Ogni domanda, ogni immagine, ogni video che chiediamo a una macchina consuma acqua ed energia vere, spesso prese da posti dove già scarseggiano. Un rapporto delle Nazioni Unite prova a mostrarci quel conto, e a dirci cosa possiamo farci.
Apriamo l’applicazione, scriviamo una domanda, e in pochi secondi arriva la risposta. Chiediamo un’immagine per gioco, un breve video per un post, e compaiono come per magia. Tutto sembra gratuito e leggero, qualcosa che accade lontano, dentro quello che chiamiamo cloud, una parola che ci fa pensare all’aria e a niente di più, eppure, dietro quel gesto così semplice, c’è qualcosa di molto concreto, e ha un costo che di solito non vediamo e che non paghiamo noi.
Un rapporto pubblicato nel 2026 dall’Università delle Nazioni Unite ha provato a calcolare quel costo, e i numeri sono difficili da ignorare, la novità è che non guarda soltanto all’inquinamento dell’aria, come si fa quasi sempre quando si parla di ambiente, ma mette sul tavolo anche due cose a cui pensiamo molto meno mentre usiamo l’intelligenza artificiale: l’acqua e la terra, e sono proprio queste due, di solito invisibili, a cambiare la storia, perché ci costringono a guardare non soltanto quanta energia serve, ma anche dove va a finire il peso di tutto questo.
Dietro lo schermo, capannoni pieni di computer
La risposta che leggiamo non nasce nel nostro telefono, o dal nostro pc, nasce in enormi capannoni pieni di computer accesi giorno e notte, i data center, che oggi sono la vera fabbrica dell’intelligenza artificiale. Quei computer lavorano senza sosta e si scaldano moltissimo, e per non rovinarsi vanno raffreddati di continuo, spesso facendo scorrere acqua, tanta acqua.
Un solo data center di Google, costruito a Mesa, in Arizona, in pieno deserto, ha il permesso di usarne fino a 5,5 milioni di metri cubi all’anno: l’equivalente di circa duemiladuecento piscine olimpiche, o dell’acqua che basterebbe a coprire i bisogni essenziali di più di settecentocinquantamila persone.
Nei Paesi Bassi, un grande impianto in un anno di forte siccità ne ha consumata così tanta da spingere gli agricoltori della zona a protestare, perché quell’acqua, semplicemente, mancava a loro.
E sono tanti, questi capannoni, molti più di quanti immaginiamo, se messi tutti insieme i data center del mondo fossero un Paese, oggi sarebbero già l’undicesimo al mondo per consumo di elettricità, e secondo le previsioni potrebbero salire al sesto giro di pochi anni. Non si tratta quindi di un dettaglio tecnico lontano, ma di una delle infrastrutture che cresce più in fretta sul pianeta, alimentata dai gesti che facciamo ogni giorno.
Solo uno dei servizi più diffusi riceve qualcosa come due miliardi e mezzo di richieste al giorno, e dopo il suo arrivo ha raggiunto cento milioni di utenti in appena due mesi, qualcosa che nessun prodotto nella storia aveva mai fatto: a metà del 2025 le persone che lo usavano nel mondo erano circa settecento milioni. Sono numeri che, da soli, spiegano perché un consumo piccolissimo per ogni singola richiesta diventi enorme appena lo si moltiplica per il pianeta intero.
Costruirla costa, ma usarla costa ancora di più
C’è un’idea sbagliata da cui conviene liberarsi subito: si pensa che il costo ambientale dell’intelligenza artificiale stia tutto nel momento in cui viene costruita, quando per “addestrare” un grande modello servono mesi di calcolo e una quantità di energia enorme: per un sistema come quelli più noti, tanta elettricità quanta ne usano in casa, in un anno, centinaia di migliaia di persone. È vero, ma è solo metà della storia, e neppure la metà più pesante.
Il rapporto spiega che la parte più grande del consumo non arriva dalla costruzione, ma dall’uso quotidiano. Ogni volta che milioni di persone fanno una domanda, generano un’immagine o un video, quel piccolo gesto va moltiplicato per miliardi di volte al giorno, e il totale diventa la quota maggiore di tutta l’energia consumata dall’intelligenza artificiale, fra l’ottanta e il novanta per cento. In altre parole: non è la macchina costruita una volta a pesare di più, siamo noi che la usiamo di continuo, tutti i giorni, spesso senza pensarci.
Non tutte le richieste pesano uguale
Ecco allora il punto che ci riguarda più da vicino: non tutto ciò che chiediamo costa lo stesso, anche se a noi sembra sempre la stessa cosa. Una domanda scritta consuma pochissimo, ma un’immagine consuma decine di volte di più: per crearne una serve all’incirca l’acqua di un paio di cucchiai, una quantità ridicola se la prendi una volta sola, ma che diventa un fiume moltiplicata per i milioni di immagini generate ogni giorno nel mondo. Un video consuma molto di più ancora: per crearne uno solo, breve ma di buona qualità, può servire tanta elettricità quanta ne basterebbe a tenere accesa una lampadina per quasi due giorni interi, e tanta acqua quanta ne berrebbe una persona in due giorni, e un singolo video può pesare quanto centinaia o migliaia di domande scritte messe insieme.
Lo stesso vale per un gesto banale come cercare qualcosa in rete: una ricerca normale consuma poco; la stessa ricerca, fatta con l’aiuto dell’intelligenza artificiale che ti scrive la risposta, può consumare anche dieci volte tanto, sembra una differenza minuscola, ma quando le ricerche nel mondo sono migliaia di miliardi all’anno, quella piccola differenza diventa una montagna di energia.
Il problema è che tutto questo non lo vediamo, perchè sullo schermo una risposta vale l’altra, e nessuno ci dice quanto è costata davvero in acqua e in energia: è un po’ come fare la spesa al supermercato senza i prezzi sugli scaffali, dove scegliere con criterio diventa impossibile.
Eppure proprio qui c’è anche una buona notizia, perché se il consumo dipende da come usiamo questi strumenti, allora possiamo cambiarlo. Il rapporto calcola, ad esempio, che se i sistemi dessero risposte un po’ più brevi e meno prolisse, si risparmierebbe in un anno l’elettricità che basterebbe a oltre settecentomila persone. Piccole scelte, moltiplicate per miliardi di persone, diventano enormi.
E quell’acqua, spesso, manca a chi vive lì
Finché parliamo di numeri, tutto resta astratto, dDiventa concreto quando si guarda dove quell’acqua viene presa, perché molti di questi impianti sorgono proprio dove l’acqua già scarseggia. In Messico, a Querétaro, una zona piena di data center, gli impianti attingono a riserve già ridotte dalla siccità. In Uruguay, nel 2023, gli abitanti di Montevideo sono scesi in piazza perché dal rubinetto usciva acqua salmastra, resa quasi imbevibile dalla siccità, proprio mentre si progettava un nuovo data center che di acqua ne avrebbe chiesta ancora. Per chi vive in quei luoghi la sensazione è semplice, ed è quella di un’ingiustizia: l’acqua sembra andare prima alle macchine e poi alle persone.
E non è soltanto acqua, per costruire questi computer servono minerali rari, scavati spesso nelle miniere del Sud del mondo, a volte da persone che lavorano senza protezioni e senza tutele; e quando l’hardware invecchia finisce in montagne di rifiuti elettronici, smontati a mani nude in discariche lontane, dove i veleni filtrano nella terra e nell’acqua; e sono destinati ad aumentare, perché entro il 2030 i soli scarti legati all’intelligenza artificiale potrebbero raggiungere i due milioni e mezzo di tonnellate l’anno, come se ogni anno buttassimo via duecentocinquanta Torri Eiffel.
C’è poi un’altra ingiustizia, più silenziosa: solo una trentina di Paesi, il sedici per cento del mondo, possiede i data center più avanzati, mentre più di centocinquanta nazioni, gran parte dell’Africa e del Sud America comprese, ne sono quasi del tutto prive.
Così i vantaggi dell’intelligenza artificiale restano quasi tutti dove ci sono i soldi e la tecnologia, mentre i costi per l’ambiente ricadono altrove. Il rapporto lo riassume in tre parole che restano impresse: costi locali, benefici distanti.
Attenzione alla parola «verde»
Spesso ci viene detto che un data center è «verde» perché usa energia pulita, prodotta dal sole o dal vento. Il rapporto invita a non fermarsi a quella parola, perché pulito per l’aria non vuol dire pulito anche per l’acqua e per la terra. Un impianto può non sporcare l’aria e, allo stesso tempo, prosciugare grandi quantità d’acqua proprio dove l’acqua manca, oppure occupare enormi superfici di terreno: il danno non sparisce, si sposta soltanto da una parte all’altra.
Per questo guardare una cosa sola, l’aria, può farci credere che vada tutto bene mentre il conto continua a crescere da un’altra parte. E c’è un dettaglio che dovrebbe far pensare: negli Stati Uniti, per reggere la fame di energia dei nuovi data center, una vecchia centrale a carbone ha addirittura rimandato la propria chiusura fino al 2045. La tecnologia che immaginiamo pulita, in qualche caso, sta tenendo in vita gli impianti più inquinanti.
L’efficienza, da sola, non basta
Verrebbe da pensare che basti aspettare, perché le macchine migliorano in fretta e a ogni nuova versione consumano un po’ meno, è vero, ma da solo questo non ci salva, e il motivo lo conosciamo bene anche nella vita di tutti i giorni: quando una cosa costa meno e diventa più comoda, tendiamo a usarne molta di più.
Se ogni richiesta consuma un po’ meno ma noi facciamo dieci volte più richieste, alla fine il consumo totale cresce lo stesso, per questo il rapporto dice che l’efficienza va accompagnata da scelte e da limiti, e che per le cose semplici, come una ricerca o un riassunto, conviene usare gli strumenti più leggeri invece di quelli più potenti, che servono solo quando servono davvero. È una piccola rivoluzione di buon senso: non si usa un camion per portare a casa una busta della spesa.
Le sei strade indicate dal rapporto
Il rapporto non si limita a spaventare, e indica sei strade concrete per usare l’intelligenza artificiale senza farne pagare il prezzo sempre agli stessi. Sono semplici da elencare e difficili da percorrere, ma hanno un grande pregio: dividono la responsabilità tra chi costruisce, chi governa e chi usa, invece di lasciarla tutta sulle spalle di qualcuno solo.
Trasparenza: dirci con chiarezza quanto consuma davvero ogni cosa, perché senza saperlo non possiamo scegliere: senza i prezzi sugli scaffali, nessuno fa una spesa accorta.
Efficienza fin dal progetto: costruire macchine che sprechino meno fin dall’inizio, invece di rincorrere soltanto la potenza.
Giustizia: non far ricadere il prezzo più alto su chi ha già poca acqua, poca energia e nessuna voce in capitolo.
Responsabilità lungo tutta la filiera: prendersi cura di ogni passaggio, dai minerali scavati all’inizio fino ai rifiuti elettronici da smaltire alla fine.
Cooperazione tra i Paesi: regole e misure comuni, così che nessuno possa nascondere i propri consumi o barare sui numeri.
Uso consapevole: riguarda anche noi che la usiamo ogni giorno: scegliere lo strumento giusto per ogni cosa, senza sprecare, e tenere acceso il cervello prima del modello.
Nessuno, qui, dice di smettere di usare l’intelligenza artificiale, che è utile e in tanti casi davvero preziosa, dalla medicina alla ricerca, fino alle piccole cose di ogni giorno. Il rapporto chiede qualcosa di diverso e più semplice: tenere gli occhi aperti, e ricordarci che dietro ogni gesto leggero c’è un mondo fatto di acqua, di energia e di persone, e che la comodità di oggi non dovrebbe diventare la sete di qualcun altro domani. Perché quel gesto che ci sembra gratis, gratis non lo è.
Semplicemente, il più delle volte, il conto lo paga qualcun altro, lontano da noi, là dove l’acqua e l’energia erano già poche.
Nota editoriale
Questo articolo nasce dalla lettura integrale del rapporto Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints, pubblicato nel 2026 dall’Istituto per l’Acqua, l’Ambiente e la Salute dell’Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH). I dati sui consumi, i casi specifici (Mesa in Arizona, Middenmeer nei Paesi Bassi, Querétaro in Messico, Montevideo in Uruguay, la centrale a carbone in Virginia) e le sei direzioni sono tratti dal rapporto. Le stime su acqua, energia e rifiuti elettronici sono proiezioni basate su benchmark di letteratura e vanno lette come ordini di grandezza, non come misure esatte.
Fonti principali:
UNU-INWEH, Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints (2026) – inweh.unu.edu/publications
