L'intelligenza artificiale inquinerà come 10 milioni di auto in pochi anni: l'allarme dagli USA

La crescita esplosiva dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni sta ridefinendo il panorama tecnologico mondiale, ma anche quello energetico. Secondo una nuova ricerca della Cornell University, pubblicata su Nature Sustainability, l'impatto ambientale dell'infrastruttura di calcolo che sostiene l'AI è destinato ad aumentare in modo significativo entro la fine del decennio.

Gli studiosi hanno stimato che, mantenendo gli attuali tassi di espansione, entro il 2030 l'AI statunitense potrebbe generare tra 24 e 44 milioni di tonnellate di CO₂ all'anno, un valore paragonabile alle emissioni di 5-10 milioni di automobili. L'impatto idrico sarebbe altrettanto rilevante: 731-1.125 milioni di metri cubi d'acqua verrebbero consumati ogni anno, l'equivalente dell'uso domestico di 6-10 milioni di cittadini americani.

"L'intelligenza artificiale sta cambiando ogni settore della società, ma la sua rapida espansione ha un'impronta reale in termini di energia, acqua e carbonio", ha dichiarato Fengqi You, docente di Ingegneria dei Sistemi Energetici a Cornell e coordinatore dello studio.

Il team, guidato dal laboratorio PEESE (Process-Energy-Environmental Systems Engineering), ha costruito un modello analitico dettagliato basato su dati finanziari, industriali e climatici, integrando l'uso dell'AI per colmare i vuoti informativi. L'obiettivo: comprendere come la localizzazione dei datacenter influenzi i consumi energetici e idrici.

Le simulazioni mostrano che la posizione geografica è determinante. Molti poli di calcolo sorgono in aree aride come Nevada e Arizona, aggravando la pressione sulle risorse idriche. In regioni ad alta concentrazione di server, come la Virginia settentrionale, la rapida crescita rischia di stressare reti elettriche e infrastrutture locali.

Al contrario, aree del Midwest e i cosiddetti "windbelt states" - tra cui Texas, Montana, Nebraska e South Dakota - garantirebbero un equilibrio migliore tra disponibilità idrica e intensità di carbonio.

La decarbonizzazione della rete elettrica rimane un fattore chiave, ma secondo gli autori non sufficiente. Anche nello scenario più ambizioso di crescita delle rinnovabili, entro il 2030 rimarrebbero circa 11 milioni di tonnellate di emissioni residue, che richiederebbero l'installazione di 28 GW di eolico o 43 GW di solare per essere compensate.

Lo studio, che coinvolge anche ricercatori di KTH (Svezia), Concordia University (Canada) e RFF-CMCC (Italia), propone una serie di azioni per mitigare l'impatto ambientale del settore. Combinando una migliore pianificazione geografica, la decarbonizzazione accelerata della rete e l'ottimizzazione operativa, sarebbe possibile ridurre del 73% le emissioni di CO₂ e dell'86% il consumo d'acqua rispetto agli scenari peggiori.

Tra le tecnologie suggerite figurano sistemi di raffreddamento a liquido avanzato, miglior utilizzo dei server e una gestione dinamica dei carichi di lavoro. "Non esiste una soluzione unica - osserva You - ma l'integrazione di più strategie può ridurre in modo significativo l'impatto del settore".

Il lavoro dei ricercatori arriva in un momento in cui giganti come OpenAI, Google e Microsoft stanno investendo massicciamente nella costruzione di nuovi datacenter AI. Senza una pianificazione coordinata tra industria, enti regolatori e fornitori di energia, il rischio è di vanificare gli obiettivi di sostenibilità globale. "Le decisioni prese in questo decennio determineranno se l'AI contribuirà al progresso climatico o se diventerà un nuovo fattore di pressione ambientale", conclude You.