Per anni i data center sono rimasti infrastrutture quasi invisibili al grande pubblico. Oggi, però, l’esplosione dell’intelligenza artificiale sta cambiando completamente il loro ruolo economico ed energetico.

Ogni richiesta generata da modelli AI, ogni immagine prodotta, ogni sistema di automazione e ogni algoritmo addestrato richiedono enormi quantità di potenza computazionale. Dietro la rivoluzione dell’intelligenza artificiale esiste quindi una seconda rivoluzione, molto più fisica e concreta: quella delle infrastrutture digitali.

Il problema è che questa crescita ha un costo energetico enorme. E nei prossimi anni potrebbe diventare uno dei temi più critici della transizione energetica globale.

L’intelligenza artificiale consuma molto più di internet tradizionale

I data center non sono una novità. Da anni sostengono cloud, streaming, piattaforme digitali e servizi online. Ma l’AI generativa ha cambiato scala e intensità dei consumi.

Secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), una richiesta effettuata tramite un modello di intelligenza artificiale può consumare fino a dieci volte più energia rispetto a una ricerca tradizionale online.

Il motivo è semplice: i modelli AI richiedono capacità di calcolo enormemente superiori, con server specializzati che lavorano continuamente per addestrare algoritmi e generare risposte in tempo reale.

Secondo Goldman Sachs Research, entro il 2030 la domanda globale di energia dei data center potrebbe aumentare del 160% rispetto ai livelli attuali.

I data center stanno diventando infrastrutture energetiche

L’IEA stima che oggi i data center rappresentino circa l’1-1,5% del consumo elettrico globale, ma la crescita dell’AI potrebbe accelerare rapidamente questa quota. Negli Stati Uniti, ad esempio, i data center potrebbero arrivare a consumare fino all’8% dell’elettricità nazionale entro il 2030.

Questo significa che la corsa all’intelligenza artificiale avrà effetti diretti su:

• reti elettriche;
• investimenti infrastrutturali;
• domanda energetica;
• disponibilità di acqua;
• emissioni indirette.

Perché i data center non consumano soltanto energia. Consumano anche enormi quantità di acqua per il raffreddamento dei server.

Il nodo nascosto: acqua e raffreddamento

Uno degli aspetti meno discussi riguarda proprio il raffreddamento. I grandi data center producono enormi quantità di calore e richiedono sistemi di climatizzazione continui. Secondo uno studio dell’Università della California, l’addestramento di grandi modelli AI può comportare un utilizzo significativo di acqua indiretta, soprattutto nei sistemi di raffreddamento ad alta intensità.

In alcune aree del mondo questo sta già creando tensioni tra infrastrutture digitali e disponibilità idrica locale. Il tema è particolarmente delicato perché i nuovi hub digitali tendono a concentrarsi in territori che devono garantire contemporaneamente:

• energia stabile;
• disponibilità d’acqua;
• connessioni di rete avanzate;
• condizioni climatiche favorevoli.

La sostenibilità dell’AI, quindi, non riguarda soltanto le emissioni. Riguarda la gestione complessiva delle risorse.

Europa e Italia: la sfida delle reti

Anche l’Europa sta entrando rapidamente nella corsa globale ai data center.

Secondo il report European Data Centre Market Landscape 2025, la domanda di capacità digitale continua a crescere in tutte le principali economie europee, trainata soprattutto da cloud e intelligenza artificiale.

Ma il problema infrastrutturale è evidente: reti elettriche, autorizzazioni e capacità di distribuzione rischiano di non crescere abbastanza velocemente rispetto alla domanda.

In Italia il tema è ancora più delicato. Il Paese sta cercando di attrarre investimenti nei data center, soprattutto tra Milano e il Nord Italia, ma deve confrontarsi con:

• costi energetici elevati;
• reti da potenziare;
• disponibilità limitata di energia rinnovabile;
• necessità di accelerare autorizzazioni e infrastrutture. 

La sostenibilità digitale non è automatica

Per anni il digitale è stato percepito come qualcosa di “immateriale”. Ma la realtà è molto diversa.

Ogni servizio cloud, ogni modello AI e ogni piattaforma online dipendono da infrastrutture fisiche energivore. Per questo la sostenibilità digitale non può essere considerata automatica. Molti grandi operatori stanno investendo in:

• alimentazione da fonti rinnovabili;
• raffreddamento più efficiente;
• recupero di calore;
• data center modulari;
• ottimizzazione software.

Ma la velocità della crescita AI rischia di superare i miglioramenti di efficienza.

Il vero tema: chi sosterrà il peso energetico dell’AI?

La vera domanda non è se l’intelligenza artificiale continuerà a crescere. La domanda è quale infrastruttura energetica sosterrà questa crescita. Perché la rivoluzione dell’AI non dipende solo dagli algoritmi. Dipende da elettricità, reti, materiali critici, acqua e capacità industriale.

Nei prossimi anni il dibattito sull’intelligenza artificiale sarà quindi sempre meno soltanto tecnologico. Diventerà sempre più energetico, ambientale e geopolitico. Perché dietro ogni risposta generata da una macchina esiste una quantità enorme di energia che qualcuno dovrà produrre.

Fonti: 

• International Energy Agency (IEA) – Electricity 2024: https://www.iea.org/reports/electricity-2024
• Goldman Sachs Research – AI and power demand: https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand
• University of California – AI water consumption study: https://arxiv.org/abs/2304.03271