{"id":828264,"date":"2026-04-26T15:00:00","date_gmt":"2026-04-26T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lettera43.it\/?p=1298285"},"modified":"2026-04-26T15:00:00","modified_gmt":"2026-04-26T15:00:00","slug":"lia-e-il-problema-dei-consumi-di-energia-chi-paga-il-conto-salato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nugnes.com\/?p=828264","title":{"rendered":"L\u2019IA e il problema dei consumi di energia: chi paga il conto salato?"},"content":{"rendered":"\n

Ogni mattina, in qualche parte del mondo, un modello di intelligenza artificiale<\/strong> risponde a milioni di domande. E ogni volta che lo fa, una rete elettrica registra un aumento di carico<\/strong>. Cos\u00ec, anche se a singhiozzo si discute di sostenibilit\u00e0<\/strong>, una delle tecnologie considerate tra le pi\u00f9 promettenti<\/a> presenta un aspetto trascurato dai pi\u00f9: la bolletta energetica<\/strong>. Se infatti c’\u00e8 una cosa che potrebbe rallentare davvero la corsa dell’IA<\/strong> \u00e8 proprio questa. Dietro ogni nostro messaggio ci sono server<\/strong>, sistemi di raffreddamento<\/strong> e infrastrutture che non devono fermarsi mai.<\/p>\n\n\n

\"L\u2019IA<\/a>
Data center (foto Unsplash).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n

Media di 3 wattora per prompt, ma il range \u00e8 molto ampio<\/h2>\n\n\n\n

Le stime sul consumo<\/strong><\/a> per singola interazione variano sensibilmente. Una media spesso citata si aggira intorno ai 3 wattora per prompt<\/strong>, ma il range \u00e8 molto pi\u00f9 ampio e varia da meno di 1 wattora nei casi pi\u00f9 efficienti fino agli oltre 30 nei modelli pi\u00f9 complessi. Per dare un ordine di grandezza, si passa dal consumo di un piccolo dispositivo indossabile per pochi minuti, come uno smartwatch<\/strong>, fino a quello di un elettrodomestico in funzione prolungata, l’equivalente di un forno a microonde<\/strong> acceso per 20 minuti. Tuttavia, il punto non \u00e8 la singola domanda che facciamo a ChatGPT<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Valanga di query giornaliere e impatti ambientali significativi<\/h2>\n\n\n\n

A incidere sono, da un lato, le differenze tra modelli. GPT-4o<\/strong>, per esempio, pu\u00f2 richiedere circa 0,43 wattora per una semplice richiesta, mentre sistemi pi\u00f9 intensivi come o3<\/strong> o DeepSeek-R1<\/strong> superano i 33 wattora, una differenza di oltre 70 volte. Dall’altro lato, il tema \u00e8 di scala. Come stimano alcuni studi recenti, 700 milioni di query giornaliere<\/strong> su GPT-4o equivalgono al consumo elettrico annuale di circa 35 mila famiglie. Un livello di domanda energetica che si traduce anche in impatti ambientali<\/strong> significativi<\/a>.<\/p>\n\n\n

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L’IA necessita di server, sistemi di raffreddamento e infrastrutture che non devono fermarsi mai (foto Unsplash).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n

Grosso dispendio idrico per il raffreddamento dei data center<\/h2>\n\n\n\n

Se le emissioni<\/strong> associate sono nell’ordine di circa 4,3 grammi di CO\u2082 per query, su scala aggregata ci\u00f2 corrisponde a un consumo che richiederebbe una superficie forestale<\/strong> comparabile a quella di citt\u00e0 come Chicago o Madrid per essere compensato. Senza considerare il dispendio idrico<\/strong> necessario al raffreddamento dei data center<\/strong>, che si aggira tra 1,3 e 1,6 miliardi di litri di acqua dolce all\u2019anno, equivalenti al fabbisogno di circa 1,2 milioni di persone.<\/p>\n\n\n\n

Il paradosso di Jevons sull’efficienza<\/h2>\n\n\n\n

Il fenomeno si inserisce in una traiettoria di crescita accelerata. Il Fondo monetario internazionale<\/strong><\/a> osserva che i settori legati all’IA negli Stati Uniti<\/strong> stanno crescendo quasi tre volte pi\u00f9 velocemente del resto dell\u2019economia privata, mentre i costi elettrici<\/strong> delle aziende IA integrate sono quasi raddoppiati tra il 2019 e il 2023. A questo si aggiunge un elemento strutturale, e cio\u00e8 che l\u2019efficienza<\/strong> non riduce necessariamente i consumi, anzi.<\/p>\n\n\n

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Il raffreddamento dei data center ha bisogno anche di consumo idrico (foto Ansa).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n

\u00c8 una dinamica nota come paradosso di Jevons<\/strong> e ci dice che pi\u00f9 l’IA diventa efficiente, pi\u00f9 viene utilizzata. E pi\u00f9 viene utilizzata, pi\u00f9 consuma e pi\u00f9 la rete soffre<\/strong><\/a>. Dinamiche di questo tipo sono gi\u00e0 visibili. In Irlanda<\/strong>, per esempio, nell\u2019area di Dublino<\/strong>, la pressione dei data center, pari a oltre un quinto della domanda elettrica nazionale, ha portato a limitare nuove connessioni<\/strong> per evitare tensioni sulla rete.<\/p>\n\n\n\n

Pressione crescente su infrastrutture come universit\u00e0 e ospedali<\/h2>\n\n\n\n

A questo punto la domanda cambia natura: non \u00e8 pi\u00f9 solo quanta energia consuma<\/strong> l\u2019intelligenza artificiale, ma chi ne sostiene il costo<\/strong>. Sempre il Fmi stima che, entro il 2030, la domanda energetica dell\u2019IA potrebbe contribuire a un aumento fino all\u20198,6 per cento dei prezzi dell’elettricit\u00e0<\/strong> negli Stati Uniti, in scenari con crescita limitata delle rinnovabili<\/strong>. Un effetto che si traduce in bollette pi\u00f9 alte<\/strong> per famiglie e imprese e in pressione crescente sulle infrastrutture come universit\u00e0<\/strong> e ospedali<\/strong>. Del resto l\u2019uso di GPT-4o per un anno pu\u00f2 richiedere l\u2019equivalente del fabbisogno energetico di circa 50 ospedali o di 325 universit\u00e0. In altri termini, non si tratta pi\u00f9 di innovazione<\/strong>, ma di una redistribuzione silenziosa con costi scaricati sui cittadini<\/strong> attraverso bollette pi\u00f9 care e servizi sotto pressione.<\/p>\n\n\n\n

Big Tech cerca di garantirsi l’accesso diretto all\u2019energia<\/h2>\n\n\n\n

Nel frattempo Big Tech<\/strong> non aspetta e si muove per garantirsi l’accesso diretto all\u2019energia. Microsoft<\/strong> ha siglato un accordo con Helion Energy<\/strong><\/a> per l\u2019acquisto di energia da fusione, con l\u2019obiettivo dichiarato di iniziare la fornitura entro la fine del decennio, anche se la tecnologia non \u00e8 ancora commercialmente matura. Amazon<\/a><\/strong>, dal canto suo, ha investito nello sviluppo di reattori modulari di nuova generazione attraverso X-Energy<\/strong>, mentre Google<\/strong> ha avviato collaborazioni con Kairos Power<\/strong><\/a> per esplorare soluzioni nucleari<\/strong> avanzate. Il segnale \u00e8 chiaro: la partita non \u00e8 pi\u00f9 sulla tecnologia, ma sull\u2019energia. E, soprattutto, su chi riuscir\u00e0 ad assicurarsela per primo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pi\u00f9 l’intelligenza artificiale diventa efficiente, pi\u00f9 viene utilizzata. Il costo elettrico sale, la rete soffre. Il rischio, come sempre, \u00e8 che le ricadute vengano scaricate sui cittadini. Con bollette pi\u00f9 alte per le famiglie e non solo.<\/p>\n","protected":false},"author":756,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1390],"tags":[],"class_list":["post-828264","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/828264","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/756"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=828264"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/828264\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":828265,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/828264\/revisions\/828265"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=828264"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=828264"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=828264"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}