimizzare consumi e accelerare la diffusione delle fonti rinnovabili. Come ogni tecnologia, l'IA può essere un costo o un investimento: la differenza dipenderà dalle scelte che sapremo compiere. L'IA comporta certamente consumi aggiuntivi, ma i benefici che può generare — energetici, industriali, economici e ambientali — potrebbero essere della stessa grandezza o persino superiori. Per questo il vero bilancio dell'intelligenza artificiale non si misura soltanto in terawattora consumati, ma anche in terawattora risparmiati e nel valore creato per la società.
Questi contenuti sono presenti nell'articolo su QualEnergia, edizione luglio/agosto 2026.
