Quanto consuma l'intelligenza artificiale?

Con il suo utilizzo sempre più massiccio, è naturale chiedersi quanto consuma l’intelligenza artificiale. Dai chatbot ai generatori di immagini, l’AI richiede enormi quantità di energia per funzionare: oggi si stima che i sistemi di intelligenza artificiale consumino circa l’1,5% dell’elettricità mondiale. La generazione di testi, immagini e contenuti digitali comporta però anche un importante consumo idrico, legato soprattutto al raffreddamento dei data center che ospitano i modelli AI. 

Quanto consuma l’intelligenza artificiale in termini energetici

L’intelligenza artificiale fa ormai parte della nostra quotidianità, soprattutto nella sua forma generativa, che utilizziamo ogni giorno per creare testi, immagini e persino video. Ma quanto consuma l’intelligenza artificiale, concretamente?  

Per avere un’idea pratica, basta guardare ai dati diffusi da Google nel rapporto tecnico dedicato a Gemini: una richiesta media richiede circa 0,24 wattora di elettricità, equivalenti a circa 9 secondi di visione della TV (Stime variabili a seconda del modello di TV). Un valore che può sembrare minimo, ma che assume tutt’altra dimensione se moltiplicato per i milioni di query elaborate ogni giorno. 

Il consumo energetico dell’AI, quindi, è tutt’altro che irrilevante. Nel 2024, i data center hanno assorbito circa l’1,5% dell’elettricità mondiale e, in alcuni Paesi, i loro consumi hanno superato quelli delle abitazioni urbane: dal 21% contro il 18% registrato nel 2023, fino al 22% contro il 18% nel 2024. 

Va inoltre considerato che il consumo energetico dell’AI dipende soprattutto da due fasi principali: 

• Training, cioè è la fase di addestramento del modello, che richiede la maggiore quantità di energia; 
• Inference, il momento in cui il modello, già addestrato, genera una risposta, con consumi generalmente più contenuti. 

Perché l’IA consuma così tanto

Dietro ai consumi dell’intelligenza artificiale ci sono diversi fattori che contribuiscono a rendere questa tecnologia particolarmente energivora. Infatti, è utile considerare che:

• I modelli AI richiedono una potenza di calcolo estremamente elevata, perché devono eseguire miliardi di operazioni in tempi rapidissimi attraverso server e GPU ad alte prestazioni. Più il modello è complesso, maggiore sarà l’energia necessaria per farlo funzionare; 
• L’intelligenza artificiale elabora continuamente enormi quantità di dati, tra testi, immagini, video e informazioni raccolte dal web. Questo processo richiede infrastrutture sempre attive, capaci di lavorare senza interruzioni per gestire l’enorme flusso di dati; 
• La crescita costante delle richieste degli utenti aumenta ulteriormente i consumi energetici. Ogni giorno milioni di persone utilizzano chatbot, generatori di immagini e assistenti virtuali, costringendo i data center a sostenere carichi di lavoro sempre più elevati. 

Consumo acqua intelligenza artificiale: perché è necessario

L’intelligenza artificiale comporta anche un importante consumo d’acqua. Ma perché? In generale, possiamo distinguere tra consumo diretto e consumo indiretto, entrambi legati al funzionamento dei data center che ospitano i sistemi AI: 

• Consumo diretto: i data center utilizzano sistemi di raffreddamento per evitare il surriscaldamento dei server. In alcuni casi l’acqua viene fatta circolare in circuiti chiusi e poi raffreddata per essere riutilizzata. Altri impianti, invece, adottano sistemi evaporativi che disperdono parte dell’acqua nell’aria durante il processo di raffreddamento; 
• Consumo indiretto: anche la produzione dell’energia elettrica necessaria per alimentare i data center richiede grandi quantità d’acqua.  

Quanta acqua consuma l’intelligenza artificiale

Se per quanto riguarda i consumi energetici esistono numerosi dati e stime consolidate, il discorso cambia quando si parla di consumo d’acqua legato all’intelligenza artificiale. Le informazioni disponibili in merito sono ancora limitate e, in alcuni casi, persino contrastanti.  

Diversi report, tra cui quelli divulgati da Google e Microsoft, oltre ad analisi dell’ENEA e studi accademici, hanno indicato consumi che possono arrivare fino a milioni di litri al giorno per singolo data center, con casi documentati intorno ai 2,1 milioni di litri.  

Va detto, però, che questi valori non sono universali e dipendono fortemente dal sistema di raffreddamento utilizzato, dalle condizioni climatiche e dal tipo di infrastruttura. Negli ultimi aggiornamenti, infatti, è emerso che molti data center stanno riducendo il consumo idrico grazie a sistemi ad aria o al ricircolo di acqua industriale.  

Per dare un ordine di grandezza, una singola richiesta testuale su Gemini consumerebbe circa 0,26 millilitri d’acqua, pari a circa cinque gocce. 

Dove avvengono i consumi: il ruolo dei data center

Quando si parla di consumi dell’intelligenza artificiale, il punto centrale sono i data center, la cui posizione dipende molto dalla disponibilità di energia elettrica e acqua che, come abbiamo visto, sono due risorse essenziali per far funzionare e raffreddare migliaia di server.  

Anche l’efficienza delle infrastrutture fa una grande differenza: alcuni impianti più moderni riescono a ridurre gli sprechi grazie a tecnologie di raffreddamento e gestione energetica più avanzate.  

Nonostante questi miglioramenti, l’impatto sulle risorse locali rimane comunque rilevante, soprattutto in aree dove energia e acqua non sono abbondanti. È proprio questo equilibrio tra necessità tecnologiche e sostenibilità che sta diventando sempre più delicato nella scelta dei luoghi in cui costruire questi centri. 

Impatto ambientale dell’intelligenza artificiale

L’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale appare destinato a crescere in modo significativo nei prossimi anni.  

Le stime indicano che entro il 2030 i data center potrebbero arrivare a consumare circa il doppio dell’elettricità utilizzata oggi, spinti dall’aumento delle capacità di calcolo e dalla diffusione sempre più ampia di questi sistemi.  

Non è solo l’energia a preoccupare: anche il consumo d’acqua è destinato a crescere in modo molto marcato. Secondo uno studio dell’Öko-Institut per Greenpeace, il fabbisogno idrico per il raffreddamento dei data center potrebbe passare da 175 miliardi di litri nel 2023 a circa 664 miliardi nel 2030, una quantità paragonabile al consumo annuo di una grande area urbana tre volte Milano.  

A questo si aggiunge l’impatto della produzione hardware: tra il 2023 e il 2024, la fabbricazione dei chip per l’AI ha registrato un forte aumento sia nei consumi energetici sia nelle emissioni, con crescite superiori al 300%. 

L’intelligenza artificiale può diventare più sostenibile?

I dati oggi disponibili sui consumi dell’intelligenza artificiale sono fondamentali per capire in che direzione intervenire e individuare soluzioni che la rendano più sostenibile.  

Un primo passo importante riguarda lo sviluppo di modelli più efficienti, capaci di richiedere meno potenza di calcolo sia nella fase di addestramento sia durante l’inferenza, per ridurre il fabbisogno energetico complessivo. 

Un ruolo decisivo, però, sarà giocato dalla capacità di far crescere l’AI insieme alla diffusione delle energie rinnovabili (solare, eolico), sempre più adottate anche dalle grandi aziende tecnologiche.  

Un aspetto, questo, fondamentale, sia perché l’intelligenza artificiale è ormai parte integrante della vita quotidiana, sia perché può diventare essa stessa uno strumento utile alla sostenibilità – si pensi alla sua capacità di ottimizzare processi, ridurre sprechi e migliorare l’efficienza in diversi settori. 

In questa direzione, diventa essenziale agire su più fronti: 

• Progettare modelli più efficienti e meno energivori; 
• Ridurre e selezionare con maggiore attenzione i dati utilizzati per l’addestramento; 
• Alimentare progressivamente i data center con fonti rinnovabili. 

In prospettiva, l’intelligenza artificiale può contribuire concretamente alla riduzione dell’impatto ambientale in molti ambiti. La priorità resta però, chiaramente, quella di rendere più sostenibile la sua stessa infrastruttura, con un approccio più consapevole e responsabile.

FAQ sul consumo dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale consuma più di internet?

Dipende dal confronto. Una singola richiesta a un'AI generativa consuma circa 10 volte più energia rispetto a una normale ricerca su Google.  

Quanta acqua serve per usare un chatbot?

Secondo i dati Google sull’utilizzo di Gemini, una richiesta testuale media consuma 0,26 millilitri d’acqua. Su larga scala i consumi diventano significativi. 

Il consumo dipende dal tipo di modello?

Sì, modelli più grandi e complessi richiedono molta più energia rispetto a quelli più piccoli ed efficienti. 

I data center inquinano molto?

Possono avere un impatto rilevante, soprattutto se alimentati da fonti fossili e non ottimizzati. 

Si può ridurre il consumo dell’IA?

Sì, se si lavora sul miglioramento dell’efficienza dei modelli e se si usano energie rinnovabili nei data center. 

Qual è l’impatto ambientale futuro dell’IA?

È destinato a crescere, ma può essere mitigato con innovazione tecnologica e maggiore sostenibilità.