L’intelligenza artificiale è al contempo alleata e nemica dell’ambiente.  Da un lato, può essere un prezioso alleato nella transizione verde, grazie alla sua capacità di ottimizzare le reti elettriche, migliorare l’efficienza industriale e ridurre gli sprechi. Dall’altro, può rappresentare una fonte di emissioni poiché aumenta in modo importante la domanda di energia, principalmente per l’utilizzo dei data center e dei chip specializzati come GPU e TPU.
Studi accademici indipendenti indicano che alcune query possono consumare fino a 0,43 Wh, l’equivalente di tenere accesa una lampadina LED per quasi un minuto. E secondo le proiezioni dell’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), il consumo globale di elettricità dei data center potrebbe aumentare infatti da 460 TWh nel 2022 a oltre 1.000 TWh entro il 2026 (ovvero quasi due volte e mezzo in soli quattro anni), spinto proprio dalla diffusione dell’intelligenza artificiale.

È quanto emerge dallo scenario realizzato da ClimateSeed, startup che offre alle imprese software e consulenza esperta in decarbonizzazione per misurare l’impronta di carbonio e implementare strategie di riduzione e compensazione delle emissioni di gas serra, e basato su fonti italiane e internazionali.

L’intelligenza artificiale e il suo impatto energetico

L’intelligenza artificiale non è “immateriale”, ogni interazione digitale richiede una quantità significativa di energia per funzionare a pieno regime, oltre a risorse idriche per il raffreddamento dei sistemi. Per questo, le infrastrutture che alimentano i modelli generativi, come GPT o Gemini, sono tra i principali driver della crescita del fabbisogno di calcolo nei data-center, ma non sono l’unico fattore: streaming, cloud e altri servizi digitali contribuiscono sensibilmente alla crescita complessiva dei consumi.

Google stima che una query a Gemini consumi 0,24 Wh (secondo la metodologia pubblicata da Google), mentre per modelli complessi come GPT-4 il consumo medio sale a 0,43 Wh, con punte di 2–4 Wh per richieste più lunghe o articolate.
Secondo diversi report di sostenibilità, le grandi aziende tecnologiche stanno già registrando un aumento rilevante delle proprie emissioni: dal 2020 +29% per Microsoft (aggregato Scope 1-3), nel 2023 +48% rispetto al 2019 per Google. Per le tre big tech (Microsoft, Amazon e Meta) si tratta di un incremento del 150% delle emissioni indirette (Scope 3) tra il 2020 e il 2023.

In Italia a quanto ammonta il consumo?

Secondo il report di Confartigianato, presentato alla 21esima edizione di ‘Energies and Transition Confartigianato High School’, su scala nazionale tra il 2019 e il 2023, la domanda elettrica dei servizi informatici e dei data center italiani è cresciuta del 50%, con un balzo del 144% dei consumi elettrici dei data center. Nel 2023, il consumo totale è stato di 509,7 GWh di energia elettrica con Lombardia, Lazio, Emilia-Romagna e Piemonte a rappresentare quasi l’85% del totale.

Come le aziende possono agire

L’impatto emissivo dell’intelligenza artificiale  rientra di norma nello Scope 3 (relativo alle emissioni dei servizi digitali) per le imprese che utilizzano servizi AI  esterni, e negli Scope 1 e 2 per chi gestisce infrastrutture o modelli proprietari. Per questo è fondamentale dotarsi di sistemi di carbon accounting digitale, che aiutano a misurare e attribuire correttamente l’impatto energetico e ambientale dell’IA. Solo conoscendo in modo preciso dove e quanto si emette è possibile integrare l’intelligenza artificiale in una strategia di sostenibilità coerente, monitorare i progressi e attuare interventi di riduzione o compensazione efficaci.

“L’intelligenza artificiale può diventare un alleato della transizione verde solo se gestita in modo trasparente e sostenibile – spiega Edoardo Bertin, Head of Business Development & Growth di ClimateSeed –È essenziale misurare e gestire l’impatto dei sistemi digitali per garantire che l’innovazione acceleri, e non ostacoli, gli obiettivi climatici. L’obiettivo deve essere una trasformazione digitale consapevole, capace di coniugare tecnologia e sostenibilità. Le imprese che integrano metriche ambientali nei propri processi decisionali avranno un vantaggio competitivo concreto: saranno le prime a guidare il cambiamento verso un’economia a basse emissioni e ad alto impatto positivo".