La crescita dei modelli di intelligenza artificiale non riguarda soltanto sicurezza ed etica: secondo Roberto Setola, direttore del master in Cybersecurity management dell’Università Campus Biomedico di Roma, sta aumentando anche la pressione su energia, acqua ed equilibri geopolitici.
In un intervento all’ANSA, l’esperto richiama l’attenzione sui data center dedicati all’IA. La International Energy Agency, riferisce Setola, stima un passaggio da circa 155 TWh consumati nel 2025 a circa 465 TWh nel 2030.
Data center IA: consumi triplicati nelle stime al 2030
Il punto centrale è la crescita dell’infrastruttura necessaria ad addestrare e far funzionare i sistemi di IA. Setola cita una stima della International Energy Agency secondo cui i data center AI-focused avrebbero utilizzato circa 155 TWh nel 2025 e potrebbero arrivare a circa 465 TWh nel 2030.
Se la previsione si concretizzasse, il consumo verrebbe triplicato nell’arco di cinque anni. Nella lettura dell’esperto, questi impianti arriverebbero a rappresentare circa l’1,4% dell’elettricità mondiale nel 2030, rispetto allo 0,5% indicato per il 2025.
Setola collega questo fenomeno anche al ricorso quotidiano agli strumenti generativi: ogni ricerca effettuata con ChatGPT, osserva, richiede energia elettrica. L’affermazione non quantifica il consumo della singola richiesta, ma serve a ricondurre l’impatto complessivo alla moltiplicazione degli utilizzi e alle infrastrutture che li sostengono.
Non c’è soltanto l’elettricità: il nodo dell’acqua
I data center hanno bisogno di sistemi di raffreddamento e, per questo, il loro impatto può coinvolgere anche le risorse idriche. L’esperto indica un consumo d’acqua pari a circa lo 0,23% dei consumi idrici mondiali per i processi di raffreddamento.
La questione diventa particolarmente rilevante sul piano locale. La collocazione dei centri, spiega Setola, può incidere sull’equilibrio idrico di una determinata area quando il prelievo dalle falde è elevato. Al quadro ambientale aggiunge inoltre le emissioni di CO2 e i residui di combustione, con possibili effetti climatici.
Il legame tra IA e nuovi squilibri geopolitici
L’analisi non si ferma alle risorse fisiche. Secondo Setola, i Paesi con grandi disponibilità di gas ed energia potrebbero preferire vendere tali risorse ai data center, capaci di pagare prezzi più alti, a scapito di altri acquirenti.
In questa dinamica, i Paesi meno sviluppati rischierebbero di avere un accesso più difficile alle fonti energetiche e di ricorrere maggiormente al carbone. Per l’esperto, ciò aggraverebbe sia il danno ambientale sia il divario già esistente fra economie più ricche e Paesi con minori risorse.
Il dibattito sul rallentamento dello sviluppo
Setola sostiene che maggiori controlli e un rallentamento siano necessari, perché l’IA sarebbe ormai in grado di oltrepassare limiti di sicurezza fissati dai programmatori. Allo stesso tempo, invita a distinguere questo tema dalle dinamiche economiche del settore.
La crescita dell’IA viene infatti descritta come molto rapida e potenzialmente esponenziale, ma l’esperto parla anche di una possibile bolla economica: le grandi aziende del comparto avrebbero investito molto, mentre i ritorni sarebbero in calo. Nella sua interpretazione, gli appelli a rallentare possono quindi avere anche una componente di strategia di mercato.
Domande frequenti
Quanto potrebbero consumare i data center per l’IA nel 2030?
Setola riferisce una stima della International Energy Agency di circa 465 TWh nel 2030, contro circa 155 TWh nel 2025. Si tratta di una previsione, non di un dato già consolidato.
Perché i data center consumano acqua?
L’acqua è impiegata nei processi di raffreddamento. Il tema è particolarmente sensibile nelle aree in cui grandi prelievi possono incidere sulle risorse idriche locali.
Qual è il rischio geopolitico evidenziato dall’esperto?
Il rischio indicato è che l’energia venga indirizzata verso i data center disposti a pagare di più, lasciando i Paesi meno sviluppati con minori alternative e un possibile maggiore ricorso al carbone.
Considerazioni finali
Il dato più rilevante non è che l’IA consumi risorse, aspetto inevitabile per una tecnologia basata su infrastrutture fisiche, ma la velocità con cui la domanda potrebbe crescere. Triplicare i consumi dei data center AI-focused in cinque anni, secondo la stima citata, impone di discutere insieme capacità di calcolo, disponibilità energetica e sostenibilità territoriale.
Legare ambiente e geopolitica rende il tema meno astratto: l’espansione dei data center non si misura solo in potenza computazionale, ma anche nella distribuzione di elettricità e acqua. È questo il punto decisivo sollevato dall’esperto, perché le risorse necessarie all’IA possono incidere direttamente sugli equilibri fra Paesi e territori.