In questo brano di Maria Valeri Feraco, viene affrontato il noto tema della caratteristica energivora dell’AI, in questo caso il consumo di acqua. Il tema è complesso e mostra come le nuove regolamentazioni possano contribuire a trovare soluzioni purché affrontate con principi pragmatici di riduzione del rischio ma anche etici, provando ad affrontare il tema stimolando soluzioni non solo rimediali ma innovative e lungimiranti.  

La scorsa primavera, mentre molti di noi si divertivano come bambini a generare immagini in stile Studio Ghibli o action figure digitali, dall’altra parte del mondo, nella contea di Newton (USA), la pressione dell’acqua si riduceva fino a prosciugare i rubinetti di un’intera famiglia, come raccontava, accorata Beverly Morris alla BBC. 

È il costo invisibile dell’intelligenza artificiale: una tecnologia metaforicamente “affamata” di dati, ma anche letteralmente assetata. 

I data center, spina dorsale dell’economia dell’AI, consumano enormi quantità di energia e acqua. Secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia, nel 2024 il consumo energetico globale dei data center ha superato i 400 TWh, crescendo del 12% all’anno e destinato a raddoppiare entro il 2030. La metà di questo consumo è imputabile all’intelligenza artificiale. 
Il nodo centrale è il raffreddamento: processori che eseguono calcoli intensivi generano calore elevato e richiedono sistemi evaporativi che utilizzano milioni di litri d’acqua al giorno. 

L’impatto locale è drammatico soprattutto nelle aree con risorse idriche già scarse: aumenti dei prezzi, razionamenti, danni ambientali. La delocalizzazione di strutture così energivore spesso supera la capacità delle infrastrutture locali, creando uno squilibrio tra benefici economici concentrati nelle mani delle big tech e costi sociali e ambientali scaricati sulle comunità. 

Come nota Michela Calculli, la geografia dei data center non segue la distribuzione degli utenti ma logiche di convenienza energetica, climatica e fiscale: una nuova “estrazione digitale” che penalizza i territori più vulnerabili. Silicon Valley incassa i profitti, mentre pozzi in Arizona si prosciugano e comunità dell’Oregon affrontano impatti ambientali pesanti. È una forma di “colonizzazione digitale” che separa nettamente chi beneficia della tecnologia da chi ne subisce i costi. 

L’Occidente ama raccontarsi sostenibile, spostando i data center dove l’energia è “verde”. Ma decenni di esperienza dimostrano che spesso si tratta di greenwashing: gli impatti reali sulle comunità restano enormi e la giustizia ambientale insufficiente. 

Una tensione tra innovazione e sostenibilità riguarda da vicino anche l’Italia.  

Come uscirne?

Un recente studio di Giulio Amore e Andrea Gentili, ricercatori dell'università di Padova, ricorda che l’AI non è solo parte del problema climatico: può anche essere parte della soluzione. Modelli predittivi rendono più efficienti reti energetiche, edifici, industrie e trasporti; supportano l’integrazione delle rinnovabili; riducono sprechi in agricoltura; migliorano la gestione delle risorse idriche e delle città; e aiutano a comprendere gli impatti del cambiamento climatico tramite visualizzazioni realistiche. 

Tuttavia, gli autori sostengono che l’approccio regolatorio dell’AI Act – basato sul rischio e sul principio di precauzione – non basti. Il principio di precauzione è cruciale quando l’incertezza scientifica è alta, ma può generare un “paradosso assicurativo”: ci si concentra sulla previsione dei danni, non sulla capacità di rispondere quando il danno si manifesta. 

Per questo propongono un nuovo concetto: la Sustainability Alignment Tax (SAT), un “tributo” etico per allineare l’AI alla sostenibilità. Non si tratta di una tassa reale, ma di un principio di responsabilità: sviluppatori e operatori devono essere pronti a compiere sacrifici consapevoli per assicurare che l’AI sia sostenibile dal punto di vista ambientale e sociale. 

Il “pagamento” del SAT può assumere due forme principali: 

1. Accettare meno performance per più sostenibilità. 
   Se un modello potentissimo richiede troppa energia o genera troppe emissioni, il SAT invita a considerare una riduzione controllata della performance. Se la riduzione è inaccettabile, almeno la valutazione è stata fatta. 

1. Scegliere l’opzione etica più costosa. 
   Se un data center prosciuga un lago, quella opzione è eticamente inaccettabile. Si deve scegliere un’alternativa, anche più costosa o meno performante. 

È un cambio di paradigma che obbliga a internalizzare le conseguenze e agire con trasparenza. 

La tecnologia deve servire l’umanità, non sacrificare le persone e le comunità che la ospitano. Ma seguire davvero questa strada richiede coraggio politico e responsabilità industriale. E poche settimane dopo la pubblicazione del Digital Package della Commissione UE, con l’aria che tira verso nuove semplificazioni, è difficile credere che si scelga la via più onerosa ma più giusta. Il rischio concreto è che la sostenibilità resti solo uno slogan.