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- L'IA consumerà 6 miliardi di litri d'acqua per addestramento.
- I data center consumeranno 146 terawattora entro il 2027.
- Una query AI usa 10 volte l'energia di Google.
Oggi, 12 maggio 2025, alle ore 06:15, emerge con forza un tema cruciale nel dibattito sull’intelligenza artificiale: la sua sostenibilità ambientale, in particolare il consumo di acqua. L’addestramento dei modelli di IA, infatti, richiede risorse idriche ingenti, sollevando interrogativi sulla compatibilità tra progresso tecnologico e tutela dell’ambiente.
L’insostenibile sete dell’IA
L’allarme è stato lanciato durante il Digital Sustainability Day, dove è emerso che l’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale generativa richiederà circa 6 miliardi di litri d’acqua. Questa cifra, apparentemente astratta, corrisponde al consumo annuo di decine di migliaia di famiglie, una quantità impressionante che mette in luce l’impatto concreto dell’IA sulle risorse idriche.
Ma perché l’IA ha bisogno di così tanta acqua? La risposta si trova nei centri elaborazione dati, le enormi strutture industriali che alloggiano i server preposti all’analisi dei dati e all’esecuzione dei calcoli richiesti dai modelli di IA. Durante le fasi di training, queste macchine generano un forte calore che deve essere disperso per assicurare il corretto funzionamento. L’acqua, quindi, è impiegata nei sistemi di raffreddamento, divenendo un componente fondamentale per l’operatività dell’infrastruttura digitale.

PROMPT: Un’immagine iconica che raffigura la complessa relazione tra intelligenza artificiale e risorse idriche. Al centro, un cervello stilizzato, simbolo dell’IA, è avvolto da un vortice d’acqua che si assottiglia verso il basso, rappresentando il consumo idrico. Alla base, un paesaggio arido e screpolato simboleggia la siccità e la scarsità d’acqua. Lo stile dell’immagine è ispirato all’arte naturalista e impressionista, con una palette di colori caldi e desaturati che evocano un senso di urgenza e preoccupazione. L’immagine non deve contenere testo e deve essere semplice, unitaria e facilmente comprensibile.
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Il paradosso energetico dell’IA
Il consumo di acqua è solo una faccia della medaglia. L’IA, infatti, è anche un’energivora, richiedendo quantità sempre maggiori di energia elettrica per alimentare i data center. Prevedibilmente, entro il 2027, il fabbisogno energetico di tali centri supererà i 146 terawattora all’anno, con un incremento annuale del 44%. Una singola interrogazione a un chatbot AI può necessitare fino a dieci volte l’energia di una consueta ricerca su Google, un dato che, moltiplicato per milioni di utenti, diviene preoccupantemente grande.
Questa situazione delinea un vero e proprio “paradosso energetico dell’IA”: all’aumentare e all’evolversi dell’IA, cresce il suo consumo energetico, minacciando la sostenibilità intrinseca di questa tecnologia. Se le reti elettriche già lottano per soddisfare la domanda esistente, l’IA potrebbe arrivare a consumare più energia dell’intera Islanda, un fatto che richiede una riflessione urgente sul futuro energetico del nostro pianeta.
Sostenibilità digitale: una sfida complessa
La questione della sostenibilità digitale è particolarmente critica in un Paese come l’Italia, dove la rete idrica disperde circa la metà dell’acqua potabile e la siccità è un problema strutturale, soprattutto al Sud. In questa situazione, l’impiego di risorse idriche per il funzionamento del digitale pone degli interrogativi sulla concreta sostenibilità di questo modello di sviluppo.
Tuttavia, la tecnologia può anche essere parte della soluzione. Per esempio, l’implementazione di sensori e sistemi avanzati per l’irrigazione potrebbe dimezzare la quantità di acqua utilizzata nei campi agricoli, assicurando efficacia e risparmio di risorse. La sostenibilità digitale, quindi, non si limita a stimare le emissioni o il consumo idrico di un sistema, ma include la valutazione del risparmio che la stessa tecnologia può generare altrove in termini di energia, risorse e tempo.
Verso un futuro sostenibile: un imperativo etico
La sfida della sostenibilità digitale è complessa e richiede un approccio multidisciplinare che coinvolga governi, aziende, ricercatori e cittadini. È necessario investire in energie rinnovabili, ottimizzare l’efficienza energetica dei data center, ridurre le perdite idriche e promuovere l’adozione di tecnologie intelligenti per la gestione delle risorse.
Ma soprattutto, è necessario un cambio di mentalità, una maggiore consapevolezza dell’impatto ambientale delle nostre azioni digitali e un impegno concreto per un futuro più sostenibile. La sostenibilità digitale non è solo una questione tecnica, ma un imperativo etico, una responsabilità che abbiamo nei confronti delle generazioni future.
Amici lettori, riflettiamo insieme su questo tema cruciale. L’intelligenza artificiale, con le sue infinite potenzialità, può davvero migliorare la nostra vita, ma non a costo di compromettere il futuro del nostro pianeta.
Nozione base di IA: L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale richiede una grande quantità di dati. Questi dati vengono elaborati da algoritmi complessi che “imparano” a riconoscere schemi e a fare previsioni. Più dati vengono forniti, più il modello diventa preciso, ma maggiore è anche il consumo di energia e risorse.
Nozione avanzata di IA: L’apprendimento federato è una tecnica che consente di addestrare modelli di intelligenza artificiale su dati decentralizzati, senza la necessità di trasferire i dati a un server centrale. Questo approccio può ridurre significativamente il consumo di energia e migliorare la privacy dei dati.
Riflettiamo: siamo disposti a rinunciare a un po’ di comodità e velocità per un futuro più sostenibile? La risposta a questa domanda determinerà il futuro dell’intelligenza artificiale e del nostro pianeta.
- Pagina ufficiale del Digital Sustainability Day 2025, evento citato nell'articolo.
- Dati sui consumi idrici di Google, Microsoft e Meta.
- Sito ufficiale del Digital Sustainability Day, evento menzionato nell'articolo.
- Report IEA "Electricity 2024" con previsioni sull'espansione del settore elettrico al 2027.