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Un nuovo studio lancia un allarme: lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nel 2025 ha lasciato un’impronta ambientale enorme, paragonabile a quella di una grande metropoli. I numeri evocati dalla ricerca mostrano quanto l’AI, spesso percepita come «immateriale», impatti invece su aria, acqua e suolo attraverso le infrastrutture che la rendono possibile.
Le cifre chiave dell’impatto ambientale dell’AI nel 2025
La ricerca, firmata dal ricercatore olandese e fondatore di Digiconomist Alex de Vries-Gao e pubblicata su Patterns, mette in luce valori rilevanti e facilmente comprensibili.
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- 80 milioni di tonnellate di CO₂ emesse in atmosfera attribuite all’AI nel 2025.
- 765 miliardi di litri d’acqua consumati per il raffreddamento dei data center, una quantità superiore al consumo mondiale di acqua in bottiglia.
- Impatto paragonabile a quello di una città come New York per gli effetti su aria e risorse.
Perché i data center consumano così tanto
I data center sono il cuore fisico dell’AI. Addestrare modelli complessi richiede enormi risorse computazionali.
- Server ad alte prestazioni che funzionano 24/7.
- Sistemi di raffreddamento intensivi per mantenere temperature operative.
- Espansione rapida di strutture e occupazione di suolo industriale.
Queste strutture assorbono elettricità e acqua, rendendo l’AI dipendente da infrastrutture energetiche sostenibili.
Acqua e raffreddamento: un problema spesso sottovalutato
Il raffreddamento dei server è tra le cause principali del consumo idrico. Diverse tecniche sono in uso, ma tutte richiedono risorse.
- Raffreddamento ad acqua diretto: efficiente ma ad alto consumo idrico.
- Sistemi ad aria: meno acqua ma più energia elettrica.
- Soluzioni ibride e tecnologie adiabatiche emergenti.
Lo studio evidenzia che il volume d’acqua impiegato nel 2025 supera categorie di consumo diffuse, portando la questione al centro del dibattito pubblico.
Proiezioni energetiche e scenari futuri
L’Agenzia Internazionale dell’Energia stima che il fabbisogno dei data center possa raddoppiare entro il 2030. Questo fenomeno amplificherà gli effetti osservati nel 2025.
Elementi da monitorare
- Incremento della domanda elettrica globale.
- Espansione geografica dei centri dati in regioni sensibili.
- Necessità di fonti rinnovabili dedicate e migliori pratiche di efficienza.
Metodologia e fonti utilizzate nello studio
La ricerca si è basata su dati forniti dalle aziende tecnologiche protagoniste del boom dell’AI. I risultati combinano stime dirette e proiezioni.
- Analisi delle emissioni correlate all’energia consumata.
- Calcolo dell’uso idrico legato a sistemi di raffreddamento.
- Comparazioni con indicatori urbani per rendere i numeri più tangibili.
