Novecentoquarantacinque terawattora l'anno. È la stima che l'Università delle Nazioni Unite attribuisce ai data center che alimentano l'intelligenza artificiale entro il 2030, in uno studio pubblicato all'inizio di giugno dall'Istituto per l'Acqua, l'Ambiente e la Salute (UNU-INWEH) e ripreso da UN News. Per avere un termine di paragone: è quasi il triplo del consumo elettrico annuo combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria, paesi che insieme contano oltre 650 milioni di abitanti.
Il numero, di per sé enorme, è solo l'inizio. Lo studio calcola anche un'impronta idrica, quella legata al raffreddamento degli impianti e alla produzione di energia, che entro la fine del decennio potrebbe eguagliare il fabbisogno idrico domestico di base di 1,3 miliardi di persone nell'Africa subsahariana. E un'impronta di suolo, legata alla generazione di energia e alle catene di fornitura, che potrebbe superare i 14.500 chilometri quadrati, più o meno il doppio dell'area metropolitana di Giacarta.
Il dato forse più controintuitivo riguarda dove si concentra davvero il consumo energetico dell'IA. Il dibattito pubblico si è concentrato per anni sull'energia necessaria ad addestrare i grandi modelli, ma secondo lo studio l'uso quotidiano, ogni domanda posta a un assistente virtuale, ogni immagine generata, rappresenta tra l'80 e il 90% della domanda energetica complessiva. Un solo servizio di IA molto diffuso elabora, secondo le stime citate, circa 2,5 miliardi di richieste al giorno, con un consumo che si misura in centinaia di gigawattora l'anno. E non tutte le richieste pesano allo stesso modo: generare una singola immagine può richiedere più di mille volte l'energia di una semplice classificazione di testo, mentre generare un video ne richiede ancora di più.
C'è poi un paradosso che lo studio mette in evidenza senza mezzi termini: passare a fonti rinnovabili può ridurre le emissioni di carbonio, ma in alcuni casi aumenta significativamente il consumo di acqua o l'uso di suolo, spostando semplicemente il problema invece di risolverlo. E i costi ambientali non si distribuiscono in modo uniforme: alcuni paesi vedono i data center assorbire una quota crescente della propria elettricità nazionale, mentre altrove le nuove infrastrutture attingono pesantemente da riserve idriche già sotto stress, talvolta in condizioni di siccità.
A completare il quadro c'è un dato sulla concentrazione geografica del potere di calcolo: oltre il 90% della capacità di elaborazione specializzata per l'IA si trova in soli due paesi, Stati Uniti e Cina, mentre più di 150 nazioni non dispongono di infrastrutture significative sul proprio territorio, un fatto che secondo i ricercatori dell'UNU pone anche un problema di giustizia ambientale, con alcuni paesi che sopportano i costi senza condividere i benefici della crescita legata all'IA.
Lo studio non è, precisano gli stessi autori, un argomento contro l'intelligenza artificiale in quanto tale, ma un invito a pianificare la sua espansione dentro i limiti del pianeta, integrando le infrastrutture IA nella pianificazione energetica, idrica e territoriale, invece di lasciarle crescere come se le risorse fossero infinite.