Cento miliardi di dollari. Dieci gigawatt di potenza. L’equivalente del consumo elettrico di picco di New York City nelle giornate estive più calde. Questi sono i numeri dell’accordo annunciato nel settembre 2025 tra NVIDIA e OpenAI, un’infrastruttura destinata a ospitare milioni di GPU che promette di ridefinire i confini dell’intelligenza artificiale. Dall’altra parte degli Stati Uniti, in Georgia, Beverly Morris ha un problema molto più prosaico: non può bere l’acqua del rubinetto. Il datacenter vicino casa sua ha compromesso la fornitura idrica locale.
Questa giustapposizione non è retorica. È la materializzazione fisica di un paradosso che sta attraversando l’industria digitale: mentre progettiamo infrastrutture che consumano come intere metropoli, stiamo scoprendo che l’impatto ambientale dei datacenter va ben oltre il consumo elettrico che abbiamo imparato a misurare con il PUE. L’acqua, le sostanze chimiche persistenti nell’ambiente, le tensioni con le comunità locali rappresentano dimensioni di un problema che solo ora cominciamo a comprendere nella sua interezza.
Secondo l’International Energy Agency, i datacenter consumano attualmente oltre l’1% della domanda elettrica mondiale, pari a circa 360 TWh nel 2024. La proiezione per il 2030 parla di 810 TWh, con i datacenter dedicati all’intelligenza artificiale che potrebbero rappresentare fino al 95% di questo incremento. Mentre i datacenter tradizionali hanno mostrato una crescita relativamente moderata del 12% annuo dal 2017, un singolo datacenter AI può consumare fino a 200-300 MW. Non stiamo parlando di una crescita lineare, ma di un cambio di paradigma nell’intensità energetica dell’infrastruttura digitale.
Il gigawatt come unità di misura della rivoluzione AI
L’accordo NVIDIA-OpenAI merita attenzione non solo per la sua scala finanziaria, ma per quello che rivela sulla traiettoria dell’industria. La piattaforma Vera Rubin, il cui primo gigawatt sarà operativo nella seconda metà del 2026, rappresenta una scommessa da cento miliardi di dollari sul fatto che l’AI richiederà infrastrutture di una scala finora impensabile. Dieci gigawatt non sono semplicemente un numero: sono una dichiarazione che il futuro dell’intelligenza artificiale dipende dalla nostra capacità di costruire, alimentare e raffreddare sistemi che assomigliano più a centrali elettriche che a uffici.
Questa scala richiede soluzioni ingegneristiche che vanno ben oltre l’ottimizzazione marginale. Alimentazione elettrica costante con sistemi di backup ridondanti, reti interne a bassissima latenza, sistemi di raffreddamento a liquido per contenere temperature e consumi. Ogni elemento deve essere ripensato quando la densità energetica raggiunge livelli che fino a pochi anni fa esistevano solo nelle simulazioni teoriche.
Negli Stati Uniti, i datacenter dovrebbero guidare quasi la metà della crescita della domanda elettrica tra il 2024 e il 2030. Entro la fine del decennio, il paese consumerà più elettricità per i datacenter che per la produzione di alluminio, acciaio, cemento, prodotti chimici e tutti gli altri beni ad alta intensità energetica combinati. Diverse giurisdizioni hanno già sospeso nuovi progetti di datacenter per elaborare arretrati di connessioni e valutare la capacità della rete. La crescente preoccupazione per la disponibilità e i prezzi dell’elettricità ha portato alcune regioni a considerare moratorie temporanee sullo sviluppo.
L’acqua, la risorsa invisibile
Se il consumo energetico ha almeno il beneficio della visibilità, l’impatto idrico dei datacenter rappresenta quella che potremmo definire una crisi silenziosa. Un datacenter medio da 100 MW consuma circa 2 milioni di litri d’acqua al giorno per il raffreddamento, equivalente al consumo di circa 6.500 famiglie. Globalmente, i datacenter consumano circa 560 miliardi di litri d’acqua annualmente, cifra che potrebbe raggiungere 1.200 miliardi di litri entro il 2030.
L’analisi di Bloomberg News ha rivelato un dato particolarmente significativo: oltre 160 nuovi datacenter AI sono stati costruiti negli Stati Uniti negli ultimi tre anni in aree con alta competizione per le scarse risorse idriche, rappresentando un aumento del 70% rispetto al periodo precedente. Questo trend si sta replicando globalmente. Regioni aride come Arabia Saudita ed Emirati Arabi Uniti stanno accogliendo sempre più datacenter per rivendicare una quota del boom dell’AI, in un paradosso geografico dove le necessità tecnologiche confliggono direttamente con la disponibilità delle risorse naturali.
L’industria ha adottato la metrica Water Usage Effectiveness per quantificare l’efficienza idrica, calcolata dividendo i litri totali d’acqua utilizzati per l’umidificazione e il raffreddamento per i kilowattora totali consumati dall’equipaggiamento IT. I datacenter più efficienti, come quelli di Amazon, riportano WUE di soli 0,19 L/kWh, mentre la media del settore si attesta a 1,8 L/kWh. Microsoft ha pubblicato dati dettagliati sul WUE dei suoi datacenter globali, mostrando significative variazioni regionali: dall’Arizona con 1,52 L/kWh all’Irlanda e Singapore con soli 0,02 L/kWh. Queste differenze riflettono l’adattamento delle tecnologie di raffreddamento alle condizioni climatiche locali, ma evidenziano anche come la localizzazione geografica possa amplificare o mitigare l’impatto idrico.
I datacenter utilizzano tipicamente il raffreddamento evaporativo, dove circa l’80% dell’acqua prelevata evapora nell’atmosfera, scaricando solo il 20% verso impianti di trattamento delle acque reflue. Questo contrasta con l’uso residenziale dell’acqua, che perde solo il 10% per evaporazione. La differenza non è puramente tecnica: è una questione di priorità nell’allocazione di una risorsa sempre più scarsa.
Il costo sociale della digitalizzazione
La crescente domanda idrica dei datacenter sta creando tensioni con le comunità locali, particolarmente in regioni già soggette a stress idrico. Beverly Morris, che ha visto compromessa la sua fornitura d’acqua potabile in Georgia, non è un caso isolato. In anni recenti, ci sono state proteste legate all’acqua contro i datacenter nei Paesi Bassi, Uruguay e Cile. Quest’ultimo ha temporaneamente revocato l’autorizzazione di Google per un impianto pianificato da 200 milioni di dollari dopo che le persone sono scese in strada. Negli Stati Uniti, le aziende tecnologiche hanno aperto più datacenter di grandi dimensioni in stati soggetti a siccità come Arizona e Texas, aggiungendo preoccupazioni sulla fornitura idrica locale.
Come osserva Newsha Ajami del Lawrence Berkeley National Laboratory: “È molto più un problema crescente – e si sta diffondendo ovunque”. Questa affermazione cattura l’essenza di una dinamica che sta trasformando il conflitto da locale a sistemico. Non stiamo parlando di singole comunità che resistono a singoli progetti, ma di una tensione strutturale tra le esigenze dell’infrastruttura digitale globale e la sostenibilità delle risorse locali.
L’analisi della distribuzione geografica rivela disparità significative. In Cina e India, una proporzione ancora maggiore di datacenter è localizzata in aree più aride rispetto agli Stati Uniti, riflettendo sia la loro crescente impronta di datacenter sia problemi di scarsità idrica intensificati dal cambiamento climatico. La concentrazione di datacenter in regioni con risorse idriche limitate crea un paradosso: le aree con maggiori risorse energetiche rinnovabili, particolarmente l’energia solare, sono spesso quelle con meno acqua disponibile. Viceversa, i datacenter installati per utilizzare meno acqua in regioni più calde finiscono per richiedere più energia per funzionare.
I PFAS, l’eredità chimica che non scompare
Se il consumo di acqua ed energia rappresentano impatti quantificabili, l’emergere della problematica dei PFAS introduce una dimensione di complessità differente. Le sostanze per- e polifluoroalchiliche, conosciute come “forever chemicals” per la loro persistenza ambientale, sono utilizzate dall’industria dal 1940 e sono estremamente difficili da degradare, accumulandosi nell’ambiente e negli organismi viventi.
I PFAS trovano ampio impiego nei datacenter principalmente per le loro proprietà di basso punto di ebollizione e non infiammabilità, che li rendono eccellenti refrigeranti. Si trovano in quasi tutti i condizionatori d’aria del pianeta e in molti refrigeratori che costituiscono componenti cruciali dei sistemi di raffreddamento dei datacenter. Sono presenti anche nei componenti dei server e nei cavi, perfino in elementi inaspettati come gli interruttori. Il maggiore utilizzo di PFAS nell’industria dei datacenter si verifica nel raffreddamento a immersione bifase, dove il fluido viene fatto bollire per provocare l’evaporazione a bassa temperatura.
I PFAS sono stati rilevati nel suolo, nell’aria, nell’acqua, negli alimenti e in molte parti del corpo umano, inclusi sangue e latte materno. Studi scientifici suggeriscono che l’esposizione a certi tipi di queste sostanze può portare a effetti negativi sulla salute, incluso un aumento del rischio di alcuni tumori, diminuzione della fertilità, basso peso alla nascita e colesterolo alto. Gli ambientalisti sono particolarmente preoccupati per l’uso di gas PFAS o F-gas da parte dei datacenter, che possono essere potenti gas serra e potrebbero significare che l’impatto climatico dei datacenter è peggiore di quanto precedentemente stimato.
L’Environmental Protection Agency americana ha annunciato nel settembre 2025 che “accelererà” la revisione di nuove sostanze chimiche utilizzate nei progetti di datacenter. Il capo dell’EPA Lee Zeldin ha dichiarato: “L’EPA di Trump vuole farsi da parte e aiutare ad accelerare il progresso su questi sviluppi critici, invece di intasare i lavori”. Tuttavia, gli ambientalisti hanno espresso preoccupazione per questa decisione. Maria Doa, direttore delle politiche chimiche presso l’Environmental Defense Fund, ha definito il linguaggio dell’EPA “enormemente ampio” e “scioccante”. La preoccupazione è che l’EPA stia aggiungendo nuove fonti di potenziale contaminazione prima ancora di avere una comprensione dell’entità dell’impatto dei PFAS già presenti nell’ambiente.
La convergenza tra sostenibilità ambientale e governance
La situazione dei PFAS rivela una tensione fondamentale tra le dimensioni della sostenibilità che spesso preferiamo ignorare. Da una parte, l’accelerazione normativa promette di sbloccare investimenti e innovazione nell’infrastruttura AI. Dall’altra, questa stessa accelerazione potrebbe amplificare rischi ambientali e sanitari che non comprendiamo ancora pienamente. La governance, in questo contesto, non è semplicemente una questione di compliance, ma diventa il meccanismo attraverso cui bilanciamo imperativo tecnologico e protezione ambientale.
La Green Software Foundation sta lavorando per sviluppare standard che possano guidare l’industria verso pratiche più sostenibili. Fondata per creare un ecosistema affidabile di persone, standard, strumenti e migliori pratiche per il software verde, la GSF opera attraverso quattro gruppi di lavoro principali: Standards, Trademark, Innovation e Community. Il gruppo di lavoro Standards, presieduto da Henry Richardson di WattTime e Navveen Balani di Accenture, svolge un ruolo centrale nel definire benchmark globali per il software sostenibile.
Un sviluppo particolarmente rilevante è l’estensione degli standard Software Carbon Intensity per includere la sostenibilità idrica dell’AI. Durante il Global Summit 2024 di Singapore, la GSF ha presentato ricerche su iniziative incentrate sulla sostenibilità nel software, inclusa l’estensione della specifica SCI ISO per l’AI e la sostenibilità idrica. Come evidenziato da Asim Hussain, Direttore Esecutivo della GSF, la complessità di bilanciare efficienza carbonica e consumo idrico rappresenta una sfida sistemica: “Potresti cercare di spostare temporalmente o geograficamente un carico di lavoro, solo per finire in un datacenter in un luogo arido. Ora hai trasformato il problema del carbonio in un problema dell’acqua”.
Un recente studio dell’Università della California Riverside e dell’Università del Texas ad Arlington ha mostrato che l’addestramento di un modello AI in un datacenter consume circa 700.000 litri di acqua dolce. Pindy Bhullar della GSF ha sottolineato: “Le conseguenze possono essere severe, specialmente in aree predisposte a carenze idriche e siccità”. Questa consapevolezza sta spingendo l’industria a sviluppare metriche più comprehensive per valutare l’impatto ambientale completo dei sistemi AI.
Soluzioni tecnologiche e la promessa dell’innovazione
L’industria dei datacenter sta investendo massicciamente in tecnologie innovative per ridurre il consumo idrico ed energetico. Il raffreddamento diretto ai chip fa circolare liquido direttamente sui processori, riducendo il fabbisogno idrico fino al 95% in alcuni casi. Il raffreddamento a immersione sommerge i server in fluidi non conduttivi, eliminando completamente l’uso di acqua evaporativa. Microsoft ha pubblicato uno studio su Nature che valuta la sostenibilità di diverse tecnologie di raffreddamento per datacenter, rilevando che le piastre fredde e le due tecnologie di raffreddamento a immersione riducono le emissioni di gas serra del 15-21% durante il loro intero ciclo di vita.
Le tecnologie future promettono progressi ancora maggiori. I sistemi idrici circolari trattano e riciclano l’acqua in loco, potenzialmente raggiungendo un consumo netto zero. I datacenter senza acqua, utilizzando raffreddamento ad aria avanzato o metodi geotermici, sono all’orizzonte, anche se persistono sfide come la corrosione salina nelle alternative all’acqua di mare. Microsoft si era impegnata a una riduzione del 95% nell’uso di acqua evaporativa entro il 2024, mentre altri stanno esplorando sistemi ottimizzati dall’AI per l’efficienza predittiva. L’azienda ha anche investito significativamente nel recupero e riutilizzo dell’acqua, riportando di aver rigenerato 4,5 miliardi di galloni d’acqua nel 2024.
Le aziende tecnologiche stanno accelerando la transizione verso fonti energetiche rinnovabili. Google ha ridotto le emissioni energetiche dei suoi datacenter del 12% nel 2024 nonostante un aumento del 27% nel consumo elettrico dovuto alla crescita dell’AI. L’azienda ha anche firmato il primo accordo aziendale mondiale per l’energia nucleare da piccoli reattori modulari. Microsoft ha approvvigionato oltre 8 GW di energia pulita nel 2024 e ha migliorato l’efficienza energetica delle sue unità di elaborazione tensoriale di 30 volte. Queste iniziative dimostrano che è possibile far progredire simultaneamente la rivoluzione dell’AI e la crescita dell’energia pulita.
Il framework ThirstyFLOPS e l’evoluzione delle metriche
Abbiamo detto che l’industria sta evolvendo verso metriche più comprehensive per valutare l’impatto ambientale dei datacenter. Oltre al tradizionale PUE e WUE, stanno emergendo studi per identificare indicatori che considerano l’intero ciclo di vita dell’infrastruttura, inclusi manufacturing, trasporto e smaltimento. Il framework ThirstyFLOPS, sviluppato per i sistemi di high-performance computing, rappresenta un esempio pionieristico di modellazione dell’impronta idrica che considera sia i componenti embedded che operativi. Questo approccio olistico sta diventando essenziale per comprendere il vero impatto ambientale dell’infrastruttura digitale.
La standardizzazione delle metriche non è semplicemente un esercizio accademico. È il prerequisito per qualsiasi forma di accountability e comparabilità. Quando Microsoft pubblica dati regionali sul WUE e Google riporta la riduzione delle emissioni nonostante l’aumento dei consumi, stanno creando benchmark contro cui misurare il progresso. Ma la frammentazione metodologica rimane un problema: diverse organizzazioni utilizzano boundary diversi, assumono efficienze differenti, applicano fattori di conversione variabili. La GSF sta lavorando per armonizzare questi approcci, ma la strada verso standard universalmente accettati è ancora lunga.
Verso un’infrastruttura digitale sostenibile
L’impatto ambientale dei datacenter sta evolvendo rapidamente, spinto dall’espansione dell’intelligenza artificiale e dalla crescente digitalizzazione dell’economia globale. L’accordo NVIDIA-OpenAI da dieci gigawatt simboleggia la scala senza precedenti delle future infrastrutture AI, mentre l’emergere delle problematiche legate ai PFAS e al consumo idrico evidenzia la complessità multidimensionale delle sfide ambientali.
La transizione verso un’infrastruttura digitale sostenibile richiederà sforzi coordinati tra industria, governi e comunità locali. Le soluzioni tecnologiche emergenti, dal raffreddamento innovativo alle energie rinnovabili, offrono percorsi promettenti, ma devono essere implementate rapidamente e su scala globale. La GSF e iniziative simili stanno sviluppando gli strumenti e gli standard necessari per misurare e mitigare questi impatti, ma l’efficacia di questi strumenti dipenderà dalla volontà dell’industria di adottarli e dalla capacità dei regolatori di farli rispettare.
Il futuro dell’infrastruttura digitale dipenderà dalla nostra capacità di bilanciare l’innovazione tecnologica con la responsabilità ambientale, sviluppando soluzioni che supportino la crescita dell’AI minimizzando l’impatto su risorse critiche come acqua ed energia. Beverly Morris che non può bere l’acqua del rubinetto e i cento miliardi di dollari dell’accordo NVIDIA-OpenAI non sono due storie separate. Sono due facce dello stesso processo di trasformazione digitale, e la nostra capacità di riconciliarle determinerà se costruiremo un’economia digitale che sia sia potente che sostenibile per le generazioni future.
Le domande che dobbiamo porci non riguardano solo quanti gigawatt possiamo costruire, ma a quale costo sociale e ambientale. Non si tratta di fermare il progresso, ma di orientarlo verso forme che non compromettano le risorse essenziali delle comunità locali. La standardizzazione delle metriche, la trasparenza dei dati, l’investimento in tecnologie alternative non sono ostacoli all’innovazione, ma prerequisiti per una crescita che possa durare.