Così l’IA sta mandando all’aria gli impegni sul clima di Google e Amazon

L’intelligenza artificiale sembra leggera perché arriva dentro una finestra di chat, una ricerca più comoda, un’immagine generata in pochi secondi. La usiamo come se fosse aria: scrivi, premi invio, ricevi. Dietro, però, non c’è niente di immateriale. Ci sono data center, server, chip, sistemi di raffreddamento, linee elettriche, cantieri, fornitori, acqua, rame, cemento, acciaio. Una macchina enorme, fisica, piantata da qualche parte nel mondo.

Il problema comincia proprio qui. La corsa all’IA sta diventando così rapida da mettere in difficoltà anche le aziende che per anni hanno raccontato la propria transizione climatica come una marcia quasi inevitabile. Google, nel suo Environmental Report 2026, riconosce apertamente che raggiungere i propri obiettivi climatici è diventato più difficile perché servono energia e risorse per sostenere la domanda crescente di intelligenza artificiale. Nel 2025 l’azienda ha firmato accordi per oltre 12 GW di nuova energia pulita, ma nello stesso documento ammette la tensione tra iper-crescita e sostenibilità.

Anche Amazon racconta una dinamica simile nel suo Sustainability Report 2025. L’azienda continua a rivendicare investimenti enormi in energia senza emissioni, logistica elettrica e materiali a minore impatto, ma il quadro resta molto più ruvido: l’espansione dei data center, dell’e-commerce, del cloud e dei servizi basati sull’IA pesa su tutta la filiera. Nel report precedente, quello relativo al 2024, la carbon footprint complessiva di Amazon era indicata a 68,25 milioni di tonnellate di CO2 equivalente, in aumento rispetto al 2019.

I data center non sono nuvole

La parola cloud è stata uno dei capolavori linguistici della tecnologia. Fa pensare a qualcosa che galleggia, leggero, distante, quasi pulito per definizione. In realtà il cloud sta in capannoni pieni di macchine che lavorano giorno e notte. L’intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore strato di pressione, perché i modelli più avanzati richiedono una potenza di calcolo enorme sia nella fase di addestramento sia nell’uso quotidiano.

Secondo l’International Energy Agency, i data center nel 2024 hanno consumato circa 415 TWh di elettricità, pari a circa l’1,5% della domanda elettrica mondiale. Entro il 2030 il consumo potrebbe più che raddoppiare, arrivando a circa 945 TWh. È poco meno del 3% dell’elettricità globale prevista per quella data, una quota che può sembrare contenuta finché non la si guarda nel posto giusto: i data center non si distribuiscono in modo uniforme, si concentrano in aree precise e possono mettere sotto stress reti locali già fragili.

L’IEA stima anche che tra il 2024 e il 2030 i consumi elettrici dei data center cresceranno di circa il 15% all’anno, oltre quattro volte più velocemente rispetto alla crescita della domanda elettrica degli altri settori. I server accelerati, quelli più legati all’IA, potrebbero crescere del 30% l’anno. Qui si capisce la frizione: un data center può essere progettato e avviato in due o tre anni, mentre una rete elettrica, una linea di trasmissione o nuova capacità energetica richiedono molto più tempo, autorizzazioni, investimenti, materiali e pazienza.

Emissioni, acqua, suolo: il conto non è solo elettrico

Il consumo di energia è la parte più visibile, ma non è l’unica. Un rapporto della United Nations University pubblicato nel 2026 insiste su un punto spesso rimosso: l’IA non ha solo una impronta di carbonio. Ha anche un’impronta idrica, una impronta legata al suolo, ai materiali critici, ai rifiuti elettronici e alle comunità che vivono vicino alle infrastrutture.

Ogni kilowattora usato da un sistema di intelligenza artificiale porta con sé una conseguenza diversa a seconda di dove viene prodotto. Un data center alimentato da una rete ancora dipendente dal gas o dal carbone ha un peso climatico diverso da uno alimentato con energia rinnovabile. Anche le soluzioni a basse emissioni non sono tutte uguali: alcune possono richiedere più acqua, altre più superficie, altre ancora catene di fornitura complesse. La tecnologia, vista da vicino, smette subito di essere pulita per definizione.

C’è poi il tema dell’acqua. Molti data center usano sistemi di raffreddamento che possono richiedere risorse idriche significative, soprattutto in aree già esposte a siccità o stress climatico. La domanda diventa scomoda: ha senso collocare infrastrutture energivore e idroesigenti dove l’acqua è già un problema? La risposta dipende dalle scelte di pianificazione, dalla trasparenza delle aziende e dalla capacità delle autorità pubbliche di trattare l’IA come infrastruttura reale, non come magia digitale.

Le rinnovabili crescono, ma l’IA accelera di più

Google e Amazon non stanno ferme. Google parla di nuovi accordi per energia pulita, contratti a lungo termine, tecnologie avanzate e sistemi per ridurre le emissioni operative. Amazon rivendica un portafoglio enorme di progetti carbon-free, con centinaia di impianti tra solare, eolico e anche nucleare, oltre a flotte elettriche, packaging ridotto e data center più efficienti.

Il nodo è la velocità. Le aziende possono comprare energia rinnovabile, migliorare l’efficienza dei server, riutilizzare componenti, ridurre sprechi e progettare edifici migliori. Tutto questo serve. Il punto fragile è che la domanda di IA cresce a un ritmo più rapido della capacità delle reti di diventare pulite, robuste e flessibili. Quando una tecnologia chiede energia subito, mentre la decarbonizzazione arriva a scatti, il bilancio climatico si complica.

L’IEA segnala che circa il 20% dei progetti di data center pianificati potrebbe subire ritardi se i problemi di connessione alla rete non verranno affrontati. Le code per l’allaccio sono lunghe, i trasformatori scarseggiano, costruire nuove linee richiede anni. In questo spazio di attesa entrano anche gas, generatori, nuove centrali e compromessi poco comodi da raccontare dentro una brochure sulla sostenibilità.

La domanda che resta sul tavolo

L’intelligenza artificiale può aiutare la transizione ecologica: ottimizzare reti elettriche, prevedere consumi, migliorare l’efficienza industriale, accelerare ricerca climatica, monitorare deforestazione, incendi, sprechi e inquinamento. Sarebbe miope negarlo. Però ogni promessa va pesata con l’infrastruttura che la rende possibile.

La domanda non è se usare o meno l’IA. La domanda è quanta energia siamo disposti a dedicarle, con quali fonti, in quali territori, con quali regole e con quale trasparenza. Perché una cosa ormai è chiara: l’intelligenza artificiale non vive nell’aria. Vive nelle reti elettriche, nei data center, nei fiumi usati per raffreddare, nei cantieri, nei cavi, nei chip, nei contratti energetici. La chiamano nuvola. Sta consumando terra.

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