Secondo uno studio presentato dall’associazione Green IT a Produrable Paris 2026, l’impronta ambientale dell’intelligenza artificiale potrebbe aggravarsi notevolmente entro il 2030. Le emissioni di gas serra associate alle infrastrutture mondiali dedicate all’IA passerebbero da 99 a 636 milioni di tonnellate di CO₂ equivalente, mentre gli effetti sull’acqua, sulle risorse naturali e sulla salute resterebbero anch’essi significativi. Il rapporto invita a regolamentare meglio gli usi e a sviluppare modelli più sobri.
La rapida crescita dell’intelligenza artificiale si accompagna a una maggiore domanda di server, potenza di calcolo ed elettricità. In occasione della fiera Produrable Paris 2026, Green IT ha pubblicato uno studio che confronta gli impatti ambientali e sanitari delle infrastrutture di IA nel mondo nel 2025 e in prospettiva al 2030. Le sue proiezioni descrivono un marcato aumento di diverse pressioni ecologiche, e non soltanto delle emissioni di carbonio.
Gli autori stimano che, se le tendenze attuali continueranno, le emissioni annuali di gas serra legate all’IA mondiale potrebbero moltiplicarsi per circa sette in cinque anni. Questa evoluzione si inserirebbe in un contesto di rapida diffusione dei centri dati e di potenziamento delle apparecchiature informatiche. Green IT avverte che le conseguenze potrebbero interessare sia gli ecosistemi sia le popolazioni.
Una valutazione che va oltre le sole emissioni di carbonio
Il rapporto esamina quattro grandi tipologie di impatto. La prima riguarda il riscaldamento globale, alimentato in particolare dalla fabbricazione dei server e dall’elettricità consumata durante il loro funzionamento. La seconda concerne l’eutrofizzazione degli ambienti acquatici, un fenomeno che può perturbare gli ecosistemi e contribuire al loro soffocamento.
Le altre due categorie esaminate sono l’esaurimento delle risorse abiotiche — in particolare delle risorse minerarie, metalliche e fossili — e le emissioni di particolato fine. Queste ultime costituiscono un importante problema sanitario: in Francia sono associate a decine di migliaia di morti premature ogni anno. Il rapporto stima che l’inquinamento da particolato legato all’IA potrebbe aumentare ulteriormente entro il 2030.
Per questi diversi indicatori, lo studio attribuisce all’IA una quota significativa delle pressioni misurate a livello mondiale. Stima in particolare che il suo contributo al riscaldamento globale passerebbe dal 35% nel 2025 al 36% nel 2030 e che la sua quota nell’eutrofizzazione salirebbe dal 23% al 25%. Per l’esaurimento delle risorse naturali, il dato indicato rimane vicino al 19% nel periodo considerato. Queste valutazioni ricordano che l’impronta dell’IA non si riduce all’elettricità consumata o alle emissioni di CO₂.
Questa varietà di impatti invita a esaminare l’intero ciclo di vita del digitale: estrazione dei materiali, fabbricazione dei componenti, trasporto delle apparecchiature, funzionamento dei centri dati e fine vita. Gli effetti possono variare notevolmente a seconda delle fasi. La produzione dell’hardware, ad esempio, può incidere pesantemente sull’esaurimento delle risorse, mentre l’elettricità utilizzata durante il funzionamento può diventare il principale fattore di diversi altri impatti.
Perché l’impronta potrebbe aumentare così rapidamente?
La proiezione di Green IT si basa in particolare sulla crescita del parco mondiale di server dedicati all’intelligenza artificiale. Lo studio considera circa 13 milioni di server in funzione nel 2025, contro quasi 25 milioni nel 2030. Questo aumento sarebbe accompagnato da un incremento della potenza delle apparecchiature e da una notevole espansione delle superfici necessarie per ospitarle.
I processori grafici, o GPU, sono al centro di questa evoluzione. Eseguono i calcoli necessari per l’addestramento e l’utilizzo di numerosi modelli. Secondo il rapporto, il loro numero potrebbe raddoppiare, mentre la potenza media assorbita da ciascuna GPU passerebbe da circa 700 watt a quasi 2.000 watt. La combinazione di un parco più ampio e di apparecchiature più energivore contribuirebbe così alla crescita del fabbisogno di elettricità.
Lo sviluppo di nuovi centri dati comporta anche la necessità di edifici, apparecchiature di raffreddamento e allacciamenti energetici. Green IT prevede che le superfici occupate da queste infrastrutture si moltiplicheranno per sei. Questa espansione solleva questioni relative all’artificializzazione dei suoli, alla disponibilità di acqua e alla ripartizione dell’elettricità tra gli usi digitali e le altre attività.
L’aumento degli usi può anche annullare parte dei guadagni di efficienza ottenuti grazie ad apparecchiature più performanti. Quando una tecnologia diventa meno costosa o più facile da usare, può essere utilizzata più spesso e per un maggior numero di attività: è il cosiddetto effetto rimbalzo. Questo meccanismo, spesso citato nelle discussioni sul digitale, è spiegato più nel dettaglio in questo articolo dedicato a come evitare la trappola dell’effetto rimbalzo legato all’intelligenza artificiale.
Emissioni di gas serra in forte aumento
Il rapporto stima che le emissioni annuali di gas serra attribuibili all’IA mondiale potrebbero passare da 99 milioni di tonnellate di CO₂ equivalente nel 2025 a 636 milioni nel 2030. Gli autori confrontano questo livello previsto con circa 1,4 volte il bilancio annuale sostenibile dell’Unione europea. Questa nozione indica la quantità di impatti che una persona può generare in un anno senza superare i limiti ecologici considerati dallo studio.
Rapportata a una persona, nel 2030 l’impronta dell’IA rappresenterebbe circa il 16% di questo bilancio annuale sostenibile. Questa stima non copre l’insieme degli usi digitali: anche le altre apparecchiature e i servizi online inciderebbero sul bilancio ecologico. Green IT stima quindi che il digitale nel suo complesso potrebbe assorbirne una quota molto maggiore.
Questi dati sono proiezioni e non il bilancio definitivo di una situazione futura. Dipendono dalle ipotesi sul numero di server, sulle loro prestazioni, sulla loro durata di vita, sul loro tasso di utilizzo e sulla composizione del mix elettrico. Sottolineano tuttavia l’importanza di monitorare l’evoluzione delle infrastrutture e di non misurare i progressi esclusivamente in base alle prestazioni dei modelli o al loro costo d’uso.
Il fabbisogno energetico dell’IA solleva già interrogativi sulle risorse necessarie al suo funzionamento. Per approfondire la questione, un articolo esamina l’impatto energetico della crescente dipendenza dall’intelligenza artificiale. La domanda di elettricità dei centri dati può inoltre entrare in concorrenza con le esigenze di altri settori, compresi quelli che devono a loro volta decarbonizzarsi.
La fabbricazione e l’elettricità, due fasi determinanti
Gli impatti non si distribuiscono nello stesso modo lungo tutto il ciclo di vita delle apparecchiature. La fabbricazione dei server richiede metalli, minerali e risorse fossili. Per alcuni indicatori, questa fase potrebbe rappresentare fino al 45% dell’impatto associato, in particolare per quanto riguarda l’esaurimento delle risorse. L’estrazione e la trasformazione dei materiali avvengono prima ancora che le macchine inizino a elaborare richieste.
Una volta installati i server, la produzione dell’elettricità necessaria al loro funzionamento diventa un fattore determinante. Secondo lo studio, potrebbe rappresentare fino al 96% di alcuni impatti legati all’utilizzo delle apparecchiature. La scelta dell’approvvigionamento energetico è quindi essenziale: un’elettricità meno carboniosa riduce una parte dell’impronta, senza eliminare le pressioni legate alla fabbricazione, all’occupazione del suolo, all’acqua o alle risorse materiali.
La decarbonizzazione dell’elettricità e la sobrietà devono quindi essere considerate insieme. Alimentare un numero maggiore di centri dati con fonti decarbonizzate può limitare le emissioni associate al loro funzionamento, ma l’elettricità rimane una risorsa da ripartire. Il suo utilizzo per le infrastrutture di IA può ritardare o complicare altre esigenze della transizione energetica se la domanda totale cresce troppo rapidamente.
Cosa misura lo studio di Green IT
Per elaborare le proprie stime, Green IT prende in esame le infrastrutture fisiche dedicate all’intelligenza artificiale: server, file di apparecchiature e superfici dei centri dati. Il rapporto non distingue i sistemi in base alla loro funzione — IA generativa, predittiva o agentica — e non pretende quindi di fornire un bilancio separato per ciascuna categoria di algoritmi.
L’analisi considera diverse famiglie di server, dalle apparecchiature di fascia bassa e media alle macchine più performanti. Tiene conto delle varie fasi del loro ciclo di vita, dalla fabbricazione e distribuzione all’utilizzo, fino al fine vita. Questo approccio permette di rendere visibili effetti che spesso restano lontani dall’utente finale, come l’estrazione dei materiali o la costruzione delle infrastrutture.
La metodologia implica tuttavia la formulazione di ipotesi sul parco di server e sulla sua evoluzione. I risultati vanno quindi letti come una stima degli impatti legati alle infrastrutture fisiche, nell’ambito definito dallo studio. Non costituiscono una misurazione esaustiva di tutti gli usi, né un confronto diretto tra ciascun modello di IA disponibile.
Usi da ripensare e modelli più sobri
Green IT invita i singoli e le organizzazioni a riflettere sulla necessità di ogni utilizzo. Quando un’attività può essere svolta facilmente senza IA, questa opzione può evitare un consumo supplementare di risorse. Quando l’intelligenza artificiale apporta un valore concreto, il rapporto raccomanda di privilegiare, ove possibile, modelli frugali, adeguati all’attività anziché ricorrere sistematicamente ai sistemi più potenti.
Questa riflessione riguarda anche il modo in cui gli strumenti vengono proposti e integrati nei servizi. La presenza automatica di funzioni di IA può comportarne l’utilizzo in situazioni in cui non sono indispensabili. Scelte di progettazione più sobrie, informazioni chiare sui sistemi utilizzati e una valutazione della loro effettiva utilità possono contribuire a limitare le richieste superflue.
Il dibattito pubblico sull’IA spazia dai benefici attesi ai rischi che solleva. Per orientarsi in queste discussioni, alcuni temi sono illustrati in questa guida dedicata alle questioni essenziali da conoscere durante un dibattito sull’intelligenza artificiale. La dimensione ecologica merita di occupare un posto centrale, al pari delle questioni economiche, sociali e democratiche.
Le misure proposte alle autorità pubbliche
Secondo Green IT, le decisioni individuali non possono da sole bastare a invertire la tendenza. L’associazione chiede alle autorità pubbliche di definire un piano di sobrietà dell’IA per regolamentare meglio gli usi e gli incentivi alla diffusione di questa tecnologia in tutti i settori. L’obiettivo sarebbe concentrare l’attenzione sulle esigenze reali, anziché sulla sola disponibilità di nuovi strumenti.
Tra le proposte figura la creazione di un’etichetta che consenta di identificare chiaramente i sistemi di IA. Informazioni accessibili potrebbero aiutare gli utenti a capire quando interviene una tecnologia e a valutare meglio le risorse impiegate. L’associazione raccomanda inoltre di sostenere un settore dell’IA frugale e responsabile, basato su modelli più leggeri per le attività comuni.
Il rapporto propone inoltre di rendere obbligatoria l’ecoprogettazione dei sistemi di IA ospitati in Francia. Questo approccio potrebbe integrare criteri relativi al consumo di risorse, alla durata di vita delle apparecchiature e all’efficienza dei modelli. Un’altra raccomandazione consiste nel tassare i centri dati dedicati all’IA quando funzionano con energie fossili, al fine di ridurre il vantaggio delle soluzioni ad alte emissioni.
Questi temi rientrano nelle riflessioni più ampie sulla transizione digitale e sulle soluzioni tecnologiche presentate come favorevoli all’ambiente. Un articolo propone in particolare di esaminare con attenzione le promesse dell’intelligenza artificiale per il futuro del clima, tenendo conto sia delle sue potenziali applicazioni sia del suo costo materiale.
Far dialogare l’innovazione digitale e la transizione ecologica
La ricerca di risposte passa anche attraverso il dialogo tra imprese, enti locali, specialisti del digitale e operatori del settore ambientale. Gli eventi dedicati alla greentech offrono l’occasione di confrontare le soluzioni proposte con i vincoli della loro attuazione, in particolare in materia di energia, risorse e governance. Il resoconto del Meet-up Greentech di ottobre 2024 illustra queste discussioni sulle tecnologie e sui percorsi di transizione.
Per le organizzazioni, la sfida consiste nel valutare i benefici di un sistema di IA in rapporto alle risorse che impiega e poi scegliere una soluzione proporzionata alle esigenze. Ciò può comportare la riduzione delle richieste superflue, la scelta di modelli meno esigenti in termini di risorse, il prolungamento della durata di vita dell’hardware e una maggiore conoscenza dell’origine dell’elettricità consumata.
Le proiezioni di Green IT evidenziano così una questione centrale per i prossimi anni: come sviluppare usi utili senza lasciare che le infrastrutture che li sostengono crescano senza limiti? La risposta dipenderà in particolare dalle scelte tecniche, dalle pratiche degli utenti, dalle strategie delle imprese e dalle norme adottate dalle autorità pubbliche.
