L’intelligenza artificiale promette guadagni di produttività senza precedenti. Ma a quale costo fisico ed economico? È un dibattito aperto tra economisti ed esperti di IA, che assume sempre più importanza considerato lo shock energetico derivante dalla guerra nel Golfo Persico, che ha già fatto salire il prezzo del barile ai livelli più alti degli ultimi anni e riaperto il dibattito sulla dipendenza digitale dai combustibili fossili.
Secondo il rapporto Energy and AI dell’Agenzia internazionale per l’energia (Iea), i data center hanno consumato circa 415 Terawattora di elettricità nel 2024, un’energia che equivale a circa l’1,5 per cento del totale mondiale; la proiezione al 2030 sale a 945 Terwattora, ossia il consumo annuale di una potenza industriale come il Giappone. Goldman Sachs Research stima una crescita ancora più accentuata fino al +165 per cento della domanda globale di energia dei data center tra il 2023 e il 2030, con un tasso composto annuo del 17 per cento fino al 2028; l’Electric Power Research Institute statunitense calcola che i data center potrebbero arrivare fino al 9,1 per cento dell’elettricità nazionale entro il 2030 nello scenario di adozione più accelerata, rispetto all’attuale 1,5 per cento. Inoltre, alla voce energia bisogna aggiungere il costo idrico.
Secondo Digiconomist, nel 2025 i sistemi IA hanno consumato circa 765 miliardi di litri d’acqua per il raffreddamento delle infrastrutture. Il World Economic Forum ha identificato la sicurezza energetica come priorità nazionale sistemica nell’era dell’IA, sottolineando come la carenza di turbine e i colli di bottiglia nelle reti di trasmissione rischiano di limitare l’intera traiettoria di crescita del settore. Il dibattito tra gli economisti è tutt’altro che risolto. La Brookings Institution ha segnalato che le innovazioni nei modelli come DeepSeek riducono il costo energetico per singolo token generato, ma non invertono la traiettoria complessiva.
L’effetto rebound – o paradosso di Jevons – spiega il fenomeno per cui un aumento dell’efficienza nell’uso di una risorsa non riduce il consumo complessivo, ma lo aumenta: il minor costo unitario stimola una domanda aggregata molto più alta, annullando i guadagni di efficienza. Sul fronte della produttività gli economisti sono cauti: secondo la Brookings Institution, i guadagni delle tecnologie general purpose tendono a manifestarsi con ritardi di un decennio o più rispetto alla diffusione iniziale, e l’IA nel 2025 non ha ancora mostrato un impatto dominante sui dati aggregati di Pil. Il Center for Strategic and International Studies identifica nell’approvvigionamento elettrico il principale collo di bottiglia alla supremazia IA statunitense, al pari dei semiconduttori; senza una rete energetica adeguata, la corsa all’IA rischia di incepparsi per vincoli fisici prima ancora che economici.
L’Agenzia internazionale per l’energia prevede che la crescita delle emissioni legate ai data center resti comunque sotto l’1,5 per cento del totale globale del settore energetico e potrebbe essere compensata, nel medio periodo, dai guadagni di efficienza che l’IA stessa abilita in altri comparti, dalle batterie al fotovoltaico. L’Unione europea e gli Stati Uniti incarnano due filosofie in direzione opposta. La direttiva europea sull’efficienza energetica obbliga i data center sopra i 500 kilowatt a rendicontare annualmente consumi di energia e acqua in un database centralizzato; la Germania ha abbassato la soglia a 300 kilowatt, con obbligo di transizione al 100 per cento di rinnovabili entro il 2027. La Commissione europea sta finalizzando un Data Center Energy Efficiency Package e un Cloud and AI Development Act che integreranno la dimensione energetica nell’AI Act già in vigore, puntando alla neutralità carbonica del settore entro il 2030.
L’amministrazione Trump è agli antipodi, avendo imboccato la strada della deregolamentazione. Il piano Winning the Race: America’s AI Action Plan (23 luglio 2025) ha semplificato i permessi ambientali per data center e infrastrutture energetiche; più di recente, le principali aziende tech americane hanno firmato un impegno volontario ad autoprodurre l’energia necessaria, su pressione della Casa Bianca preoccupata per l’aumento delle bollette elettriche (+8 per cento nel 2025) in vista delle elezioni di midterm. Per coprire il fabbisogno, sia Google sia Microsoft stanno investendo massicciamente nel nucleare, inclusi i reattori modulari di piccola taglia (Smr), la cui prima ondata è attesa dal 2030. Il divario regolatorio transatlantico rischia così di diventare un nuovo terreno di competizione strategica: non solo chi produce i modelli migliori, ma chi riesce ad alimentarli in modo più sostenibile e meno dipendente dai combustibili fossili potrebbe detenere un vantaggio strutturale nel decennio a venire. Un altro capitolo del confronto tra Washington e Bruxelles.
