18
giugno 2025 - Nel dibattito globale sull’intelligenza
artificiale, raramente si parla del suo impatto ambientale.
Eppure, dietro i benefici promessi da questa tecnologia si
nasconde un costo nascosto: quello energetico. Con l’esplosione
dell’IA generativa, cresce anche il consumo di risorse, sollevando
nuove domande su sostenibilità e responsabilità
tecnologica.
L'impronta ambientale dell’IA è più
pesante di quanto si pensi
Il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale non è
privo di conseguenze per l’ambiente. I modelli linguistici
di grandi dimensioni, come quelli impiegati nelle IA generative,
richiedono enormi quantità di energia per essere addestrati
e mantenuti in funzione. Addestrare un singolo modello avanzato,
come GPT-3, ha generato circa 552 tonnellate di CO2, un livello
paragonabile alle emissioni annue di oltre 120 auto. E per
i modelli più recenti, come GPT-4, i consumi stimati
sono fino a 50 volte superiori.
A differenza di applicazioni più leggere, come l’invio
di email o la navigazione web, l’IA richiede infrastrutture
complesse e server ad alte prestazioni, spesso situati in
data center che operano 24 ore su 24. Questi centri devono
essere continuamente raffreddati per evitare surriscaldamenti,
il che implica un ulteriore consumo energetico. Inoltre, la
crescente domanda di servizi IA spinge all’espansione di queste
strutture, aggravando ulteriormente il problema.
Molti utenti ignorano l’impatto ambientale delle loro interazioni
con l’IA. Anche azioni semplici, come chiedere una risposta
a un chatbot, comportano un costo energetico. Su scala globale,
l’effetto si amplifica, rendendo urgente una maggiore trasparenza
sul consumo digitale.
Per rendere più chiara la portata dell’impatto, ecco
un confronto diretto tra varie attività digitali in
termini di consumo energetico ed emissioni di CO2:
L’IA consuma più di Netflix?
Un
confronto spesso utilizzato per spiegare l’impatto ambientale
dell’IA è quello con lo streaming video, un’attività
digitale notoriamente energivora. Le piattaforme di streaming
rappresentano oggi circa l’82% del traffico Internet e il
6% delle emissioni globali. Tuttavia, le analisi recenti mostrano
che l’uso dell’IA generativa può, in certi contesti,
superare il consumo energetico di servizi come Netflix o YouTube.
A differenza dello streaming, che impiega la rete per trasmettere
contenuti già pronti, l’IA genera risposte in tempo
reale. Questo processo comporta calcoli complessi, spesso
eseguiti da centinaia di GPU simultaneamente. Una singola
generazione di contenuto, come un’immagine creata da IA, può
consumare l’equivalente di una ricarica completa di uno smartphone.
Per chiarire le differenze tra IA e streaming dal punto di
vista tecnico ed energetico:
L’aspetto più allarmante è la velocità
con cui si sta diffondendo l’uso dell’IA generativa, soprattutto
nelle aziende e nei prodotti di largo consumo. Se da un lato
lo streaming ha già intrapreso percorsi per ridurre
le emissioni, dall’altro l’IA è ancora in una fase
in cui l’ottimizzazione energetica non è sempre prioritaria.
Verso un’IA sostenibile: le sfide della transizione
verde
Di fronte a questi scenari, la vera sfida è rendere
sostenibile lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Alcune
soluzioni sono già in corso, come il miglioramento
dell’efficienza dei modelli e l’uso di energie rinnovabili
per alimentare i data center. Tuttavia, è necessario
che queste pratiche diventino la norma.
Le strategie principali includono:
