Rubrica settimanale SosTech, frutto della collaborazione tra Key4biz e SosTariffe. Per consultare gli articoli precedenti, clicca qui..
Altro che tecnologia immateriale: l’Intelligenza Artificiale ha un peso, e si misura in terawattora. Secondo l’ultimo rapporto della IEA, l’Agenzia Internazionale dell’Energia (Energy and AI), entro il 2030 i data center potrebbero consumare oltre 945 TWh di elettricità, più di quanto consumi oggi l’intero Giappone in un anno. Il traino principale? Proprio l’IA. La crescita della domanda di energia generata dai sistemi ottimizzati per l’intelligenza artificiale sarà più che quadruplicata in cinque anni, e rappresenterà la quota più significativa del balzo in avanti dei consumi.
Dietro questo dato non c’è solo l’espansione delle big tech, ma una trasformazione radicale dell’infrastruttura energetica globale. L’elaborazione massiva dei modelli linguistici, la gestione di enormi volumi di dati in tempo reale, i servizi cloud ad alta intensità di calcolo: tutto questo si traduce in un bisogno crescente di energia, di server, di raffreddamento e di connessioni continue.
Un sistema affamato, potente e inarrestabile, che sta costringendo governi e aziende a rivedere in fretta le proprie strategie energetiche.
Negli Stati Uniti l’IA divora più energia dell’industria pesante
Nel futuro prossimo, elaborare dati peserà sulla bolletta energetica americana più che produrre acciaio, cemento o alluminio. Secondo l’IEA, quasi la metà dell’aumento previsto nei consumi elettrici degli Stati Uniti da qui al 2030 sarà causato dai data center. E in gran parte per colpa dell’IA. In un’economia dove il dato è diventato materia prima, la sua elaborazione diventa il nuovo processo industriale ad alta intensità energetica. In alcuni stati, come l’Arizona, i data center sono destinati a consumare da soli fino al 16,5% dell’intera elettricità prodotta, secondo recenti stime indipendenti riportate dal Financial Times.
Non è un fenomeno locale: anche in Europa, Giappone e Asia sudorientale i data center si preparano a incidere per oltre il 20% della crescita della domanda elettrica da qui alla fine del decennio. Dopo anni di stagnazione, il settore dell’energia torna così a crescere, trainato non più dalle industrie tradizionali ma dalle fabbriche invisibili del calcolo.
Un paradosso moderno, se vogliamo, perché più diventiamo digitali, più dobbiamo pensare all’infrastruttura fisica che lo rende possibile.
Efficienza energetica, costi fuori scala e la corsa a soluzioni più sostenibili
L’espansione dei data center guidata dall’AI non si traduce solo in una questione di approvvigionamento elettrico, ma in un problema urgente di efficienza e sostenibilità economica. Mantenere operative migliaia di server ad alte prestazioni, spesso 24 ore su 24, comporta spese energetiche colossali, tanto da spingere molte aziende a rivedere radicalmente le proprie strategie di fornitura, ottimizzazione e raffreddamento. Le tecnologie emergenti – dal raffreddamento a liquido diretto all’automazione dei carichi in funzione della richiesta – diventano fondamentali per evitare che la bolletta divori i margini.
Ma la vera sfida, secondo l’IEA, è quella di rendere la crescita scalabile senza compromettere gli obiettivi climatici o la stabilità economica delle imprese. E non si tratta solo di grandi multinazionali: anche le PMI tech e i fornitori di servizi digitali stanno entrando in un’era in cui monitorare, prevedere e razionalizzare i costi energetici è diventato cruciale.
In questo contesto, strumenti come SOSTariffe.it, pensati per confrontare in modo chiaro e aggiornato le offerte energia e gas, possono fare la differenza anche in ambito business. Non è solo questione di “spendere meno”, ma di capire dove e come si spende, e quanto margine si ha per migliorare.
Il rischio altrimenti è di trovarsi con infrastrutture sovradimensionate, alimentate da contratti poco trasparenti, e con consumi fuori controllo. In un mondo in cui ogni watt conta, l’intelligenza non può più essere solo artificiale, ma anche gestionale.
Emissioni in aumento, ma anche un potenziale green ancora tutto da giocare
Che l’Intelligenza Artificiale faccia salire i consumi è un dato di fatto. Ma quanto inciderà davvero sulle emissioni globali? Secondo il report dell’IEA, entro il 2035 le emissioni annuali prodotte dai data center legati all’AI potrebbero raggiungere i 500 milioni di tonnellate di CO₂. Una cifra impressionante, ma ancora contenuta: meno dell’1,5% delle emissioni del settore energetico globale. E, dettaglio non banale, questa crescita potrebbe essere compensata da una riduzione ben più ampia se l’IA fosse impiegata su larga scala per ottimizzare i consumi, ridurre gli sprechi e accelerare l’adozione di energie rinnovabili.
Il nodo sta proprio qui: l’IA è – o almeno, può essere – al tempo stesso parte del problema e parte della soluzione. Può servire per progettare batterie più efficienti, ottimizzare la produzione di energia solare, anticipare i picchi di domanda, ridurre le perdite nella trasmissione. E può farlo con una velocità di calcolo e una capacità di apprendimento che nessun algoritmo “classico” potrebbe eguagliare. Ma tutto dipende da chi controlla i modelli (problema annoso), quali dataset vengono usati e con quali obiettivi (questione ancora più spinosa).
Se il motore è programmato per generare clic pubblicitari, l’impatto sarà uno; se lavora per rendere più pulita una rete elettrica nazionale, sarà tutt’altro. A ognuno il proprio parere se quali saranno gli obiettivi dei grandi player del mondo di oggi.
Infrastrutture, investimenti, regole: il triangolo dell’equilibrio energetico
L’IA spinge la rete elettrica verso un terreno nuovo, dove la crescita non è più trainata solo dall’industria o dai trasporti, ma da processi digitali ad alta intensità computazionale. Per affrontare questa transizione, secondo l’IEA, serviranno investimenti mirati in nuova capacità di generazione, reti più flessibili e data center più efficienti. Non basterà aumentare l’offerta: sarà necessario ripensare il modo in cui l’energia viene distribuita, gestita e usata, integrando soluzioni che sappiano reagire in tempo reale alle variazioni della domanda.
In parallelo, occorrerà rafforzare il dialogo tra istituzioni, industria energetica e settore tecnologico. Non solo per pianificare l’infrastruttura, ma per prevenire nuove dipendenze critiche: dai materiali rari alle piattaforme proprietarie, passando per la vulnerabilità delle reti digitali. Da questo punto di vista, l’annuncio di un Osservatorio globale su AI, energia e data center, con dati aperti e monitoraggi in tempo reale, è un passo nella direzione giusta.
Poiché l’IA sta cambiando il modo in cui produciamo e consumiamo energia, per tradurre questo cambiamento in vantaggio, servono strumenti, regole e una visione che tenga insieme efficienza, sicurezza e competitività. Non è una corsa contro il tempo, ma una sfida di coordinamento.
