Ricercatori della Cornell University hanno pubblicato il dieci novembre 2025 su Nature Sustainability uno studio che quantifica l'impatto ambientale della crescita dei data center dedicati all'intelligenza artificiale. Il team guidato dal dottorando Tianqi Xiao nel laboratorio Process-Energy-Environmental Systems Engineering ha calcolato che, mantenendo l'attuale tasso di espansione, l'industria AI immetterà annualmente nell'atmosfera tra ventiquattro e quarantaquattro milioni di tonnellate metriche di anidride carbonica entro il 2030. Questo volume equivale alle emissioni prodotte dall'aggiunta di cinque a dieci milioni di automobili sulle strade statunitensi. Lo studio prevede inoltre un consumo idrico tra settecentotrentuno e millecentoventicinque milioni di metri cubi all'anno, pari al fabbisogno domestico annuale di sei a dieci milioni di americani.
L'effetto cumulativo renderebbe irraggiungibili gli obiettivi di emissioni nette zero dell'industria tecnologica. Tuttavia, la ricerca delinea anche una roadmap operativa che attraverso posizionamento intelligente dei data center, accelerazione della decarbonizzazione della rete elettrica ed efficienza operativa potrebbe ridurre questi impatti di circa il settantatré percento per l'anidride carbonica e l'ottantasei percento per l'acqua rispetto agli scenari peggiori. Il professor Fengqi You, che ha supervisionato lo studio, ha sottolineato che anche se ogni kilowattora diventa più pulito, le emissioni totali possono aumentare se la domanda AI cresce più velocemente della decarbonizzazione della rete.
L'Agenzia Internazionale per l'Energia ha previsto ad aprile 2025 che la domanda globale di elettricità dai data center, dalle reti di trasmissione dati e dalle criptovalute raddoppierà entro il 2028. Goldman Sachs Research ha pubblicato ad agosto 2025 un'analisi secondo cui circa il sessanta percento della crescente domanda elettrica dei data center sarà soddisfatta bruciando combustibili fossili, aumentando le emissioni globali di carbonio di circa duecentoventi milioni di tonnellate. Per confronto, guidare un'auto a benzina per ottomila chilometri produce circa una tonnellata di anidride carbonica.
La decarbonizzazione della rete può fare solo fino a un certo punto. Anche nello scenario ambizioso ad alto contenuto di rinnovabili, entro il 2030 l'anidride carbonica diminuirebbe di circa il quindici percento rispetto alla baseline, lasciando circa undici milioni di tonnellate di emissioni residue. Raggiungere lo zero netto richiederebbe circa ventotto gigawatt di capacità eolica o quarantatré gigawatt di solare. I ricercatori hanno determinato che implementare tecnologie efficienti dal punto di vista energetico e idrico, come raffreddamento liquido avanzato e miglior utilizzo dei server, potrebbe rimuovere un ulteriore sette percento di anidride carbonica e ridurre l'uso dell'acqua del ventinove percento, per una riduzione idrica totale del trentadue percento se combinato.
Un aspetto spesso trascurato riguarda il carbonio incorporato, ovvero le emissioni create dalla costruzione stessa dei data center. Vijay Gadepally, scienziato senior al MIT Lincoln Laboratory, ha evidenziato che costruire e adattare un data center, fatto di tonnellate di acciaio e cemento e riempito di unità di condizionamento, hardware di calcolo e chilometri di cavi, consuma una quantità enorme di carbonio. I data center sono edifici enormi con una densità energetica da dieci a cinquanta volte superiore a quella di un normale edificio per uffici. Il più grande al mondo, il China Telecomm-Inner Mongolia Information Park, si estende su quasi un milione di metri quadrati.
Ricercatori della UC Riverside e del Caltech hanno pubblicato uno studio sull'inquinamento atmosferico mortale generato dalle centrali elettriche e dai generatori diesel di backup che forniscono continuamente energia ai centri di elaborazione. L'inquinamento atmosferico dovrebbe provocare fino a milletrecento morti premature all'anno entro il 2030 negli Stati Uniti. I costi per la salute pubblica da tumori, asma, altre malattie e giornate di lavoro e scuola perse si avvicinano a venti miliardi di dollari all'anno. Shaolei Ren, professore associato alla UCR, ha calcolato che addestrare un large language model su scala del Meta Llama-3.1 ha prodotto un inquinamento atmosferico equivalente a oltre diecimila viaggi di andata e ritorno in auto tra Los Angeles e New York.
L'Agenzia Internazionale per l'Energia prevede che l'ondata mondiale di tecnologia AI consumerà entro la fine del decennio quasi tanta energia quanto il Giappone attualmente, ma solo circa la metà di quella domanda sarà probabilmente soddisfatta da fonti rinnovabili. Goldman Sachs prevede che l'AI rappresenterà circa il diciannove percento della domanda energetica dei data center entro il 2028. La potenza di calcolo richiesta per l'AI raddoppia ogni cento giorni ed è previsto un aumento di oltre un milione di volte nei prossimi cinque anni.
Alla fine, questo momento di espansione non riguarda solo infrastrutture e numeri. Rappresenta una scelta su quale peso dare all'innovazione tecnologica rispetto alla stabilità climatica. E pone una domanda che nessuna roadmap può risolvere da sola: cosa succede quando la velocità con cui costruiamo supera la velocità con cui riusciamo a decarbonizzare.