L’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo. Dalla medicina alla finanza, dal customer service all’industria creativa, i modelli di AI sono ormai integrati in ogni aspetto della nostra vita. Ma mentre celebriamo i loro successi, spesso ignoriamo un aspetto cruciale: l’enorme quantità di energia e acqua necessaria per alimentarli.
Una domanda sempre più urgente si impone: come possiamo rendere sostenibile questa rivoluzione dell’intelligenza artificiale?
I costi nascosti dell’IA
Allenare un modello di intelligenza artificiale di grandi dimensioni – come quelli per la traduzione automatica, la generazione di testi, o l’elaborazione di immagini – richiede potenze di calcolo immense.
Si stima che l’addestramento di un singolo modello di linguaggio avanzato possa consumare centinaia di megawattora di energia, l’equivalente dell’uso annuale di decine di case medie. E questo solo per l’allenamento iniziale: a questi consumi si aggiunge l’energia necessaria per il funzionamento quotidiano, la cosiddetta inferenza.
Accanto all’energia, c’è un altro elemento spesso dimenticato: l’acqua.
I data center devono raffreddare continuamente server che generano un enorme calore. Per farlo, molte strutture utilizzano sistemi di raffreddamento a base d’acqua, consumando milioni di litri ogni anno. Secondo alcuni studi, per ogni richiesta a un grande modello IA possono essere necessari fino a mezzo litro d’acqua, tenendo conto del raffreddamento dei server.
I server sono i “muscoli” invisibili dietro internet e l’intelligenza artificiale. Ma cosa sono, esattamente?
Un server è un potente computer progettato per gestire richieste, elaborare dati e fornire risposte molto più velocemente e stabilmente rispetto a un normale PC.
Nel caso dell’IA, i server non lavorano da soli: migliaia o milioni di server sono collegati in grandi data center.
Ecco come funziona, semplificando:
- Input
Quando usi un’applicazione AI (ad esempio, fai una domanda a ChatGPT o chiedi a Midjourney di creare un’immagine), il tuo comando viene inviato via internet a un data center. - Elaborazione
I server elaborano la tua richiesta. I server che gestiscono IA lavorano con GPU (unità di elaborazione grafica) o TPU (unità di elaborazione tensoriale), capaci di eseguire miliardi di calcoli al secondo. Questo processo richiede molta energia elettrica. - Raffreddamento
Tutta questa attività genera calore. Se i server diventassero troppo caldi, si danneggerebbero o rallenterebbero.
Per questo i data center hanno sistemi di raffreddamento — spesso ad acqua — che assorbono e dissipano il calore. - Output
Una volta che il server ha elaborato la risposta, questa torna indietro attraverso la rete fino al tuo dispositivo.
In breve: Ogni volta che chiedi qualcosa a un’IA, dietro le quinte si attiva un enorme lavoro di calcolo, alimentato da energia e raffreddato con acqua.
Un problema ambientale crescente
Con la corsa all’IA generativa, l’espansione dei data center è esplosa. Questo implica:
- Maggiori emissioni di CO₂ se l’energia proviene da fonti fossili.
- Stress sulle risorse idriche locali, soprattutto in aree già colpite dalla siccità.
- Difficoltà per comunità e agricoltura, che competono con i data center per l’acqua.
Non si tratta più solo di una questione tecnologica, ma di un problema ambientale e sociale.
Come possiamo affrontarlo?
Le soluzioni esistono, ma richiedono visione, investimenti e regolamentazione:
- Efficienza energetica
I ricercatori stanno sviluppando modelli IA più “snelli”, capaci di prestazioni elevate senza richiedere enormi risorse computazionali. - Fonti rinnovabili
Le aziende tech possono (e devono) impegnarsi a utilizzare energia solare, eolica e geotermica per alimentare i data center. - Tecniche di raffreddamento alternative
Sistemi di raffreddamento ad aria, immersione in liquidi speciali o l’uso di strutture in luoghi naturalmente freddi possono ridurre l’uso di acqua. - Trasparenza e regolamentazione
È necessario che le grandi aziende dichiarino pubblicamente il consumo energetico e idrico dei loro sistemi IA, favorendo standard ambientali condivisi. - Educazione e consapevolezza
Gli utenti e i decisori politici devono essere informati sul costo ambientale delle tecnologie che usiamo ogni giorno, per chiedere scelte più sostenibili.
L’intelligenza artificiale promette di migliorare la nostra vita in modi straordinari, ma non possiamo permetterci di ignorare il prezzo ambientale che stiamo pagando.
La vera sfida dei prossimi anni sarà non solo creare IA più intelligenti, ma anche IA più sostenibili, che rispettino i limiti del nostro pianeta.
In fondo, non c’è futuro tecnologico senza un futuro ambientale.
