L’Intelligenza Artificiale (IA) è passata in pochi anni da ricerca accademica a settore economico dal valore di trilioni di dollari. Una crescita esponenziale alimentata da innovazioni tecnologiche, accesso a dati inediti e costi di calcolo in discesa. Tuttavia, se la capacità dell’IA di trasformare industrie e modelli produttivi è ormai riconosciuta, la sua opacità energetica preoccupa sempre più esperti e decisori politici.
Secondo l’International Energy Agency (IEA), oggi l’IA è un elemento centrale delle strategie economiche, della competizione geopolitica e della transizione energetica. Ma nessuno sa con precisione quanta energia consuma: l’84% del traffico globale dei modelli linguistici avviene senza alcuna forma di disclosure ambientale.
Una domanda energetica destinata a esplodere
L’impatto sull’infrastruttura elettrica è già visibile. I data center, cuore pulsante dell’IA, hanno consumato nel 2024 il 1,5% dell’elettricità mondiale – pari a 415 TWh – con gli Stati Uniti a guidare la classifica, seguiti da Cina ed Europa. Entro il 2030, questa cifra è destinata a più che raddoppiare, sfiorando i 945 TWh, l’equivalente dell’intero consumo elettrico del Giappone.
I centri dati specializzati in IA sono veri colossi energetici: un singolo centro può consumare quanto 100.000 abitazioni e quelli più grandi in costruzione arrivano fino a venti volte tanto. Negli USA, entro fine decennio, si consumerà più elettricità per far funzionare i data center che per produrre acciaio, cemento, alluminio e altri beni industriali messi insieme.
Nonostante queste cifre da capogiro, manca ancora un impianto normativo solido. La corsa a legiferare è appena iniziata e si litiga a litigare su chi debba regolare l’IA e come. Nel frattempo, i costi di questa fame energetica crescente rischiano di ricadere sui consumatori, sotto forma di bollette più alte.
La scarsità di dati ufficiali aggrava il problema. Le poche stime disponibili – come quella secondo cui una richiesta a ChatGPT consumerebbe dieci volte l’energia di una ricerca Google – si basano spesso su dichiarazioni non verificate. Questo alimenta confusione e, peggio, orienta le politiche pubbliche su basi fragili.
Opportunità e contraddizioni del binomio legame IA-energia
Il paradosso è che l’IA, pur essendo vorace di elettricità, può anche aiutare a risparmiare energia. Nel settore energetico stesso è già usata per ottimizzare la produzione, prevedere guasti, ridurre sprechi e integrare meglio le rinnovabili. Potenzialmente, l’adozione diffusa delle applicazioni IA esistenti potrebbe ridurre le emissioni fino al 5% di quelle energetiche globali nel 2035.
Ma questa opportunità non è automatica. Ostacoli infrastrutturali, mancanza di competenze digitali, problemi di sicurezza e assenza di politiche adeguate ne limitano la diffusione. La digitalizzazione nel settore energia è in ritardo rispetto ad altri comparti e solo il 2% dei fondi equity raccolti dalle start-up energetiche è andato a progetti connessi all’IA.
Non c’è trasparenza ed è un grosso problema
L’integrazione tra IA e infrastrutture energetiche implica anche nuovi rischi. La dipendenza da materie prime critiche – come il gallio, controllato per il 99% dalla Cina – apre vulnerabilità strategiche. Anche i cyberattacchi contro le utilities sono triplicati in quattro anni, e diventano più sofisticati grazie all’IA stessa. Fortunatamente, le stesse tecnologie possono essere usate per difendersi: satelliti e sensori intelligenti permettono di individuare danni in infrastrutture critiche 500 volte più rapidamente dei metodi tradizionali.
I paesi emergenti – esclusa la Cina – rappresentano metà degli utenti Internet, ma solo il 10% della capacità globale dei data center. Ma, se dotati di energia stabile e accessibile, potrebbero diventare protagonisti di un salto tecnologico. L’IA può aiutarli a ridurre i costi, risparmiare tempo e migliorare servizi essenziali. Naturalmente, serve superare ostacoli come la scarsa digitalizzazione e le frequenti interruzioni elettriche.
L’intelligenza artificiale sta ridefinendo l’economia e la società, ma anche le reti elettriche e le priorità energetiche. In questo scenario, la mancanza di trasparenza è una minaccia, non solo per l’ambiente ma anche per la tenuta del sistema energetico globale. La domanda non è se regolamentare l’IA, ma quando e come farlo. Prima che sia l’IA – o qualche blackout – a decidere per noi.
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