La sete dell'intelligenza artificiale: chi paga davvero il conto di acqua ed energia

09/06/2026 ESTERI Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Esteri   -   Ogni volta che affidiamo una domanda a un chatbot, magari per scrivere una mail o cercare un ristorante, da qualche parte nel mondo – in una zona industriale spesso lontana dagli occhi dei più – un server si mette al lavoro, una ventola si mette in moto e un contatore elettrico comincia a scorrere. Preso singolarmente, l’impatto di quel singolo prompt è ridicolo: consuma circa 0,0003 kWh e poche gocce d’acqua.

Ma quando i prompt diventano miliardi al giorno (si stima che ChatGPT da solo ne processi circa 2,5 miliardi ogni 24 ore), quelle gocce si trasformano in fiumi e quei millesimi di kilowattora finiscono per costituire una vera e propria economia parallela, la quinta del pianeta per consumi.

Il paradosso del raffreddamento e la bolla invisibile

L’intelligenza artificiale viene spesso percepita come una tecnologia quasi immateriale, capace di elaborare dati in un’etere senza peso. In realtà, ogni richiesta è elaborata da reti di server stipati in capannoni industriali sterminati, infrastrutture che sprigionano un calore così devastante da fondere i circuiti in pochi minuti se non fossero costantemente raffreddate.

Ed è qui che il conto sale: per mantenere in vita queste macchine, i data center consumano torrenti di elettricità – circa 448 terawattora a livello globale nel 2025, una cifra che se paragonata a quella di una nazione la collocherebbe subito dopo la Francia. Il nuovo studio condotto dall’Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH) ha analizzato questo costo ambientale, spostando l’attenzione su un aspetto finora sottovalutato: la water footprint. Entro il 2030, si legge nel rapporto, i data center potrebbero arrivare a consumare 9.

300 miliardi di litri d’acqua all’anno, una quantità pari al fabbisogno idrico domestico di base di 1,3 miliardi di persone nell’Africa subsahariana.

L’errore di guardare solo alla CO2

Troppo spesso si tende a valutare la sostenibilità dell’AI esclusivamente attraverso le emissioni di carbonio o l’energia necessaria ad addestrare i grandi modelli (si pensi ai 1,3 GWh di GPT-3 o ai 70 di GPT-4). Si tratta però di una visione miope, se non addirittura fuorviante. Come avvertono i ricercatori Kaveh Madani e Miriam Aczel, concentrarsi solo sulla CO2 significa ignorare i danni collaterali che si scaricano su altre risorse vitali.

Il passaggio dal carbone alla bioenergia, per esempio, riduce l’impronta di carbonio del 70%, ma moltiplica per trenta quella idrica e per cento quella territoriale. In altre parole, una scelta "green" dal punto di vista climatico può rivelarsi un disastro ecologico per un fiume o per un’area agricola. Non solo: lo studio rivela che la fase più energivora non è l’addestramento iniziale, ma la cosiddetta inference, cioè l’uso quotidiano dei modelli per rispondere agli utenti.

Questa fase assorbe tra l’80 e il 90% del consumo totale, rendendo ogni interazione – anche la più banale – una piccola spina nel fianco dell’ambiente.

Chi paga il conto? Il caso irlandese e la geopolitica delle risorse

Le conseguenze di questa sete tecnologica non sono distribuite equamente. Mentre i benefici dell’AI si concentrano in pochi poli tecnologici (Stati Uniti e Cina detengono oltre il 90% della potenza di calcolo specializzata), i costi ambientali ricadono spesso su regioni già in sofferenza idrica.

Un caso esemplare è quello dell’Irlanda, dove i data center assorbivano nel 2023 il 21% dell’elettricità nazionale misurata, superando il consumo di tutte le abitazioni urbane messe insieme; un aumento così vertiginoso (erano solo il 5% nel 2015) ha costretto l’operatore della rete a congelare le nuove autorizzazioni intorno a Dublino fino al 2028.

Situazioni analoghe si registrano in Messico (a Querétaro, dove l’espansione dei server prosciuga le falde in piena siccità) e in Uruguay, dove un progetto di data center ad alta intensità idrica è stato proposto mentre la siccità rendeva l’acqua del rubinetto di Montevideo non potabile. Si tratta di un cortocircuito geografico inquietante: per risparmiare sui costi e sull’energia, spesso si scelgono terreni economici e assolati, dove però l’acqua è un bene raro e prezioso, innescando una competizione sleale tra bit e agricoltura.