Data center e IA: ecco come l’Europa affronta la sfida energetica

L’intelligenza artificiale (AI) sta ridefinendo il panorama economico europeo, presentando al contempo sfide e opportunità, in particolare nel settore energetico. I data center, essenziali per l’infrastruttura digitale, alimentano tutto, dall’archiviazione cloud all’elaborazione di modelli di AI generativa. *Ciononostante, la loro crescente domanda di energia potrebbe esercitare una pressione eccessiva sulle reti elettriche locali, ostacolando la transizione verso fonti energetiche più pulite e incrementando i costi per le aziende e i privati.

L’Impatto Energetico dei Data Center

Secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), i data center consumano già il 3% della domanda di elettricità nell’Unione Europea, con picchi che superano il 20% in Irlanda. A livello globale, il loro consumo annuo di energia elettrica supera i 400 TWh, una cifra destinata a quasi raddoppiare entro il 2030. Questo aumento è in parte dovuto alla proliferazione di sistemi di AI sempre più sofisticati, dove una singola richiesta a un modello generativo può consumare dieci volte più energia rispetto a una tradizionale ricerca web. Un recente studio realizzato per il Parlamento europeo da Agnieszka Widuto, evidenzia come la diffusione dell’AI generativa stia amplificando la domanda energetica dei data center.

Opportunità nella Transizione Energetica

Nonostante le sfide, i data center possono svolgere un ruolo cruciale nella transizione energetica. Le principali aziende del settore stanno investendo massicciamente per migliorare l’efficienza, sfruttare fonti di energia rinnovabile e adottare soluzioni innovative con l’obiettivo di minimizzare il loro impatto sull’ambiente. Il miglioramento dell’efficacia nell’utilizzo dell’energia (PUE), il passaggio a infrastrutture cloud centralizzate e l’adesione a iniziative su base volontaria come il Climate Neutral Data Centre Pact, che promuove l’uso esclusivo di energia a zero emissioni, il riciclo del calore e il riutilizzo delle apparecchiature, costituiscono progressi significativi in questa direzione. In numerose città europee, il calore disperso dai server viene già impiegato per riscaldare piscine pubbliche o integrare sistemi di teleriscaldamento. La stessa AI può contribuire a ridurre i consumi energetici, essendo integrata nelle smart grid per prevedere i picchi di domanda, facilitare l’integrazione delle fonti rinnovabili, garantire la stabilità delle reti e ottimizzare la gestione degli accumuli di energia. Applicazioni sofisticate consentono di eseguire manutenzioni predittive sulle infrastrutture elettriche e di ottimizzare i processi interni dei data center, migliorando i sistemi di raffreddamento e individuando le aree di inefficiente consumo.

Sfide e Regolamentazione

La concentrazione geografica dei data center genera criticità locali sulla rete elettrica, la cui capacità potrebbe non essere sufficiente a sostenere la crescita del settore. I ritardi nella realizzazione delle infrastrutture di trasmissione e le lunghe attese per ottenere le connessioni alla rete rappresentano un significativo ostacolo per il settore. Alcuni Stati membri stanno orientando l’insediamento di nuove strutture in zone con una maggiore disponibilità di capacità elettrica. L’Unione Europea ha lanciato diverse iniziative normative per affrontare questa problematica. Dal 2023, la Direttiva sull’Efficienza Energetica impone ai data center con una potenza IT installata superiore a 500 kW di presentare annualmente report dettagliati su consumi, utilizzo di energie rinnovabili, consumo idrico e recupero del calore. Nel 2024, è stato introdotto un sistema di valutazione della sostenibilità, con indicatori chiave di performance (KPI) obbligatori e una banca dati pubblica a livello europeo. Una nuova proposta legislativa, il Cloud and AI Development Act, prevista tra la fine del 2025 e l’inizio del 2026, mira a triplicare la capacità di elaborazione dei data center in Europa nei prossimi 5-7 anni, semplificando le procedure di autorizzazione, ma subordinando gli incentivi al rispetto di criteri ambientali. Parallelamente, Bruxelles sta elaborando una strategia per la digitalizzazione e l’AI nel settore energetico, attesa per il 2026, che conterrà misure volte a integrare i data center nel sistema energetico in maniera sostenibile, migliorando l’efficienza e alleggerendo la pressione sulle reti.

Verso un Futuro Sostenibile: Un Equilibrio Necessario

La vera sfida consisterà nel trovare un punto di equilibrio tra competitività, innovazione e sostenibilità. Secondo uno studio della Boston Consulting Group, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per ridurre le emissioni globali di gas serra di una percentuale compresa tra il 5 e il 10% entro il 2030. Tuttavia, è cruciale che la rapida espansione dei data center non comprometta gli obiettivi climatici dell’UE e non ricada ulteriormente sulle spalle dei consumatori. L’Irlanda, ad esempio, ha iniziato a fare marcia indietro sui nuovi data center a causa del timore di blackout e dell’elevato consumo di elettricità, che nel 2024 ha raggiunto il 21% del consumo nazionale. L’International Energy Agency prevede che il consumo globale di elettricità dei data center raddoppierà entro il 2030, arrivando a 945 terawattora dai 415 del 2024, principalmente a causa dell’AI.

Intelligenza Artificiale: Un’Arma a Doppio Taglio per la Sostenibilità

L’intelligenza artificiale, pur essendo un motore di innovazione e progresso, presenta una doppia faccia in termini di sostenibilità. Da un lato, il suo utilizzo intensivo nei data center comporta un aumento significativo del consumo energetico e delle emissioni di gas serra. Dall’altro, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare il settore energetico, consentendo notevoli risparmi. L’adozione diffusa dell’AI e del machine learning a livello industriale potrebbe generare, secondo le stime degli analisti della IEA, un risparmio energetico di ben 8 exajoule entro il 2035, una quantità di energia equivalente all’attuale consumo del Messico. L’AI sta già contribuendo a ottimizzare l’efficienza delle reti elettriche, a diminuire il consumo di carburante nel trasporto navale e a identificare le fughe di metano, il più potente dei gas serra. Sostituire le ispezioni periodiche agli impianti di produzione e trasporto del metano con un monitoraggio continuo tramite satellite potenziato dall’intelligenza artificiale permetterebbe di evitare l’emissione di 2 milioni di tonnellate di metano all’anno.

Consigli Pratici per un Utilizzo Sostenibile dell’AI

Per mitigare l’impatto ambientale dell’AI, è fondamentale adottare un approccio consapevole e responsabile. Utilizzare l’AI solo quando è strettamente necessario, preferendo motori di ricerca tradizionali per richieste semplici. Scegliere modelli più leggeri ed efficienti, come GPT-4o mini, per attività quotidiane che non richiedono un’elaborazione semantica complessa. Utilizzare istruzioni concise e richiedere risposte brevi per minimizzare il carico computazionale. Valutare il bilancio energetico rispetto al lavoro umano, considerando che in alcuni casi l’AI può essere più efficiente di un’attività svolta manualmente al computer per ore. Essere consapevoli dell’AI invisibile, riducendo l’uso passivo del digitale e scegliendo dispositivi a basso consumo.

Sovranità Digitale e Sostenibilità Infrastrutturale

L’elaborazione dei dati in loco (on-premise) o ai margini della rete (on-the-edge), dove i modelli di AI vengono eseguiti localmente, può ridurre significativamente sia il consumo energetico che i rischi legati al trasferimento di dati non conforme al GDPR. Investire in un’infrastruttura europea indipendente, alimentata da fonti di energia rinnovabile, rappresenta una scelta non solo sostenibile ma anche strategicamente importante. La sostenibilità delle infrastrutture è strettamente connessa alla protezione dei dati e alla necessità di garantire un quadro normativo coerente con le direttive europee. L’elaborazione dei dati in locale permette di avere piena conoscenza di dove e come vengono trattati i dati, prevenendo il trasferimento o la replica di informazioni sensibili in giurisdizioni al di fuori dell’UE.

Un Futuro Energetico Sostenibile: La Chiave è l’Equilibrio

La transizione ecologica è un percorso complesso e articolato, che richiede un approccio olistico e integrato. Nel contesto dell’intelligenza artificiale e dei data center, è fondamentale trovare un equilibrio tra innovazione tecnologica e sostenibilità ambientale. Questo significa investire in infrastrutture efficienti e alimentate da fonti rinnovabili, promuovere un utilizzo consapevole e responsabile dell’AI, e adottare politiche normative che incentivino la sostenibilità e la sovranità digitale.

Ma cosa significa tutto questo per noi, nella vita di tutti i giorni?

Pensiamoci un attimo: ogni volta che utilizziamo un chatbot per farci aiutare a scrivere un’email o a trovare informazioni, stiamo contribuendo, seppur in minima parte, al consumo energetico dei data center. Una nozione base di transizione ecologica ci ricorda che ogni nostra azione, anche la più piccola, ha un impatto sull’ambiente.

Una nozione più avanzata ci suggerisce che la vera sfida non è rinunciare alla tecnologia, ma utilizzarla in modo intelligente e sostenibile. Questo significa scegliere modelli di AI più efficienti, scrivere prompt concisi e, soprattutto, essere consapevoli dell’impatto delle nostre scelte digitali.

Riflettiamo*: quante volte utilizziamo l’AI per puro svago o per compiti che potremmo svolgere facilmente da soli? Forse, imparare a dosare il nostro utilizzo dell’AI potrebbe essere un piccolo, ma significativo, passo verso un futuro più sostenibile.