Questa puntata di Ai Ai Ai vuole fare il punto sul nostro Paese nell’era dell’IA. Lo facciamo tramite il Rapporto della Fondazione Leonardo, che tra eccellenze genuine e fragilità strutturali mostra come la dimensione energetica rappresenti una variabile decisiva ma poco considerata.
La Fondazione Leonardo ets nel marzo 2026 ha pubblicato il Report “L’Italia nell’era dell’IA. Crescita, sfide e prospettive di una rivoluzione in corso” ( https://www.fondazioneleonardo.com/stories/italia-era-ia-crescita-sfide-prospettive-floridi ), che si apre con una domanda: a che punto è l’Italia nell’intelligenza artificiale? E la risposta fornita, in estrema sintesi, è la seguente: “l’Italia ha eccellenze genuine e fragilità strutturali, con successi da consolidare e ritardi da colmare, opportunità da cogliere e rischi da gestire”. Centoquarantotto pagine di analisi sistematica che ci offrono uno specchio in cui guardare: non per compiacerci, né per disperarci, ma per capire dove siamo e cosa possiamo fare. I numeri di sintesi sono noti agli addetti ai lavori, ma vale la pena evidenziarli: il mercato italiano dell’IA ha raggiunto 1,2 miliardi di euro nel 2024, con una crescita del 58% rispetto all’anno precedente. Solo il 16,4% delle imprese con almeno dieci dipendenti ha adottato formalmente soluzioni di intelligenza artificiale, contro una media europea del 20%. Il divario si fa abissale tra grandi imprese (53,1% di adozione) e PMI (15,7%) e l’Italia si colloca al 18° posto su 27 Paesi dell’Unione. D’altra parte, siamo anche il Paese con due dei cinque supercomputer più potenti d’Europa e la prima legge nazionale sull’IA dell’intera Unione (l. n.132/2025). Quelli sopra esposti sono alcuni degli aspetti rilevati, che meritano accurati approfondimenti.
Tuttavia, nel Report viene affrontata una dimensione che il dibattito pubblico troppo spesso elude che è, invece, parte essenziale di questo quadro: il costo fisico dell’intelligenza artificiale. L’IA ci appare immateriale ma dietro ogni output ci sono server, cavi, connettività, insomma, infrastrutture fisiche. E di conseguenza, l’impatto ambientale di questi sistemi, in termini di costi e di opportunità, non può essere relegato in secondo piano, tanto meno nell’attuale scenario mondiale.
L’impronta che non vediamo
Partiamo dall’energia. Secondo il rapporto “Energy and AI” dell’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), pubblicato nell’aprile 2025 (https://www.iea.org/reports/energy-and-ai), i data center hanno consumato nel 2024 circa 415 terawattora (TWh) di elettricità a livello globale, pari all’1,5% della domanda mondiale. Negli ultimi cinque anni questo valore è cresciuto del 12% annuo e le proiezioni indicano che entro il 2030 potrebbe più che raddoppiare, raggiungendo i 945 TWh. Secondo l’Electric Power Research Institute (EPRI), oggi l’intelligenza artificiale è già il principale motore di questa crescita, con il 60% dei consumi imputabile all’uso quotidiano dei modelli e il 30% all’addestramento. Anche le emissioni di CO₂ sono in rotta di crescita: dalle attuali 180 milioni di tonnellate annue, i data center potrebbero arrivare a 300 milioni di tonnellate entro il 2035, secondo le stime IEA. L’Ente avverte che, per soddisfare la domanda crescente, si dovrà probabilmente ricorrere, almeno nel breve periodo, a “una vasta gamma di fonti di energia, compreso il carbone”.
A questa emergenza energetica se ne affianca una idrica, meno raccontata ma altrettanto concreta. Ogni volta che chiediamo all’IA di scriverci una mail, quella risposta è costata – in senso fisico – circa 519 millilitri di acqua dolce, evaporati per raffreddare i processori (stima contenuta in una ricerca che Washington Post ha condotto in collaborazione con l’Università della California, Riverside https://arxiv.org/pdf/2304.03271 ; https://fortune.com/article/how-much-water-does-ai-use/ ; https://www.washingtonpost.com/technology/2024/09/18/energy-ai-use-electricity-water-data-centers/). L’impronta idrica complessiva dell’IA nel 2025 è quantificata tra 312 e 764 miliardi di litri: un volume pari, nello scenario peggiore, all’intera acqua in bottiglia bevuta nel mondo in un anno. Un tipico data center può utilizzare tra 11 e 19 milioni di litri d’acqua al giorno, secondo i dati di Veolia Water Technologies (https://blog.veoliawatertechnologies.it/limpronta-idrica-dei-data-center-basati-sullintelligenza-artificiale). E solo il 3% dell’acqua del pianeta è dolce: di questa, soltanto lo 0,5% è accessibile e sicura per il consumo umano.
C’è poi un elemento strutturale che il Rapporto Leonardo segnala con la precisione di un avvertimento: l’effetto di rimbalzo. I miglioramenti nell’efficienza dei modelli (spesso presentati come prova del progresso tecnologico) tendono, nel medio periodo, a tradursi in un aumento complessivo dell’uso delle risorse, perché un costo più basso per unità di calcolo si trasforma in una domanda complessivamente maggiore. Vale per i motori a combustione, vale per i voli low cost, vale, con tutta evidenza, anche per i modelli di intelligenza artificiale.
Il caso Italia: un paradosso tutto nostro
Sul fronte energetico, secondo Confartigianato, tra il 2019 e il 2023 la domanda elettrica del settore è già cresciuta del 50% (https://rivistanatura.com/il-lato-oscuro-dellintelligenza-artificiale/), con un aumento dei consumi diretti del 144%, concentrato per l’85% in Lombardia, Lazio, Emilia-Romagna e Piemonte. Le proiezioni sono ancora più impegnative. Il “Digitalization and Decarbonization Report 2025” dell’Energy & Strategy Group del Politecnico di Milano (https://www.exposave.com/digitalization-and-decarbonization-report-35567) stima che la capacità installata, oggi a 609 MW, potrebbe salire a 2,3 GW nello scenario tendenziale e fino a 4,6 GW in quello estremo entro il 2035. Il report Teha-A2A, presentato al Forum di Cernobbio 2025 (https://www.qualenergia.it/wp-content/uploads/2025/09/report-a2a-teha-italia-data-center.pdf), osserva che nello scenario di massimo sviluppo, i data center potrebbero assorbire fino al 12,7% del totale dei consumi elettrici nazionali al 2035, contro l’attuale 1,9%.
Eppure, proprio qui emerge il paradosso virtuoso. Il supercomputer Leonardo del CINECA (quinto in Europa, decimo al mondo) è alimentato al 100% da fonti rinnovabili e raggiunge un PUE (Power Usage Effectiveness) di circa 1,1, tra i migliori al mondo in un settore dove i valori tipici oscillano tra 1,2 e 1,5 (Report Fondazione Leonardo, p. 41; https://www.cineca.it/en/social-impact/sustainability). L’Italia beneficia di un mix elettrico con una quota di rinnovabili di circa il 40%, superiore a molti partner europei. E il programma FAIR affronta proprio l’ottimizzazione dell’efficienza energetica degli algoritmi e lo sviluppo di modelli leggeri (Report Fondazione Leonardo; https://fondazione-fair.it.).
Chi paga il conto che nessuno mostra
I costi ambientali dell’IA sono reali, ma vengono sistematicamente esternalizzati. Le grandi piattaforme pubblicano report di sostenibilità con molte pagine e pochi numeri utili. Uno studio delle ricercatrici McCauley e Scanlan dell’Università del Wisconsin-Milwaukee ( https://theconversation.com/data-centers-consume-massive-amounts-of-water-companies-rarely-tell-the-public-exactly-how-much-262901 ) ha rilevato che le sei principali aziende tecnologiche adottano standard di rendicontazione completamente diversi tra loro: Amazon non dichiara quanto consuma d’acqua, Microsoft aggrega i dati senza disaggregarli per singolo data center, Google è l’unica a fornire dati per impianto, ma senza associarli alle dimensioni della struttura o al sistema di raffreddamento. Secondo un’analisi del Guardian, le emissioni reali dei principali data center potrebbero essere quasi otto volte superiori a quelle dichiarate, grazie all’uso di certificati di energia rinnovabile (REC) che non comportano costruzione di nuova capacità (https://www.theguardian.com/technology/2024/sep/15/data-center-gas-emissions-tech). Lo stesso Google ha riconosciuto che la domanda energetica dei propri data center sta superando la disponibilità di energia pulita, al punto da aver spostato il proprio obiettivo dal “100% rinnovabile” al più ampio “carbon-free energy”, categoria che include il nucleare (https://sustainability.google/reports/247-carbon-free-energy).
I costi che le aziende non contabilizzano li pagano altri. In Virginia, dove si concentra la maggior densità mondiale di data center, queste strutture assorbono il 26% dell’elettricità dell’intero Stato. In Irlanda i data center consumano già il 21% dell’energia nazionale (più di tutte le abitazioni) con proiezioni al 32% entro il 2026 (https://www.theguardian.com/world/article/2024/jul/23/ireland-datacentres-overtake-electricity-use-of-all-homes-combined-figures-show; https://www.techradar.com/pro/data-centers-are-throttling-home-building-as-infrastructure-struggles-to-keep-up-with-ai-demands; https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/715957/000119312526115192/dei-ars-12312025.pdf). Negli Stati Uniti, tre senatori hanno formalmente denunciato a Google, Microsoft, Amazon e Meta che le utility stanno scaricando miliardi di dollari in costi di ammodernamento delle reti sulle bollette delle famiglie (https://www.theguardian.com/us-news/2025/dec/16/data-centers-consumer-prices).
Per l’Italia il problema ha una declinazione specifica: secondo i dati Confindustria (novembre 2025), nel primo semestre 2025 le imprese italiane hanno pagato l’energia elettrica in media 278 €/MWh, contro i 183 della Francia, i 171 della Spagna e i 216 della media europea, quasi il 30% in più (https://www.confindustria.it/news/energia-il-divario-che-pesa-sulla-competitivita-in-italia-le-bollette-piu-alte-deuropa/). Il prezzo alto dell’energia è già oggi un fattore che rischia di spostare gli investimenti in data center verso altri mercati europei più competitivi.
Eppure, il Rapporto Leonardo individua anche il rovescio della medaglia: se i data center verranno governati con intelligenza, il calore di scarto dei loro server potrebbe essere immesso nelle reti di teleriscaldamento, soddisfacendo il fabbisogno termico di circa 800.000 famiglie italiane ed evitando 2 milioni di tonnellate di CO₂ l’anno, secondo le stime Teha-A2A (https://www.gruppoa2a.it/it/media/comunicati-stampa/italia-data-center-ambrosetti). Un’opportunità concreta, non futuribile: A2A la sta già realizzando a Brescia e il progetto “Avalon 3” a Milano, dal 2026, dovrà fornire oltre 15 GWh di energia termica alla rete cittadina.
L’industria del futuro sarà sempre più digitalizzata e automatizzata; i Paesi e le aziende che saranno all’avanguardia nell’integrazione dell’IA nella produzione otterranno un vantaggio competitivo significativo. Le applicazioni di IA possono accelerare lo sviluppo dei prodotti, ridurre i costi e migliorare la qualità. L’adozione diffusa delle applicazioni di IA esistenti per ottimizzare i processi industriali può portare a un significativo risparmio energetico. Le aziende europee detengono oltre la metà della quota di mercato delle soluzioni di automazione industriale, che rappresentano il fattore abilitante fondamentale per l’implementazione dell’IA in ambito industriale.
Sul piano normativo, l’Europa si sta muovendo. In base al Regolamento Delegato UE 2024/1364 e alla Direttiva sull’efficienza energetica (EED 2023/1791), i data center con potenza IT superiore a 500 kW dovranno misurare e comunicare periodicamente le proprie prestazioni energetiche a una banca dati europea comune. La Commissione Europea sta inoltre sviluppando un sistema di etichettatura obbligatoria che indicherà consumo di energia, consumo di acqua e quota di rinnovabili, esattamente come avviene per gli elettrodomestici. L’AI Act, a sua volta, introduce requisiti di trasparenza sui consumi energetici per i modelli di IA di uso generale (GPAI).
Il Rapporto Leonardo aggiunge raccomandazioni specifiche per l’Italia: introdurre l’obbligo di rendicontazione dell’impronta carbonica per i modelli sviluppati con fondi pubblici; sviluppare benchmark nazionali per l’efficienza energetica; includere criteri di sostenibilità negli appalti pubblici per i servizi di IA. Non si tratta di proposte astratte: sono scelte che si possono fare adesso, con gli strumenti normativi già esistenti.
Da qui l’importanza di valutare l’impatto ambientale dei sistemi in corso di adozione. I criteri ESG stanno entrando nei requisiti di rendicontazione aziendale obbligatoria: chi sceglie oggi un provider cloud senza chiedersi da quale mix energetico sia alimentato sta delegando una scelta che gli appartiene.
Una scelta che, presto, avrà un peso in termini di competitività.
Foto in copertina, Dry Soil detail, Beyhanyazar, Getty Images Signature.
