L'esplosione dell'intelligenza artificiale generativa ha presentato un conto ambientale senza precedenti alla fine del 2025. Secondo una ricerca internazionale pubblicata sulla rivista Patterns, l'impronta di carbonio globale dei sistemi di AI ha raggiunto quest'anno una quota compresa tra 32 e 80 milioni di tonnellate di CO2. Questa cifra non è solo un dato statistico, ma equivale alle emissioni totali di una metropoli delle dimensioni di New York o di una nazione come la Norvegia. Il boom tecnologico ha creato una sorta di città invisibile fatta di server e processori, la cui fame di risorse sta mettendo a dura prova gli obiettivi climatici globali.
Il consumo di energia elettrica è il principale responsabile di questo impatto. I data center dedicati all'AI richiedono una potenza costante per l'addestramento dei modelli e per la gestione delle milioni di richieste quotidiane degli utenti. Si stima che nel 2025 la domanda energetica del settore abbia superato i 23 gigawatt, una capacità superiore al fabbisogno elettrico totale dei Paesi Bassi. Se considerata come un unico comparto industriale, l'intelligenza artificiale peserebbe oggi per circa l'8% delle emissioni globali dell'aviazione civile, trasformandosi rapidamente in uno dei settori più energivori del pianeta.
Oltre alle emissioni, il consumo idrico rappresenta la nuova emergenza silenziosa. Per raffreddare i server che lavorano a pieno ritmo, l'industria ha consumato nel 2025 tra i 312 e i 765 miliardi di litri d'acqua. Si tratta di un volume ecologico impressionante, superiore all'intero consumo mondiale annuo di acqua in bottiglia. Gran parte di questa risorsa viene prelevata da bacini locali, entrando spesso in competizione con le necessità delle comunità civili e dell'agricoltura, specialmente in aree già soggette a stress idrico.
L'esperto Alex de Vries Gao, autore principale dello studio, ha sottolineato la mancanza di trasparenza da parte delle grandi aziende tecnologiche. Molte Big Tech tendono a comunicare solo i successi legati all'uso di energie rinnovabili, omettendo spesso i dati relativi al consumo di acqua o alle emissioni indirette legate alla catena di approvvigionamento dell'hardware. Senza standard di misurazione obbligatori e una rendicontazione chiara, diventa impossibile stabilire norme precise per arginare il problema. Il rischio è che i costi ambientali di questa rivoluzione siano pagati dalla società civile e non dalle aziende che ne traggono profitto.
Alla fine, la sfida della sostenibilità nell'era dell'AI richiede un cambio di paradigma. Non si tratta più solo di ottimizzare gli algoritmi per renderli più veloci, ma di progettarli affinché siano meno famelici di risorse. Se la tecnologia vuole davvero essere un alleato per il futuro del pianeta, deve iniziare a misurare il proprio successo non solo in parametri computazionali, ma anche in tonnellate di carbonio risparmiate e litri d'acqua preservati.