Altman tira in ballo le mandorle per difendere ChatGPT
Una mandorla può consumare più acqua di migliaia di domande rivolte a ChatGPT. È il paragone scelto da Sam Altman, il CEO di OpenAI, per rispondere a uno dei temi più controversi legati alla rapida espansione dell’intelligenza artificiale (AI): l’impatto ambientale dei data center necessari per far funzionare modelli e servizi AI.
Intervenendo nella prima puntata del podcast Sources con Alex Heath, il CEO di OpenAI ha definito le preoccupazioni sul consumo idrico dell’AI un “meme” difficile da smentire ma che, a suo giudizio, non reggerebbe a un esame approfondito. A quanto riportato da Kelsey Vlamis su Business Insider, Altman sostiene inoltre che i moderni data center abbiano consumi d’acqua paragonabili a quelli di un edificio per uffici.
A sostegno di questa lettura c’è anche un rapporto del 2024 di una commissione governativa della Virginia, uno degli Stati americani con la maggiore concentrazione di data center. Secondo il documento citato da Business Insider, pur esistendo strutture con consumi sensibilmente superiori, la maggior parte dei data center analizzati utilizzava una quantità d’acqua uguale o inferiore a quella di un grande edificio per uffici.
ChatGPT e lo strano paragone con le mandorle
È però il confronto scelto da Altman a rendere interessante la questione. Il CEO di OpenAI ha dichiarato che una query media su ChatGPT utilizza circa 0,32 millilitri d’acqua. Google, dal canto suo, ha indicato in 0,26 millilitri il consumo associato a un prompt di testo medio sull’app Gemini.
Sono quantità minuscole se considerate singolarmente. Altman le ha confrontate con un prodotto agricolo particolarmente esigente dal punto di vista idrico: le mandorle coltivate in California.
Uno studio del 2019 realizzato da ricercatori affiliati allo US Geological Survey ha stimato in media 3,56 litri d’acqua per produrre una singola mandorla in California. Prendendo queste cifre alla lettera, l’acqua necessaria per una mandorla corrisponderebbe a quella associata a circa 11.125 query su ChatGPT o 13.692 prompt di testo su Gemini.
Il confronto è efficace, ma va maneggiato con cautela. Business Insider precisa di non aver potuto verificare in maniera indipendente il paragone formulato da Altman, pur rilevando che l’ordine di grandezza è compatibile con i dati disponibili. Soprattutto, confrontare una singola query con un prodotto agricolo non risolve la questione dell’impronta complessiva dell’AI.
Il problema è la scala
La vera variabile è infatti la scala. Una richiesta a un chatbot può avere un’impronta idrica molto piccola, ma i servizi digitali vengono utilizzati contemporaneamente da milioni di persone e richiedono infrastrutture operative 24 ore su 24. I data center consumano elettricità, occupano territorio e producono calore che deve essere dissipato. In alcune strutture il raffreddamento evaporativo utilizza direttamente grandi quantità d’acqua.
La Data Center Coalition, associazione che rappresenta l’industria, sottolinea che non esiste un unico modello: vengono impiegate diverse tecnologie di raffreddamento, comprese soluzioni a circuito chiuso e sistemi che non utilizzano acqua, e gli operatori affermano di tenere conto della disponibilità idrica locale.
È proprio la dimensione locale a essere decisiva. Consumare acqua in un territorio ricco di risorse idriche non produce necessariamente gli stessi effetti che farlo in un’area soggetta a siccità o stress idrico. Un’inchiesta di Business Insider pubblicata nel 2025 ha evidenziato il contributo di alcuni data center alla pressione sulle risorse idriche dell’Ovest degli Stati Uniti, anche per l’impiego di sistemi di raffreddamento evaporativo.
La preoccupazione delle comunità è concreta. Secondo un sondaggio Gallup pubblicato a maggio, il 71% degli americani intervistati si è detto contrario alla costruzione di un data center nella propria area e il 70% ha indicato tra le preoccupazioni l’impatto ambientale. La metà ha citato gli effetti sulle risorse e il 18% specificamente l’acqua.
I conti da fare con tecnologia e clima
Il punto, dunque, non è stabilire se sia “meglio” interrogare ChatGPT o mangiare mandorle. La provocazione di Altman aiuta a ridimensionare l’impatto della singola query, ma rischia di spostare l’attenzione dal problema fondamentale: la velocità con cui stanno crescendo le infrastrutture necessarie alla nuova economia digitale.
L’AI può diventare uno strumento importante per produttività, ricerca e crescita economica. Proprio per questo la sostenibilità delle infrastrutture che la rendono possibile non può essere considerata un tema secondario. L’espansione dei data center avviene mentre il cambiamento climatico aumenta in molte aree la pressione sulle risorse naturali e rende più vulnerabili territori e comunità agli estremi climatici. Acqua, energia e suolo diventano quindi parte della stessa equazione e le comunità locali non hanno tardato ad accorgersene.
La questione non è fermare la tecnologia, ma farla crescere consumando meno risorse: data center più efficienti e alimentati da fonti energetiche rinnovabili, sistemi di raffreddamento meno dipendenti dall’acqua, maggiore attenzione alla localizzazione degli impianti e trasparenza sui consumi reali.
Altman sostiene che spetti all’industria convincere il pubblico offrendo prodotti capaci di generare valore. È una parte della risposta. L’altra è dimostrare che quel valore può essere prodotto senza trasferire costi ambientali e sociali sproporzionati sui territori che ospitano le infrastrutture digitali. In un mondo che diventa più caldo, anche questa sarà una misura dell’efficienza e del valore dell’intelligenza artificiale.
Acqua, AI e mandorle: perché la California è un caso emblematico
Il paragone di Sam Altman tra ChatGPT e le mandorle trova in California un contesto particolarmente significativo. Lo Stato è protagonista mondiale della produzione di mandorle e, con la Silicon Valley, è anche il luogo simbolo dell’industria tecnologica che sta guidando la rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Questo non significa che i data center dell’AI siano concentrati in California: le infrastrutture che sostengono i grandi servizi digitali sono distribuite negli Stati Uniti e nel resto del mondo. Ma proprio la California permette di osservare una questione destinata a diventare sempre più importante: la competizione per l’acqua tra agricoltura, città e nuove infrastrutture digitali in territori sottoposti a stress idrico.
I numeri aiutano a comprendere le dimensioni del problema. Un rapporto del Center for Law, Energy & the Environment della UC Berkeley School of Law cita una previsione secondo cui i soli data center hyperscale potrebbero utilizzare complessivamente circa 150 miliardi di galloni d’acqua tra il 2025 e il 2030. Lo stesso studio avverte però che la conoscenza dei consumi effettivi del settore è ancora incompleta e che la scarsità di dati e di obblighi di rendicontazione rende difficile stabilire quanto utilizzino le singole strutture, da quali fonti prelevino l’acqua e quale sia il loro impatto sulle risorse locali.
Dall’altra parte ci sono le mandorle. Le quantità variano in funzione delle aree di coltivazione, delle rese e dei metodi utilizzati per effettuare il calcolo, ma le stime disponibili indicano valori nell’ordine di 350-680 galloni d’acqua per produrre una libbra di mandorle, con una stima frequentemente citata di circa 500 galloni per libbra. Numeri che aiutano a spiegare perché Altman abbia scelto proprio questa coltura per mettere in prospettiva l’impronta idrica di una singola richiesta a ChatGPT.
Acqua risorsa scarsa, Altman lo sa? Noi lo sappiamo?
Il punto, tuttavia, non è stabilire se “consumi di più” una mandorla o ChatGPT. Si tratta di attività profondamente diverse e anche le metriche utilizzate per misurarne l’impronta idrica non sono automaticamente sovrapponibili. La questione più importante è capire quanto, dove e quando viene utilizzata l’acqua. In California data center, agricoltura, città ed ecosistemi dipendono da una risorsa sottoposta a forti pressioni e la cui disponibilità può diventare particolarmente critica e scarsa durante i periodi di siccità e di temperature elevate.
È qui che il confronto proposto da Altman acquista un significato più interessante. L’acqua associata a una singola query può essere minima rispetto a quella necessaria per produrre una mandorla, ma l’AI opera attraverso un’infrastruttura che funziona su scala industriale e che continua a espandersi. I server producono calore, alcuni sistemi di raffreddamento consumano direttamente acqua e altra acqua viene utilizzata indirettamente nella produzione dell’elettricità che alimenta gli impianti.
La California è già un laboratorio della sfida che accompagnerà la crescita dell’economia digitale: sviluppare le infrastrutture necessarie all’AI senza aggravare la pressione sulle risorse dei territori che le ospitano. Non si tratta di scegliere tra tecnologia e agricoltura, né tra ChatGPT e le mandorle. Si tratta di rendere entrambe le attività più efficienti e di decidere dove localizzarle tenendo conto della disponibilità reale di acqua. Perché, soprattutto in un clima che cambia, il peso “politico” di un litro d’acqua non è uguale ovunque.
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Flavio Fabbri
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