L’intelligenza artificiale sembra vivere in uno spazio immateriale. In realtà, ogni risposta generata nasce dentro enormi infrastrutture fisiche che consumano elettricità, producono calore e, in molti casi, utilizzano acqua per il raffreddamento. Negli Stati Uniti la crescita dei data center ha già provocato proteste, tensioni politiche e nuove limitazioni.
Quando chiediamo a un sistema di intelligenza artificiale di scrivere un testo, creare un’immagine o analizzare dei dati, il risultato appare quasi istantaneamente sullo schermo. Questa velocità può farci dimenticare che dietro ogni elaborazione esiste una complessa macchina industriale.
L’AI non funziona in una nuvola astratta. Ha bisogno di processori, server, sistemi di raffreddamento, reti elettriche, generatori di emergenza, connessioni ad alta velocità e grandi edifici progettati per funzionare senza interruzioni.
Proprio questi edifici, i data center, sono diventati uno dei simboli più concreti della trasformazione digitale. E anche uno dei suoi aspetti più discussi.
Il 18 luglio 2026 negli Stati Uniti si sono svolte 142 manifestazioni in 42 Stati contro la rapida espansione dei data center. È stata la prima mobilitazione coordinata su scala nazionale dedicata specificamente agli effetti locali delle infrastrutture necessarie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Il cloud è molto meno leggero di quanto sembri
La parola “cloud” richiama qualcosa di leggero, remoto e quasi invisibile. In realtà, i servizi digitali vengono eseguiti all’interno di strutture che possono occupare superfici molto estese.
Un data center ospita migliaia di server organizzati in file di armadi informatici. Queste macchine elaborano e archiviano dati continuamente. Per evitare il surriscaldamento devono essere raffreddate, mentre sistemi di alimentazione ridondanti garantiscono il funzionamento anche in caso di guasti alla rete.
L’intelligenza artificiale ha accelerato questo processo. I modelli più avanzati richiedono chip specializzati, come le GPU, capaci di eseguire enormi quantità di calcoli in parallelo. La loro elevata potenza comporta però una maggiore densità energetica e una produzione di calore superiore rispetto a molti sistemi informatici tradizionali.
Un grande centro specializzato nell’AI può quindi assorbire una quantità di elettricità paragonabile a quella utilizzata da una città di medie dimensioni. Secondo l’Agenzia internazionale dell’energia, un tipico data center dedicato all’intelligenza artificiale può consumare quanto circa 100.000 abitazioni, mentre alcuni dei più grandi progetti in costruzione potrebbero arrivare a venti volte tanto.
Quanto consuma realmente l’intelligenza artificiale?
Non esiste una risposta unica. Il consumo energetico di una richiesta fatta all’AI dipende da molti fattori:
- dal modello utilizzato;
- dalla lunghezza della richiesta e della risposta;
- dal tipo di elaborazione, come testo, audio, video o immagini;
- dall’efficienza dei processori;
- dal livello di utilizzo dei server;
- dal sistema di raffreddamento;
- dalla posizione geografica del data center;
- dalla fonte utilizzata per produrre l’elettricità.
Per questo motivo, attribuire a ogni domanda una quantità fissa di energia può essere fuorviante. Una breve risposta testuale e la generazione di un video ad alta risoluzione richiedono carichi di calcolo profondamente differenti.
Il dato più significativo riguarda quindi il consumo complessivo dell’infrastruttura. Nel 2024 i data center rappresentavano circa l’1,5% della domanda mondiale di elettricità. Nello scenario centrale dell’Agenzia internazionale dell’energia, il loro consumo globale potrebbe più che raddoppiare, raggiungendo circa 945 terawattora nel 2030, poco meno del 3% della domanda elettrica mondiale.
Nel solo 2025, il consumo elettrico dei data center è aumentato del 17%, mentre quello delle strutture maggiormente orientate all’intelligenza artificiale è cresciuto ancora più rapidamente.
Negli Stati Uniti il fenomeno è ancora più evidente. I data center utilizzavano circa il 4,4% dell’elettricità nazionale nel 2023. Secondo le proiezioni del Dipartimento dell’Energia statunitense, potrebbero arrivare a rappresentare tra il 6,7% e il 12% entro il 2028.
Perché serve anche tanta acqua?
Gran parte dell’elettricità utilizzata dai server viene trasformata in calore. Questo calore deve essere rimosso continuamente per evitare malfunzionamenti e danni alle apparecchiature.
Alcuni data center utilizzano prevalentemente sistemi di raffreddamento ad aria. Altri adottano circuiti a liquido o torri evaporative, che possono consumare acqua direttamente. Esiste poi un consumo indiretto: anche le centrali che producono l’elettricità possono usare acqua nei propri processi.
La quantità necessaria varia moltissimo. Uno studio del Lawrence Berkeley National Laboratory ha rilevato differenze superiori a 10.000 volte nel consumo idrico associato ai diversi carichi informatici. A incidere sono il tipo di raffreddamento, il clima, l’efficienza dei server, il mix elettrico locale e il livello di utilizzo delle apparecchiature.
Questo significa che non tutti i data center hanno lo stesso impatto. Una struttura costruita in una zona fresca, alimentata da energia a basse emissioni e dotata di sistemi efficienti può avere caratteristiche molto diverse da un impianto situato in un territorio già colpito da siccità o difficoltà di approvvigionamento idrico.
Il problema diventa quindi soprattutto locale: anche un consumo limitato in termini globali può essere molto rilevante quando si concentra in una comunità con reti elettriche, acquedotti o risorse naturali già sotto pressione.
Perché negli Stati Uniti stanno crescendo le proteste?
Le manifestazioni non sono necessariamente rivolte contro l’intelligenza artificiale in sé. Molte comunità chiedono maggiore trasparenza sulle conseguenze dei nuovi progetti.
Le principali preoccupazioni riguardano:
L’aumento della domanda elettrica. Se la rete deve essere potenziata per alimentare una grande struttura privata, gli abitanti temono che parte dei costi possa ricadere sulle bollette.
Il consumo di acqua. Nelle zone soggette a siccità, l’arrivo di un impianto di grandi dimensioni può alimentare il timore di una competizione tra usi industriali, agricoli e domestici.
L’occupazione del territorio. Alcuni progetti interessano centinaia di ettari e possono modificare aree rurali, paesaggi e comunità locali.
Il rumore e l’inquinamento. Ventole, impianti di raffreddamento e generatori diesel di emergenza possono produrre rumore ed emissioni.
La scarsa trasparenza. Spesso le informazioni su consumi, incentivi pubblici e accordi con le amministrazioni arrivano quando il progetto è già in fase avanzata.
Negli Stati Uniti l’opposizione ha superato le tradizionali divisioni politiche. Le proteste coinvolgono comunità progressiste, gruppi ambientalisti, agricoltori, proprietari di terreni e movimenti conservatori preoccupati per i costi e per il controllo del territorio.
Il caso di New York
Nel luglio 2026 lo Stato di New York è diventato il primo negli Stati Uniti a introdurre una moratoria statale sui nuovi data center hyperscale.
Il provvedimento sospende per un anno alcune autorizzazioni relative ai grandi progetti, con particolare attenzione alle strutture che richiedono almeno 50 megawatt di potenza. Durante questo periodo dovranno essere definite regole più precise sui costi per la rete, sull’utilizzo delle risorse, sull’efficienza e sui benefici destinati alle comunità ospitanti.
La moratoria non rappresenta un rifiuto permanente della tecnologia. È piuttosto un tentativo di guadagnare tempo per costruire un sistema normativo capace di bilanciare sviluppo digitale, tutela dei cittadini e sicurezza energetica.
Il governo dello Stato ha presentato la misura come la prima moratoria statale americana dedicata ai nuovi data center hyperscale e come un modello potenziale per le altre amministrazioni.
L’AI è soltanto un problema per l’energia?
No. L’intelligenza artificiale può anche aiutare il sistema energetico.
Può migliorare le previsioni sulla produzione eolica e solare, ottimizzare il funzionamento degli edifici, individuare guasti, coordinare sistemi di accumulo e rendere più flessibile la domanda elettrica. Secondo l’Agenzia internazionale dell’energia, esiste un potenziale significativo per utilizzare l’AI nell’ottimizzazione del riscaldamento, del raffreddamento e della gestione delle reti.
Il punto non è quindi scegliere tra intelligenza artificiale ed energia sostenibile. La vera questione riguarda come, dove e per quali applicazioni viene impiegata la capacità di calcolo.
Un modello più efficiente, capace di ottenere risultati simili utilizzando meno risorse, può ridurre il consumo per singola operazione. Ma l’aumento continuo del numero di utenti e servizi potrebbe compensare questi miglioramenti. È il cosiddetto effetto rimbalzo: una tecnologia diventa più efficiente, costa meno e finisce per essere utilizzata molto di più.
Come rendere più sostenibili i data center
Le possibili soluzioni esistono, ma richiedono coordinamento tra imprese tecnologiche, governi, operatori energetici e territori.
La prima strada è migliorare l’efficienza di chip, server e modelli di intelligenza artificiale. Non tutte le attività richiedono sistemi giganteschi: per molte applicazioni possono bastare modelli più piccoli e specializzati.
Anche la localizzazione è decisiva. Costruire i data center vicino a fonti elettriche a basse emissioni, in territori con minore stress idrico e dove la rete dispone di capacità sufficiente può ridurre diversi impatti.
I sistemi di raffreddamento a liquido, i circuiti chiusi, il riutilizzo dell’acqua e le tecnologie che limitano l’evaporazione possono diminuire il prelievo idrico. In alcuni casi, il calore prodotto dai server può essere recuperato per alimentare reti di teleriscaldamento o attività industriali.
Servono inoltre dati pubblici e confrontabili. Conoscere consumi elettrici, uso dell’acqua, emissioni, fonti energetiche e benefici economici permetterebbe alle comunità di valutare i progetti con maggiore consapevolezza.
Il futuro digitale avrà bisogno di un futuro energetico
L’intelligenza artificiale non è immateriale. Dietro la semplicità di una domanda digitata sullo schermo esiste una catena fisica fatta di silicio, elettricità, acqua, edifici e reti.
Questo non significa che ogni utilizzo dell’AI sia insostenibile o che la crescita dei data center debba essere fermata. Significa però che la rivoluzione digitale non può essere progettata separatamente da quella energetica.
Nei prossimi anni il vero indicatore di progresso potrebbe non essere soltanto la potenza dei nuovi modelli, ma la loro capacità di offrire servizi utili consumando meno risorse.
Perché, se l’intelligenza artificiale ha fame di energia, la vera intelligenza sarà imparare a utilizzarla meglio.
