Secondo un nuovo rapporto della International Energy Agency (IEA), nel 2025 la spesa globale destinata ai data center raggiungerà i 580 miliardi di dollari, superando di 40 miliardi gli investimenti dedicati alla ricerca di nuovi giacimenti petroliferi. Il dato non solo racconta un cambio di paradigma, ma porta nuovamente al centro del dibattito una domanda chiave: quanto consuma l’AI? Con l’espansione della generative AI, la potenza di calcolo è ormai un asset critico, capace di influenzare le politiche energetiche globali quanto – e a volte più – delle fonti fossili tradizionali.
La fame energetica dei data center di nuova generazione
Le infrastrutture destinate all’intelligenza artificiale stanno rapidamente diventando alcune tra le installazioni più energivore del pianeta. La crescita esponenziale dei modelli generativi impone carichi notevoli sulle reti elettriche e rende sempre più urgente comprendere quanto consuma l’AI nelle sue diverse fasi, dall’addestramento al deployment su larga scala. Come evidenziato nel podcast Equity di TechCrunch, questa pressione rischia di amplificare vulnerabilità già esistenti nelle reti di trasmissione.
Rinnovabili come risposta industriale, non solo ambientale
Korosec ha evidenziato un potenziale upside della situazione: la diffusione accelerata delle rinnovabili. Molti operatori stanno infatti optando per sistemi solari e microgrid dedicate, sia per aggirare ostacoli regolatori, sia per garantire continuità operativa in siti dove la rete non è progettata per sostenere carichi così elevati. Non è un caso che una delle domande centrali poste dai player del settore sia proprio quanto consuma l’AI e quali tecnologie possano ridurre questa impronta energetica. Per startup e imprese cleantech, questo rappresenta un terreno fertile per sviluppare soluzioni di efficienza energetica, DCIM avanzati e sistemi di power orchestration basati su machine learning.
La geografia globale della domanda elettrica
Rebecca Bellan ha ricordato come circa metà della domanda elettrica dei data center sia concentrata negli Stati Uniti, mentre Europa e Cina si dividono il resto. Molte facility sorgeranno inoltre nei pressi di grandi aree urbane, rendendo più complesso l’allaccio alla rete e aumentando i potenziali colli di bottiglia. In questo contesto, comprendere quanto consuma l’AI diventa fondamentale non solo per ragioni di sostenibilità, ma anche per pianificare investimenti infrastrutturali adeguati alla nuova domanda.
Circa metà della domanda elettrica dei data center sia concentrata negli Stati Uniti, mentre Europa e Cina si dividono il resto.
Il caso Redwood Materials e la nuova generazione di microgrid
La nuova divisione Redwood Energy rappresenta uno degli esempi più interessanti dell’evoluzione del settore. Utilizzando batterie di veicoli elettrici non ancora pronte per il riciclo, l’azienda sta creando microgrid capaci di assorbire parte dei carichi generati dai data center AI. Anche in questo caso, la questione di fondo resta la stessa: quanto consuma l’AI e quali soluzioni possono mitigare l’impatto sui sistemi elettrici nazionali? Aree come il Texas, dove i blackout estivi sono frequenti, mostrano come queste tecnologie possano diventare essenziali per garantire la resilienza della rete.
Investimenti colossali e sostenibilità finanziaria
Gli investimenti annunciati dalle Big Tech sono di dimensioni mai viste prima. OpenAI ha dichiarato 1,4 trilioni di dollari, Meta 600 miliardi, e Anthropic 50 miliardi destinati a nuove infrastrutture. Ciò riapre il dibattito su quanto consuma l’AI anche in termini economici, considerando sia i costi di alimentazione sia quelli della realizzazione fisica delle facility. Le recenti discussioni sui possibili backstop governativi e sui tax credit del CHIPS Act mostrano che la sostenibilità finanziaria della corsa all’AI potrebbe dipendere in parte dall’intervento pubblico.
OpenAI ha dichiarato 1,4 trilioni di dollari, Meta 600 miliardi, e Anthropic 50 miliardi destinati a nuove infrastrutture
Impatti sul territorio e trasformazioni urbanistiche
La costruzione massiva di data center cambierà inevitabilmente il paesaggio, anche quando non saranno collocati direttamente nei centri urbani. Intere aree industriali, corridoi elettrici e infrastrutture di trasmissione saranno riconfigurati per soddisfare carichi energetici senza precedenti. Qui ritorna ancora una volta la domanda di fondo: quanto consuma l’AI nel lungo periodo e come questo consumo influenzerà lo sviluppo dei territori?
Un futuro energetico plasmato dal computing
Il quadro che emerge è quello di un futuro in cui energia e computing saranno profondamente interconnessi. I data center non saranno più considerati semplici infrastrutture IT, ma nodi critici del sistema energetico globale. Per le startup che operano nella convergenza tra AI, energia e infrastrutture, si apre una fase storica ricca di opportunità. La sfida sarà sviluppare tecnologie che offrano risposte concrete a una domanda sempre più pressante: quanto consuma l’AI e come ridurre al minimo il suo impatto ambientale ed economico?
