La transizione digitale sta creando una nuova domanda di elettricità, reti, acqua, edifici e componenti. La sostenibilità dell’intelligenza artificiale dipenderà da come questa infrastruttura verrà costruita, alimentata e gestita.

Nell’aprile 2025, nell’articolo La “ghiblizzazione” delle foto: una moda che ci costa troppo, avevo analizzato il consumo associato alla diffusione delle immagini trasformate attraverso i modelli generativi. Un’elaborazione singola richiede poca energiama la ripetizione dello stesso gesto da parte di milioni di utenti produce un carico notevole. Nell’ottobre dello stesso anno, con Il Paradosso Digitale, avevo seguito il trasferimento dei consumi prodotto dalla dematerializzazione. La riduzione di carta, archivi e supporti fisici sposta una parte delle attività verso infrastrutture remote che assorbono elettricità e producono calore.

Il tema oggi riguarda il rapporto tra transizione digitale e transizione energetica. La crescita dell’intelligenza artificiale, aggiunge una nuova domanda elettrica mentre il sistema deve già decarbonizzare la produzione, integrare quantità crescenti di fonti rinnovabili ed elettrificare trasporti, riscaldamento e processi industriali.

I data center entrano quindi nella pianificazione energetica insieme alle pompe di calore, ai veicoli elettrici, agli elettrolizzatori e alla trasformazione dei processi produttivi. La differenza riguarda la concentrazione del carico. Un grande data center può richiedere centinaia di megawatt nello stesso punto e mantenere quel prelievo per gran parte dell’anno.

Dalla richiesta digitale all’impatto energetico e industriale.

Una richiesta dell’utente attiva il modello, il modello utilizza acceleratori e memorie, le macchine assorbono elettricità, il data center trasferisce il calore all’esterno e la rete deve fornire potenza continua. A valle compaiono generazione elettrica, accumuli, trasformatori, cavi, sistemi di raffreddamento e consumo idrico. Questa è la struttura fisica della transizione digitale.

Conservare e produrre informazione, hanno profili energetici differenti. Anche un documento archiviato richiede energia per restare disponibile, essere replicato e protetto. Il consumo marginale del singolo file è generalmente ridotto. Una risposta generata da un modello, richiede una nuova elaborazione ogni volta che viene prodotta.

L’energia necessaria varia con la dimensione del modello, la lunghezza della richiesta e della risposta, il tipo di contenuto, l’hardware utilizzato e il suo livello di occupazione. Una breve risposta testuale richiede meno calcolo rispetto alla generazione di un video, al ragionamento prolungato o all’esecuzione di una sequenza di attività affidata a un agente.

L’addestramento concentra grandi quantità di calcolo in periodi determinati. L’utilizzo quotidiano distribuisce il consumo nel tempo e lo moltiplica attraverso utenti, applicazioni e processi aziendali. L’efficienza del singolo calcolo continua a migliorare mentre la quantità complessiva di calcolo cresce ancora più rapidamente.

La domanda di servizi digitali diventa così domanda di potenza informatica. Servono acceleratori, processori, memorie, sistemi di archiviazione e reti ad alta velocità. Queste apparecchiature richiedono edifici, cabine elettriche, trasformatori, gruppi di continuità, batterie, pompe, scambiatori e connessioni alla rete.

Un servizio software può essere distribuito in tempi molto brevi mentre la costruzione di un data center, richiede generalmente alcuni anni. Le linee elettriche, le sottostazioni e gli interventi di potenziamento della rete possono richiederne ancora di più. L’Agenzia internazionale per l’energia, stima che i vincoli di rete potrebbero ritardare circa il 20% della capacità mondiale di data center prevista entro il 2030.

Secondo l’aggiornamento pubblicato dall’Agenzia nell’aprile 2026, i data center mondiali hanno consumato circa 485 terawattora nel 2025. La crescita rispetto all’anno precedente è stata del 17%, mentre il consumo dei centri orientati all’intelligenza artificiale è aumentato del 50%. Lo scenario centrale raggiunge circa 950 terawattora nel 2030, pari a circa il 3% della domanda elettrica mondiale.

Crescita della domanda elettrica dei data center e fonti utilizzate per soddisfarla.

L’aumento tra il 2024 e il 2030 vale circa 530 terawattora. Secondo l’Agenzia internazionale per l’energia le rinnovabili forniranno quasi la metà dell’elettricità aggiuntiva richiesta dai data center fino al 2030. Gas naturale e carbone ne copriranno insieme oltre il 40 per cento. Il nucleare assumerà un ruolo crescente verso la fine del decennio, con i primi piccoli reattori modulari attesi intorno al 2030.

La crescita del digitale avrà quindi un’impronta climatica legata al mix elettrico utilizzato. Un data center alimentato in un sistema con elevata presenza di fonti fossili, produrrà emissioni operative superiori rispetto a un impianto collegato a una rete con maggiore disponibilità di rinnovabili, nucleare o altre fonti a basse emissioni.

L’acquisto contrattuale di energia rinnovabile, rappresenta soltanto una parte della valutazione. Servono nuova generazione effettivamente aggiuntiva, disponibilità nelle ore in cui il data center consuma, capacità di accumulo e una rete in grado di trasferire l’energia fino al punto di prelievo.

Un contratto annuale che copre sulla carta l’intero consumo, può convivere con ore nelle quali l’impianto utilizza l’elettricità disponibile sulla rete locale. La sostenibilità deve quindi essere valutata anche attraverso la corrispondenza temporale tra produzione e consumo, oltre che attraverso il bilancio annuale.

La localizzazione assume un peso determinante. Collocare un grande impianto in una zona con rete congestionata, può richiedere nuove linee e nuova capacità di generazione. La stessa potenza installata in un’area con disponibilità elettrica, fonti a basse emissioni e utenze capaci di utilizzare il calore, produce effetti diversi.

La transizione digitale modifica di fatto anche la transizione industriale. I data center richiedono una filiera che comprende semiconduttori, apparecchiature elettriche, cavi, trasformatori, sistemi di conversione, gruppi frigoriferi, pompe, batterie, strutture metalliche e opere civili.

L’Agenzia internazionale per l’energia segnala già tensioni nelle catene di fornitura di trasformatori e cavi, con tempi di attesa raddoppiati negli ultimi tre anni. La crescita degli investimenti nell’elettricità è sostenuta anche dai data center e dall’intelligenza artificiale mentre, autorizzazioni lente e capacità produttiva limitata, frenano la realizzazione delle infrastrutture.

La transizione digitale genera quindi investimenti industriali, domanda di materiali e competizione per componenti già necessari alla decarbonizzazione delle reti. Un trasformatore destinato a un campus digitale, utilizza capacità produttiva richiesta anche da impianti rinnovabili, accumuli, collegamenti industriali e nuove infrastrutture di trasmissione.

La densità di potenza rende questo passaggio particolarmente evidente. Molti data center esistenti sono stati progettati per armadi compresi tra 5 e 15 Kilowatt. Le piattaforme più recenti dedicate all’intelligenza artificiale superano i 100 Kilowatt. NVIDIA ha inoltre presentato architetture elettriche destinate a configurazioni future da un megawatt per armadio.

Densità di potenza e passaggio dal raffreddamento ad aria a quello a liquido.

Un edificio progettato quindici anni fa per 15 Kilowatt per armadio può essere modificato soltanto attraverso interventi estesi. La distribuzione elettrica deve sostenere potenze maggiori. Le strutture devono sopportare armadi più pesanti. Servono tubazioni, collettori, pompe e unità di distribuzione del refrigerante. Anche la connessione alla rete può risultare insufficiente.

Il riutilizzo degli edifici esistenti dipende dalla potenza disponibile, dagli spazi tecnici, dalla struttura e dalla possibilità di eseguire i lavori senza interrompere il servizio. La costruzione di un nuovo impianto può risultare più conveniente nelle configurazioni ad alta densità.

Quasi tutta l’elettricità assorbita dalle apparecchiature informatiche, viene infine trasformata in calore. Un armadio da 120 Kilowatt, produce un carico termico dello stesso ordine di grandezza.

L’acqua possiede una capacità termica volumetrica circa 3.500 volte superiore a quella dell’aria e può trasportare la stessa quantità di calore utilizzando volumi molto inferiori. Il raffreddamento a liquido diventa quindi necessario quando la densità supera la capacità pratica dei sistemi ad aria.

L’efficienza dell’infrastruttura viene misurata attraverso il PUE, (Power Usage Effectiveness). Il valore confronta l’energia totale utilizzata dal data center con quella assorbita dalle apparecchiature informatiche. Uptime Institute rileva per il 2025 un PUE medio mondiale di 1,54. Gli impianti hyperscale più efficienti dichiarano valori vicini a 1,1.

Il PUE descrive la quota di energia impiegata da raffreddamento, conversione e distribuzione. Lascia fuori la provenienza dell’elettricità, le emissioni associate, il consumo di acqua, i materiali utilizzati e l’effettivo lavoro prodotto dai server.

PUE, WUE, CUE ed ERF nella valutazione della sostenibilità di un data center.

La valutazione richiede almeno quattro indicatori. Il PUE misura l’efficienza energetica dell’infrastruttura. Il WUE, Water Usage Effectiveness, misura il consumo idrico. Il CUE, Carbon Usage Effectiveness, misura le emissioni operative di anidride carbonica. L’ERF, Energy Reuse Factor, misura la quota di energia recuperata e riutilizzata all’esterno del data center. Gli standard ISO/IEC 30134 definiscono questi indicatori come grandezze distinte proprio perché nessuno di essi descrive da solo l’impatto complessivo.

Il consumo idrico dipende dal sistema utilizzato per cedere il calore all’ambiente. Le torri evaporative consumano acqua e possono ridurre il fabbisogno elettrico. I sistemi a secco limitano il consumo idrico diretto e possono assorbire più elettricità nei periodi caldi.

Il circuito che porta il liquido ai processori può essere chiuso e perdere quantità minime di acqua. Il calore deve comunque essere trasferito verso l’esterno attraverso torri, dry cooler, gruppi frigoriferi o sistemi misti. Raffreddamento a liquido e basso consumo idrico indicano quindi due caratteristiche differenti.

Microsoft ha scelto per i nuovi siti un sistema a circuito chiuso che evita l’evaporazione dell’acqua destinata al raffreddamento. L’azienda dichiara un aumento del PUE rispetto ai propri sistemi evaporativi e prevede di ridurlo attraverso temperature operative più elevate e raffreddamento diretto sui chip.

Anche il recupero del calore deve essere valutato con dati reali. La possibilità tecnica di collegarsi a una rete di teleriscaldamento, produce benefici soltanto quando esistono utenze vicine, temperature compatibili e una domanda termica continua. La quota effettivamente consegnata conta più della predisposizione dichiarata nel progetto.

Gli impatti ambientali comprendono anche la costruzione degli edifici, la produzione dei semiconduttori, le batterie, le apparecchiature elettriche e la sostituzione periodica dei server. Gli indicatori operativi descrivono la fase d’uso e devono essere affiancati da valutazioni sul ciclo di vita.

L’Unione europea ha già introdotto l’obbligo di comunicare i dati energetici e ambientali per i data center con domanda di potenza informatica installata superiore a 500 chilowatt. La banca dati europea raccoglie informazioni su energia, acqua e prestazioni, mentre il nuovo sistema di classificazione dovrà sostenere l’introduzione di criteri comuni e standard minimi.

La sostenibilità dei data center, sta quindi passando dalle dichiarazioni volontarie alla misurazione regolata. Il confronto dovrà considerare consumo elettrico, mix energetico, acqua, recupero termico e rapporto con la rete locale.

L’intelligenza artificiale può anche migliorare il sistema energetico contribuendo alla previsione della produzione rinnovabile, alla gestione delle reti, alla manutenzione degli impianti, alla riduzione dei consumi industriali e all’individuazione delle anomalie. L’Agenzia internazionale per l’energia, considera queste applicazioni potenzialmente rilevanti per efficienza, sicurezza e riduzione delle emissioni.

Questi benefici devono essere misurati separatamente dal consumo dell’infrastruttura digitale. Un’applicazione capace di ridurre sprechi industriali, può produrre un saldo positivo. Un servizio utilizzato per generare grandi quantità di contenuti senza un’utilità equivalente, presenta un bilancio diverso. L’etichetta generale di intelligenza artificiale comprende attività con funzioni e impatti molto distanti.

La flessibilità del carico può ridurre l’impatto sulla rete. Alcune elaborazioni possono essere spostate nelle ore con maggiore disponibilità rinnovabile. Batterie e gruppi di continuità possono limitare i picchi e fornire servizi di regolazione. I vantaggi richiedono sistemi di controllo, contratti e incentivi adeguati. La flessibilità della domanda può ridurre congestioni, investimenti di rete e utilizzo delle fonti fossili nelle ore di punta.

L’Italia mostra la distanza tra interesse degli operatori e capacità realizzabile. Il portale Econnextion di Terna registrava al 30 giugno 2026 circa 96 gigawatt di richieste di connessione per data center, distribuite su 520 istanze. Terna precisa che una richiesta rappresenta il primo passaggio del procedimento e che i dati derivano dalle informazioni presentate dagli operatori.

Italia, confronto tra richieste di connessione, capacità installata e scenari al 2035.

La capacità installata alla fine del 2025 era poco superiore a 600 megawatt. Lo scenario centrale dello studio dell’Università di Padova, prevede circa 1,4 gigawatt nel 2030 e 2 gigawatt nel 2035. Il confronto tra queste grandezze richiede una scala logaritmica.

Il valore delle richieste descrive la pressione amministrativa sulla rete e l’interesse degli investitori. La capacità realmente costruita dipenderà da autorizzazioni, finanziamenti, disponibilità elettrica, infrastrutture digitali e domanda effettiva.

La questione italiana riguarda quindi la pianificazione industriale. I progetti credibili devono essere coordinati con nuova generazione rinnovabile, accumuli, sviluppo della rete e disponibilità di componenti. L’installazione dei data center in aree con capacità elettrica e possibilità di recupero termico può ridurre gli impatti e distribuire gli investimenti sul territorio.

Un data center deve essere valutato come un impianto industriale energivoro. Servono il PUE e il WUE misurati in esercizio, il CUE legato al mix elettrico reale, la quantità di calore effettivamente recuperata e la potenza modulabile su richiesta della rete. Devono essere indicate anche la nuova capacità rinnovabile associata al progetto, la copertura oraria dei consumi e gli interventi di rete necessari.

La transizione digitale è entrata nella transizione energetica. La sua crescita modifica la domanda elettrica, gli investimenti nelle reti, le filiere dei componenti e l’utilizzo delle risorse naturali. La sostenibilità dell’intelligenza artificiale dipenderà dal numero di operazioni eseguite, dall’efficienza delle macchine e dalle scelte industriali compiute intorno agli edifici che le ospitano. L.L.

Fonti consultate

International Energy Agency, Energy and AI, 2025 https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

International Energy Agency, Key Questions on Energy and AI, 2026 https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai

European Commission, Energy performance of data centres https://energy.ec.europa.eu/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-targets-directive-and-rules/energy-efficiency-directive/energy-performance-data-centres_en

Uptime Institute, Global Data Center Survey 2025 https://uptimeinstitute.com/resources/research-and-reports/uptime-institute-global-data-center-survey-results-2025

Google Cloud, Measuring the environmental impact of AI inference https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference

Microsoft, Next-generation datacenters consume zero water for cooling https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/12/09/sustainable-by-design-next-generation-datacenters-consume-zero-water-for-cooling/

Terna, portale Econnextion https://dati.terna.it/econnextion

Università di Padova e WWF Italia, rapporto sui data center italiani, 2026 https://www.qualenergia.it/wp-content/uploads/2026/07/WWF-Report-Data-Center-2026.pdf