L’espansione tumultuosa dell’intelligenza artificiale sta ridefinendo i paradigmi dell’economia globale, trasformando interi settori industriali e modificando profondamente le nostre abitudini quotidiane. Tuttavia, questa rivoluzione tecnologica apparentemente immateriale poggia su fondamenta fisiche imponenti e altamente energivore. Un recente e dettagliato studio pubblicato dall’Istituto per l’Acqua, l’Ambiente e la Salute dell’Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH) ha lanciato un severo allarme globale: l’impatto ambientale dell’IA sta crescendo a ritmi insostenibili, minacciando di rivaleggiare entro il prossimo decennio con l’impronta ecologica di intere e grandi nazioni industriali. Il documento evidenzia come la narrazione di una tecnologia eterea basata sul cloud nasconda una realtà fatta di un consumo smodato di risorse naturali vitali come l’elettricità, l’acqua dolce e il suolo fertile.
Il peso ecologico dei data center globali entro il prossimo decennio
Le proiezioni fornite dagli esperti delle Nazioni Unite delineano uno scenario macroeconomico estremamente preoccupante per quanto riguarda i data center per l’intelligenza artificiale. Secondo il rapporto, entro la fine del decennio queste strutture arriveranno a consumare circa 945 terawattora di energia elettrica su base annua. Per comprendere la portata di questo dato, basti pensare che tale fabbisogno energetico rappresenta quasi il tre per cento dell’intera domanda elettrica mondiale ed è pari a circa tre volte il consumo energetico annuale combinato di nazioni densamente popolate come il Pakistan, il Bangladesh e la Nigeria, che insieme ospitano oltre seicentocinquanta milioni di persone. Già nel corso degli ultimi anni, i centri di calcolo globali hanno assorbito una quantità di energia tale da posizionarli idealmente all’undicesimo posto nella classifica dei maggiori consumatori mondiali di elettricità, superando stati sovrani fortemente industrializzati e confermando un trend di crescita che prevede il raddoppio dei consumi in soli cinque anni.
Il consumo idrico della tecnologia e la sete invisibile degli algoritmi
Oltre all’enorme dispendio di elettricità, il report dell’ONU focalizza l’attenzione su un aspetto spesso trascurato dal dibattito pubblico, ovvero l’impronta idrica dell’intelligenza artificiale. I supercomputer che elaborano i complessi modelli matematici generano una quantità colossale di calore termico, richiedendo imponenti sistemi di raffreddamento a ciclo continuo che fanno evaporare enormi volumi d’acqua dolce. Le stime delle Nazioni Unite indicano che entro il duemilatrenta l’infrastruttura globale legata all’IA richiederà l’impressionante cifra di nove mila trecento miliardi di litri d’acqua all’anno. Questo quantitativo colossale equivale al fabbisogno idrico domestico essenziale di circa un miliardo e trecento milioni di persone residenti nell’Africa subsahariana, esacerbando le tensioni idriche in aree già duramente colpite dai cambiamenti climatici e dalla desertificazione. Gli scienziati avvertono che molte scelte considerate ecologiche dal punto di vista delle emissioni di carbonio si rivelano drammaticamente peggiori per quanto riguarda il consumo di risorse idriche locali.
La fase di inferenza e il costo energetico delle richieste quotidiane
Un altro mito sfatato dal dossier delle Nazioni Unite riguarda la reale origine del consumo energetico dell’IA. Mentre la percezione comune tende a identificare la fase di addestramento dei modelli linguistici come il momento di massimo impatto ecologico, la ricerca dimostra che l’ottanta o il novanta per cento della domanda energetica complessiva è generata dalla cosiddetta fase di inferenza, ovvero l’utilizzo quotidiano e continuo dei modelli da parte degli utenti finali. Piattaforme popolarissime come ChatGPT processano ormai circa due miliardi e mezzo di prompt giornalieri, traducendosi in un consumo annuo stimato di 383 gigawattora di elettricità per un singolo prodotto software. Per compensare le sole emissioni di anidride carbonica derivanti da questa mole di interrogazioni quotidiane sarebbe necessaria la piantumazione di oltre due milioni e mezzo di alberi da coltivare accuratamente per dieci anni, un’area boschiva equivalente all’intera superficie dell’isola di Manhattan. Inoltre, la generazione di contenuti multimediali aggrava ulteriormente la situazione, poiché la creazione di una singola immagine tramite intelligenza artificiale richiede oltre millequattrocento volte l’energia necessaria per una semplice classificazione testuale, mentre la produzione di brevi video digitali consuma una quantità di corrente paragonabile all’elaborazione di duecentomila messaggi di posta elettronica indesiderata.
Il paradosso di Jevons e l’illusione dell’efficienza energetica nell’IA
Molte grandi aziende tecnologiche multinazionali difendono i propri investimenti infrastrutturali promettendo costanti miglioramenti nell’efficienza hardware e nell’ottimizzazione del codice software. Tuttavia, gli esperti dell’ONU mettono in guardia contro una nota legge economica nota come paradosso di Jevons, o effetto rimbalzo. Questa teoria economica dimostra come l’introduzione di innovazioni tecnologiche capaci di aumentare l’efficienza nell’uso di una determinata risorsa non si traduca in una riduzione del suo consumo complessivo, bensì nel suo esatto contrario. Rendendo l’elaborazione degli algoritmi più economica, rapida e accessibile, i costi operativi si riducono, stimolando una crescita esponenziale della domanda di mercato e un conseguente aumento assoluto dello sfruttamento delle risorse planetarie. Di conseguenza, le ottimizzazioni ingegneristiche non saranno sufficienti a mitigare l’impronta ecologica dell’IA senza l’introduzione di severe normative di governance ambientale e di limiti strutturali allo sviluppo incontrollato dei data center.
Squilibri geopolitici e l’impatto ambientale nei paesi in via di sviluppo
Il rapporto delle Nazioni Unite solleva infine una questione cruciale legata alla giustizia climatica e alla distribuzione geografica dei costi ecologici. I benefici economici e operativi derivanti dall’adozione dell’intelligenza artificiale sono fortemente concentrati in un ristretto nucleo di paesi industrializzati, con circa il novanta per cento della capacità computazionale globale localizzata esclusivamente tra gli Stati Uniti e la Cina, e solo trentadue nazioni al mondo in grado di ospitare infrastrutture cloud specializzate di alto livello. Al contrario, i costi ambientali più pesanti, legati all’estrazione di minerali rari, allo sfruttamento intensivo del territorio per la costruzione di impianti energetici e allo smaltimento di oltre due milioni e mezzo di tonnellate di rifiuti elettronici prodotti annualmente dall’obsolescenza rapida dei microchip di ultima generazione, gravano in modo sproporzionato sulle comunità locali dei paesi in via di sviluppo, in particolare nelle regioni emergenti dell’Asia e dell’Africa. Senza una cooperazione internazionale trasparente e una pianificazione territoriale integrata che inserisca le infrastrutture digitali all’interno delle politiche di gestione idrica e fondiaria, la transizione tecnologica rischia di accentuare le disuguaglianze globali a spese della sostenibilità del nostro pianeta.
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