La rivoluzione digitale ha bisogno di elettricità. Ma anche la transizione ecologica ne richiederà sempre di più. La vera sfida dei prossimi anni sarà far convivere intelligenza artificiale, sicurezza energetica e sostenibilità.
L’intelligenza artificiale viene generalmente raccontata attraverso le sue straordinarie possibilità: automazione dei processi, medicina, ricerca scientifica, industria, finanza, mobilità, istruzione. Molto meno frequentemente ci si sofferma sull’infrastruttura materiale che rende possibile tutto questo.
Dietro ogni algoritmo esistono server, sistemi di raffreddamento, reti di telecomunicazione e soprattutto data center che devono funzionare ventiquattro ore al giorno.
In altre parole, dietro l’apparente immaterialità dell’intelligenza artificiale esiste una realtà estremamente concreta: l’IA ha bisogno di energia. Ed è proprio qui che la rivoluzione digitale incontra una seconda grande trasformazione del nostro tempo: quella energetica e climatica. Per contrastare il cambiamento climatico occorre infatti decarbonizzare progressivamente l’economia. Ma decarbonizzare significa anche elettrificare: mobilità elettrica, pompe di calore, industria, sistemi di accumulo, produzione di idrogeno e nuove infrastrutture dovranno utilizzare quantità crescenti di elettricità.
Si profila così uno dei grandi paradossi dei prossimi decenni: la transizione digitale e quella ecologica hanno entrambe bisogno di energia e rischiano, se non adeguatamente governate, di contendersi la stessa elettricità decarbonizzata.
I numeri di una crescita impressionante
Le dimensioni del fenomeno aiutano a comprendere il problema. Secondo l’International Energy Agency, nel 2024 i data center hanno consumato nel mondo circa 415 TWh di elettricità, equivalenti a circa l’1,5% della domanda elettrica mondiale. Il consumo è cresciuto mediamente di circa il 12% l’anno negli ultimi anni. Ma è soprattutto la prospettiva futura a essere significativa.
Nello scenario centrale dell’IEA, il consumo elettrico mondiale dei data center potrebbe raggiungere circa 945 TWh nel 2030, poco meno del 3% della domanda elettrica globale e più del doppio rispetto al 2024. Le elaborazioni più recenti dell’Agenzia, pubblicate nel 2026, confermano sostanzialmente questa traiettoria, stimando circa 950 TWh nel 2030 partendo da circa 485 TWh nel 2025.
A trainare la crescita sarà soprattutto l’intelligenza artificiale. Il consumo dei server accelerati, utilizzati in larga misura per applicazioni di IA, cresce infatti molto più rapidamente di quello dei server tradizionali.
Per avere un termine di paragone, i circa 945 TWh previsti per i data center nel 2030 rappresentano una quantità di elettricità leggermente superiore all’attuale consumo annuale dell’intero Giappone. Un tradizionale data center può richiedere indicativamente tra 10 e 25 MW di potenza, mentre un grande centro hyperscale dedicato all’intelligenza artificiale può superare i 100 MW, una potenza paragonabile, secondo l’IEA, al fabbisogno elettrico di circa 100.000 abitazioni.
La crescita globale dei consumi in sintesi
| Indicatore | Valore |
| Consumo mondiale data center 2024 | circa 415 TWh |
| Quota della domanda elettrica mondiale 2024 | circa 1,5% |
| Consumo stimato 2025 | circa 485 TWh |
| Consumo stimato 2030 | circa 950 TWh |
| Quota mondiale stimata al 2030 | circa 3% |
| Consumo stimato 2035 nello scenario IEA 2025 | circa 1.200 TWh |
| Crescita annua recente | circa 12% |
| Potenza possibile di un hyperscale AI data center | oltre 100 MW |
Il problema, tuttavia, non riguarda soltanto quanta elettricità viene consumata, ma come viene prodotta. L’IEA stima che le fonti rinnovabili soddisferanno una parte importante dell’incremento della domanda dei data center, ma continueranno a contribuire anche gas naturale, nucleare e, in alcune aree del mondo, carbone. Attualmente le rinnovabili rappresentano circa il 27% dell’elettricità utilizzata globalmente dai data center. Ciò significa che l’espansione dell’intelligenza artificiale non è automaticamente compatibile con gli obiettivi climatici. Dipende dal mix energetico utilizzato per alimentarla.
L’Europa davanti al problema
Anche l’Unione europea ha cominciato a interrogarsi sulla sostenibilità della crescita digitale. Un documento della Commissione europea del marzo 2026 indica per i data center europei un consumo nell’ordine dei 70 TWh, che potrebbe raggiungere circa 115 TWh nel 2030. Il regolamento delegato UE 2024/1364 evidenzia inoltre che nel 2030 la domanda elettrica dei data center potrebbe rappresentare circa il 3,2% della domanda complessiva dell’Unione. Non sono più numeri marginali. Soprattutto perché la domanda tende a concentrarsi territorialmente. Un grande data center non consuma energia in maniera diffusa come milioni di famiglie: concentra una considerevole richiesta di potenza in uno specifico punto della rete. È quindi possibile che l’impatto nazionale appaia gestibile mentre quello sulla rete elettrica di una determinata area diventi assai più rilevante.
Il caso italiano: una domanda potenziale che cresce rapidamente
Il fenomeno riguarda direttamente anche l’Italia.
Il Piano di Sviluppo di Terna indicava a fine 2024 circa 30 GW di richieste di connessione alla rete in alta tensione riconducibili ai data center, oltre venti volte il livello registrato alla fine del 2021. Da allora la crescita è ulteriormente accelerata.
Secondo i dati riportati da Terna, alla fine del 2025 risultavano 411 richieste per 69,05 GW e a gennaio 2026 le pratiche erano diventate 449 per 78,79 GW.
Occorre però evitare un equivoco: 78,79 GW non rappresentano il consumo attuale dei data center italiani. Si tratta della potenza complessivamente richiesta nelle domande di connessione e non tutti i progetti saranno necessariamente realizzati.
Il dato resta comunque impressionante perché segnala la dimensione della pressione potenziale che la nuova economia digitale potrebbe esercitare sulla rete elettrica nazionale. Ed è significativo che il legislatore italiano sia già intervenuto. Il decreto-legge 20 febbraio 2026 n. 21, convertito dalla legge 10 aprile 2026 n. 49, ha introdotto un nuovo regime autorizzativo per realizzazione, ampliamento ed esercizio dei data center. Nel luglio 2026 il Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza energetica ha pubblicato le prime indicazioni operative sul nuovo procedimento. L’infrastruttura digitale sta dunque diventando, a tutti gli effetti, anche una questione di politica energetica nazionale.
Le dimensioni del fenomeno in Italia: data center ed energia
| Indicatore | Italia |
|---|---|
| Fabbisogno elettrico nazionale 2023 | circa 306 TWh |
| Fabbisogno elettrico nazionale previsto 2030 | circa 362 TWh |
| Consumo dei data center previsto al 2030 | circa 11 TWh/anno |
| Incidenza prevista dei data center sul fabbisogno nazionale 2030 | circa 3% |
| Richieste di connessione data center a fine 2024 | circa 30 GW |
| Richieste di connessione a marzo 2025 | circa 42 GW |
| Potenza media delle nuove richieste | oltre 100 MW |
| Quota delle richieste concentrata nel Nord a marzo 2025 | circa 85% |
| Data center attivi stimati in Italia nel 2026 | circa 200 |
| Potenza nominale dei soli 33 data center censiti nell’area milanese | circa 414 MW |
La concentrazione geografica è altrettanto interessante. A marzo 2025 circa l’85% della potenza richiesta risultava localizzata nella zona Nord, prevalentemente in Lombardia. Nel marzo 2026 il Politecnico di Milano ha censito 33 data center attivi nella sola area metropolitana milanese, con circa 414 MW di potenza nominale, pari al 68% del totale nazionale rilevato nella mappatura.
C’è poi un dato prospettico ancora più forte che possiamo utilizzare con la dovuta cautela: uno studio riportato nel Rapporto Lombardia 2025 ipotizza per il 2035 una potenza installata dei data center italiani di 2,3 GW nello scenario tendenziale e 4,6 GW nello scenario “full potential”, con un’incidenza sui consumi nazionali rispettivamente nell’ordine del 7% e del 13%. Sono scenari, non previsioni certe, ma mostrano molto bene l’ordine di grandezza della sfida.
L’Europa prova a misurare l’impronta digitale
La normativa europea sta progressivamente costruendo un collegamento tra digitalizzazione ed energia. La direttiva UE 2023/1791 sull’efficienza energetica impone specifici obblighi ai data center con domanda di potenza IT installata pari almeno a 500 kW. Le informazioni comprendono indicatori relativi al consumo energetico, utilizzo della potenza, temperature operative, recupero del calore, utilizzo dell’acqua ed energia proveniente da fonti rinnovabili. Il successivo regolamento delegato UE 2024/1364 ha definito metodologie e indicatori comuni e previsto la comunicazione periodica dei dati alla banca dati europea dei data center. Tra gli indicatori compaiono anche l’efficienza nell’utilizzo dell’acqua, il recupero dell’energia e la quota di energia rinnovabile. La Commissione sta inoltre preparando un sistema europeo di classificazione delle prestazioni energetiche dei data center e standard minimi di prestazione.
Anche l’intelligenza artificiale dovrà dichiarare quanto consuma
Il passo successivo è ancora più interessante. Il Regolamento UE 2024/1689, l’AI Act, non guarda esclusivamente alla sicurezza e ai diritti fondamentali, ma introduce anche elementi riguardanti l’impatto ambientale.
I fornitori dei modelli di IA per finalità generali devono documentarne il consumo energetico noto o stimato; per i modelli caratterizzati da rischio sistemico assume rilievo anche la valutazione dell’efficienza energetica.
Nell’aprile 2026 la Commissione europea ha compiuto un ulteriore passo, avviando una consultazione specificamente dedicata alla misurazione dei consumi energetici e delle emissioni dei modelli e dei sistemi di intelligenza artificiale. L’obiettivo è sviluppare metodologie comparabili e si sta valutando perfino una possibile etichetta energetica ed emissiva dell’intelligenza artificiale. Potremmo quindi arrivare, in prospettiva, a conoscere non soltanto quanto è potente un sistema di IA, ma anche quanto consuma per produrre i propri risultati.
Il vero paradosso: l’IA consuma energia ma può anche farla risparmiare
Fermarsi ai consumi produrrebbe però una rappresentazione incompleta. L’intelligenza artificiale può infatti diventare uno degli strumenti più efficaci per ridurre gli sprechi energetici. Può prevedere la produzione fotovoltaica ed eolica, bilanciare domanda e offerta nelle reti elettriche, ottimizzare gli accumuli, individuare anomalie negli impianti, migliorare la manutenzione predittiva, ridurre i percorsi della logistica, gestire intelligentemente climatizzazione e illuminazione degli edifici e ottimizzare i processi industriali. L’IA presenta quindi una singolare doppia natura:
consuma energia per funzionare, ma può consentire al sistema economico di consumarne meno.
Ed è probabilmente questo il punto dal quale dovrebbe partire la futura regolamentazione.
Non basta chiedere quanto consuma l’IA
La domanda tradizionale è:
quanta energia consuma questo sistema di intelligenza artificiale?
In futuro dovremmo aggiungerne un’altra:
quanta energia permette di risparmiare?
Potremmo immaginare un indicatore che potremmo definire AI Net Energy Impact, capace di mettere in relazione l’energia necessaria al funzionamento dell’IA con l’energia che la sua applicazione permette di risparmiare nel sistema in cui viene utilizzata.
Un algoritmo che consuma 100 unità di energia ma consente a una fabbrica, una rete elettrica o un sistema logistico di risparmiarne 500 presenta evidentemente un impatto completamente diverso da un’applicazione che consuma le stesse 100 unità senza generare alcun beneficio energetico misurabile.
Sarebbe il passaggio dalla semplice Green AI alla valutazione del contributo netto dell’intelligenza artificiale alla sostenibilità.
Dieci raccomandazioni per il futuro
Il primo obiettivo dovrebbe essere rendere trasparente il consumo energetico dei sistemi di IA, distinguendo progressivamente almeno l’energia necessaria per l’addestramento da quella richiesta per l’utilizzo quotidiano dei modelli.
In secondo luogo, occorrerebbe premiare non soltanto i modelli più potenti, ma quelli capaci di ottenere risultati comparabili utilizzando meno risorse computazionali.
Terzo: la localizzazione dei data center dovrebbe essere pianificata tenendo conto della capacità delle reti, della disponibilità di energia rinnovabile, delle risorse idriche e delle caratteristiche climatiche del territorio.
Quarto: dovrebbe essere favorito il recupero del calore prodotto dai data center per teleriscaldamento, edifici o processi industriali.
Quinto: gli investimenti nelle infrastrutture digitali dovrebbero procedere insieme al potenziamento delle reti elettriche e dei sistemi di accumulo.
Sesto: incentivi pubblici e agevolazioni potrebbero privilegiare data center caratterizzati da elevata efficienza energetica, utilizzo di fonti decarbonizzate, ridotto consumo idrico e recupero del calore.
Settimo: sarebbe opportuno introdurre indicatori standardizzati che permettano di confrontare l’efficienza energetica dei diversi modelli di IA.
Ottavo: la pubblica amministrazione potrebbe inserire criteri di efficienza energetica dell’IA negli appalti e nelle forniture digitali.
Nono: banche e investitori potrebbero progressivamente integrare l’impronta energetica delle grandi infrastrutture digitali nelle proprie valutazioni ESG e nelle decisioni di finanziamento.
Decimo, e soprattutto, politica digitale, politica energetica e politica climatica non dovrebbero più essere programmate separatamente.
Dalla competizione alla complementarità
La questione, dunque, non è scegliere tra intelligenza artificiale e sostenibilità. Sarebbe una falsa alternativa.
La crescita dell’IA difficilmente potrà essere arrestata e la transizione energetica non può essere rinviata. Occorre piuttosto fare in modo che le due trasformazioni procedano insieme. Un’intelligenza artificiale alimentata prevalentemente da fonti fossili, collocata in territori con reti insufficienti e utilizzata senza alcuna attenzione all’efficienza potrebbe diventare parte del problema climatico.
Un’intelligenza artificiale efficiente, alimentata da un sistema energetico progressivamente decarbonizzato e utilizzata per ridurre gli sprechi dell’economia potrebbe invece diventare parte della soluzione.
La sfida del prossimo decennio sarà proprio questa.
Per anni ci siamo domandati quanto velocemente sarebbe cresciuta l’intelligenza artificiale. Ora dobbiamo cominciare a porci una domanda diversa: quanta energia siamo disposti a utilizzare per alimentarla e quale beneficio economico, sociale e ambientale vogliamo ottenere in cambio?
Perché anche il mondo digitale, per quanto possa apparire immateriale, alla fine deve fare i conti con una delle risorse più concrete che esistano: l’energia.
