IA, quanto mi costi (e quanto consumi): sempre più energivori e costosi diventano i chatbot
I chatbot IA consumano sempre più energia e risorse: data center, acqua e costi in crescita. Il problema è ormai fisico ed economico, con impatti anche su noi utenti.
Ogni prompt che inviamo a un chatbot IA ha un costo, e non necessariamente economico. Parliamo di risorse reali, come energia elettrica, acqua per il raffreddamento dei data center, oltre che il denaro. Tutte fonti che l’intelligenza artificiale sta consumando a più non posso.
E questo potrebbe diventare un problema in futuro, anche perché secondo alcune recenti analisi, il limite non sembra più semplicemente tecnologico, ma anche e soprattutto fisico.
- Data center AI sempre più energivori
- Perché l'intelligenza artificiale consuma così tante risorse
- I rischi dei chatbot IA energivori per tutti
- Come arginare il problema
Data center AI sempre più energivori
Cuore operativo delle intelligenze artificiali sono i data center, strutture imponenti composte da migliaia di server e da reti elettriche e di raffreddamento altamente interconnesse. Proprio queste infrastrutture stanno emergendo come i principali colli di bottiglia dello sviluppo dell’AI.
Secondo un’analisi del Center for Technology Innovation della Brookings Institution, nel 2024 i data center hanno assorbito circa l’1,5% del consumo elettrico globale, con una crescita media annua del 12% dal 2017.
Un ritmo che supera di oltre quattro volte quello della domanda energetica mondiale complessiva. E che non sembra fermarsi: entro il 2026 il fabbisogno elettrico dei grandi centri dati potrebbe arrivare a sfiorare i 1.050 terawattora. Se fossero equiparati a uno Stato, questi impianti si collocherebbero al quinto posto al mondo per consumo di energia.
Una produzione energetica dunque mostruosa, in cui l’utente è al tempo stesso causa e conseguenza.
Perché l’intelligenza artificiale consuma così tante risorse
La maggior parte dell’energia richiesta dall’intelligenza artificiale, infatti, non viene impiegata nella fase di addestramento dei modelli, ma nell’elaborazione delle risposte alle richieste quotidiane degli utenti.
Come già anticipato tempo fa, secondo alcune stime una semplice ricerca su Google richiede in media circa 0,3 wattora di energia, mentre una singola interazione con un modello di intelligenza artificiale può arrivare a consumarne fino a 2,9 wattora, quasi dieci volte tanto.
Allo stesso tempo, secondo quanto riportato dall’Economist, tra gennaio e marzo il volume di testo processato dai modelli linguistici è quadruplicato, spinto dalla crescente competizione tra le aziende del settore per aumentare l’utilizzo e l’adozione delle proprie piattaforme da parte di utenti e aziende.
I rischi dei chatbot IA energivori per tutti
Il rischio principale appare piuttosto evidente: un consumo crescente di risorse ambientali, tra acqua necessaria al raffreddamento dei server ed energia elettrica per il loro funzionamento.
A ciò si aggiunge anche il rischio economico. Per le aziende che integrano l’intelligenza artificiale nei propri modelli di business, si parla di costi sempre più elevati, e non tanto per la semplice bolletta energetica.
La costruzione di nuovi siti per data center rappresenta oggi una delle voci più onerose. Negli Stati Uniti, in particolare, i cosiddetti powered land (terreni industriali dismessi ma già dotati di infrastrutture elettriche) hanno raggiunto valori fino a due o tre volte superiori rispetto ai terreni industriali tradizionali, contribuendo a una forte pressione al rialzo anche sul mercato immobiliare produttivo. A questo si aggiunge il peso della componente hardware, con investimenti massicci in chip, server e sistemi di raffreddamento avanzati.
Un insieme di fattori che sta spingendo le aziende a destinare risorse sempre più consistenti a questo settore, anche a costo di tagliare posti di lavoro o eventualmente aumentare i prezzi per l’accesso ai servizi IA.
Come arginare il problema
Anche se la situazione non è delle migliori, esistono comunque possibili soluzioni al crescente fabbisogno multi-resource dell’intelligenza artificiale.
Nel breve periodo, le principali aziende del settore stanno intervenendo soprattutto sulla gestione della domanda. Anthropic ha introdotto alcune limitazioni all’utilizzo dei propri strumenti nei momenti di picco, mentre OpenAI ha sospeso il generatore di video Sora per riallocare la capacità di calcolo verso attività considerate più prioritarie e redditizie.
Alcuni invece hanno voluto puntare sull’autoproduzione, tramite fonti rinnovabili. A Memphis, ad esempio, il centro di calcolo xAI, noto come Colossus, utilizza turbine a gas installate direttamente sul sito per garantire continuità operativa.
Un altro modo per arginare il problema è quello di lavorare sulla domanda. Difficilmente le aziende potranno convincere gli utenti a ridurre l’uso dell’IA. Eppure, usare meno i chatbot non significa non poterla sfruttare come si deve. Con i prompt giusti è possibile ottenere risultati migliori con meno interazioni, riducendo il numero di richieste necessarie e, di conseguenza, il consumo di risorse.
FAQ
Perché i data center che li eseguono richiedono molta energia e raffreddamento: migliaia di server e infrastrutture correlate assorbono una quota crescente del consumo elettrico globale.
Nel 2024 i data center hanno assorbito circa l'1,5% del consumo elettrico globale, con crescita media annua del 12% dal 2017.
Rischi ambientali (consumo di acqua per raffreddamento, energia) ed economici: maggiori costi per aziende, aumento dei prezzi e impatto sul mercato immobiliare.
Misure: gestione della domanda (limitazioni nei picchi), autoproduzione da rinnovabili, ottimizzare i prompt per ottenere più con meno interazioni.
