Quando si parla di intelligenza artificiale, l’attenzione va subito ai temi più affascinanti: le potenzialità dei modelli generativi, la produttività, l’impatto sul lavoro. Più raramente ci si sofferma sull’altra faccia della medaglia: i consumi ambientali che questa tecnologia comporta. Non si tratta solo di energia elettrica, ma anche — e soprattutto — di acqua, una risorsa ancora più preziosa in un mondo che affronta siccità e cambiamenti climatici.

Ogni volta che interagiamo con un chatbot o chiediamo a un modello di generare un testo o un’immagine, dietro le quinte lavorano migliaia di server. Questi computer producono molto calore e per funzionare in modo affidabile devono essere raffreddati.

Molti data center, soprattutto nelle aree calde, usano sistemi che sfruttano l’acqua per abbassare la temperatura. L’acqua, una volta evaporata, viene persa e deve essere reintegrata. A questo si aggiunge l’acqua usata indirettamente per produrre l’energia elettrica: se proviene da centrali termiche o nucleari, anch’esse richiedono grandi quantità d’acqua per il raffreddamento.

Il risultato è che l’impatto idrico dell’IA non è affatto trascurabile. Alcuni studi hanno stimato che un singolo grande centro dati può consumare milioni di litri d’acqua al giorno. E se guardiamo alla scala globale, la crescita dell’IA potrebbe portare entro pochi anni a consumi di miliardi di metri cubi d’acqua all’anno.

A livello individuale, l’impronta idrica di una singola richiesta a un modello di linguaggio è minima: parliamo di millilitri d’acqua, l’equivalente di un sorso. Ma la differenza la fa il numero. Quando milioni di persone utilizzano ogni giorno questi sistemi, il consumo complessivo cresce in maniera esponenziale.

Fortunatamente, esistono diverse strade per contenere questi consumi. Alcune riguardano la tecnologia: sistemi di raffreddamento più efficienti, come il raffreddamento a liquido o l’immersion cooling, permettono di ridurre sia il consumo energetico che quello idrico. Altre soluzioni puntano a utilizzare acqua non potabile o riciclata, evitando di attingere alle risorse idriche più pregiate.

Un altro fronte è la localizzazione dei data center: costruirli in zone con clima fresco o con abbondanza di energia rinnovabile può abbattere i costi ambientali. Anche il riutilizzo del calore prodotto dai server, per esempio per riscaldare edifici o piscine, è una pratica che si sta diffondendo.

Infine, è importante lavorare sul lato dell’intelligenza artificiale stessa: sviluppare modelli più efficienti, che richiedano meno potenza di calcolo per svolgere lo stesso compito, significa ridurre alla radice i consumi.

Un altro tassello fondamentale è la trasparenza. Oggi i dati sul consumo d’acqua dei grandi operatori del cloud non sono sempre disponibili o facilmente confrontabili. Rendere obbligatoria la pubblicazione di questi numeri, come già avviene per l’energia, permetterebbe a governi e comunità locali di valutare meglio l’impatto dei data center e di imporre limiti o incentivi per le pratiche più sostenibili.

L’intelligenza artificiale è una tecnologia potente e promettente, ma non è “immateriale”: ha un impatto concreto sulle risorse naturali. Pensare a un’IA sostenibile significa guardare non solo all’energia ma anche all’acqua che serve per farla funzionare. Le soluzioni esistono: dal raffreddamento innovativo al riuso del calore, dal riciclo delle acque all’uso di energie rinnovabili. La sfida è applicarle in modo sistematico, così che la crescita dell’IA non vada a discapito di una risorsa vitale come l’acqua.