L’aumento esponenziale del consumo d’acqua per l’IA(www.okmugello.it) L’intelligenza artificiale (IA) continua a trasformare radicalmente la nostra quotidianità, offrendo strumenti sempre più sofisticati e di facile accesso.
Il suo utilizzo presenta un impatto ambientale spesso sottovalutato, in particolare per quanto riguarda il consumo di risorse energetiche e idriche. Recenti studi e analisi confermano che l’adozione massiccia di sistemi di IA genera una crescita significativa del fabbisogno idrico, soprattutto per il raffreddamento delle infrastrutture digitali che la supportano.
Secondo le stime aggiornate di Legal & General Asset Management (L&G AM), tra il 2017 e il 2022 si è registrato un incremento medio annuo del 6% nel consumo globale di acqua imputabile all’espansione dell’IA. Questo aumento è principalmente dovuto al raffreddamento dei data center, che ospitano i server necessari per l’elaborazione dei dati e delle richieste generate da applicazioni come ChatGPT e simili. I server, infatti, producono un notevole calore durante il funzionamento, richiedendo sistemi di raffreddamento efficienti per garantirne la stabilità operativa.
L&G AM proietta che entro il 2027 il settore potrebbe consumare tra i 4,2 e i 6,6 miliardi di metri cubi d’acqua all’anno, una quantità pari a metà del fabbisogno idrico annuo del Regno Unito o a circa cinque volte quello dell’intera Danimarca. I dati indicano come i grandi data center statunitensi siano responsabili del 40% di questo consumo, con giganti tecnologici come Google che nel 2022 hanno utilizzato circa 20 miliardi di litri d’acqua, equivalenti al consumo annuo di milioni di persone.
Shichen Zhao, analista tematico di L&G, sottolinea che “a seconda delle condizioni ambientali e delle impostazioni operative, un singolo server può far evaporare tra 1 e 9 litri d’acqua per ogni kilowattora consumato”. Questo dato evidenzia la dipendenza critica dal raffreddamento ad acqua, una tecnologia ancora prevalente nonostante gli sforzi per soluzioni alternative più sostenibili.
Impatto energetico e ambientale: un binomio difficile da sciogliere
L’impatto ambientale dell’IA non si limita però solo al consumo d’acqua. I server e i data center richiedono enormi quantità di energia elettrica, sia per il loro funzionamento sia per il raffreddamento. Studi condotti da istituti accademici come la Vrije Universiteit di Amsterdam stimano che entro il 2027 il fabbisogno energetico dei data center dedicati all’IA potrebbe raggiungere tra gli 85 e i 134 terawattora all’anno, un consumo paragonabile a quello di intere nazioni come l’Argentina.
Inoltre, secondo l’Università di Washington, una singola richiesta all’IA può consumare fino a cinque volte più energia di una ricerca web tradizionale. Alcuni servizi come ChatGPT arrivano a consumare fino a un gigawattora al giorno, un valore assimilabile al fabbisogno energetico di una cittadina di medie dimensioni in Italia. Questo elevato consumo energetico si traduce in emissioni di gas serra significative, soprattutto se l’energia utilizzata proviene ancora da fonti fossili, come avviene in larga misura.
Le ricerche dell’Università del Massachusetts evidenziano che l’addestramento di un modello di IA generativa può produrre tra 280 e 620 tonnellate di CO2, mentre l’utilizzo continuativo di ChatGPT genera circa 8,4 tonnellate di anidride carbonica ogni anno. Se la crescita del settore dovesse seguire gli scenari più pessimistici – con il 90% dell’energia proveniente da fonti fossili – si potrebbe arrivare a un miliardo di tonnellate di CO2 emesse nei prossimi venti anni, un impatto che rischierebbe di compromettere seriamente gli obiettivi climatici globali.
Strategie per un’IA più sostenibile: la sfida per il futuro(www.okmugello.it)
Di fronte a queste cifre impressionanti, emerge l’urgenza di adottare soluzioni che riducano il peso ambientale dell’IA. I “big” della tecnologia, come Alphabet (Google) e Microsoft, stanno già investendo in infrastrutture più efficienti e in energie rinnovabili, ma la strada è ancora lunga e complessa.
Una strategia promettente riguarda la trasformazione del calore generato dai data center in una risorsa utile, ad esempio attraverso sistemi di teleriscaldamento destinati alle comunità limitrofe. Equinix, una delle società leader nel settore, ha promosso programmi di “Heat Export” per valorizzare questo scarto termico, riducendo così la dispersione di energia e migliorando l’efficienza complessiva.
Parallelamente, gli utenti possono adottare un utilizzo più consapevole dell’IA, limitando richieste superflue e privilegiando ricerche dirette quando possibile, per contenere il carico sulle infrastrutture. Inoltre, la pressione pubblica e la sensibilizzazione attraverso i social media possono spingere le aziende a scegliere fonti energetiche più pulite e a implementare pratiche più sostenibili.
