Quando si parla di intelligenza artificiale, il tema ruota spesso attorno a capacità, automazione e mercato del lavoro; raramente finisce sull’acqua. Il rapporto AI Index 2026 di Stanford è allarmante: i server che alimentano i modelli linguistici più grandi del pianeta consumano acqua in quantità paragonabile al fabbisogno di intere nazioni.
Il solo utilizzo annuale d’acqua dell’inferenza GPT-4o potrebbe superare il fabbisogno idrico di 12 milioni di persone. L’acqua serve per raffreddare i server e per alimentare le centrali idroelettriche che li fanno girare. È invisibile all’utente, ma è reale come quella che esce dal rubinetto. Sul fronte dell’energia, i numeri non sono meno impressionanti. La capacità di energia dei data center AI è salita a 29,6 GW, circa quanto serve per alimentare l’intero stato di New York al picco. Per fare un altro confronto, la domanda cumulativa di energia dell’AI è paragonabile al consumo elettrico nazionale della Svizzera o dell’Austria. L’accelerazione è senza precedenti, la quota di elettricità consumata dai data center potrebbe quasi triplicarsi entro il 2028 rispetto al 4,6% del 2024. Una crescita così rapida che la transizione verso le energie rinnovabili fatica a tenere il passo.
A febbraio 2026, un’analisi condotta da una coalizione di organizzazioni ambientaliste ha esaminato oltre 150 affermazioni climatiche delle principali aziende AI. Ecco i risultati: il 74% delle dichiarazioni sui benefici climatici dell’IA era non verificato. Solo il 26% citava ricerche accademiche pubblicate. Il 36% non citava alcuna evidenza. E l’analisi non ha trovato un singolo esempio in cui un sistema AI generativo consumer, come ChatGPT, Gemini o Copilot, stesse producendo riduzioni di emissioni materiali e verificabili. Il meccanismo del greenwashing tecnologico funziona così, strumenti di machine learning tradizionale a basso consumo, usati per prevedere la produzione di energie rinnovabili o ottimizzare le rotte degli autobus, vengono raggruppati insieme ai chatbot generativi ad alta intensità energetica, e l’intero pacchetto viene venduto come “soluzione climatica”.
Secondo il rapporto di Stanford, L’AI generativa ha raggiunto il 53% di adozione della popolazione mondiale in soli tre anni, più velocemente del personal computer o di Internet. Singapore guida con il 61%, gli Emirati Arabi con il 54%, mentre gli USA si trovano al 24° posto con il 28,3%. Il dato correla fortemente con il PIL pro capite: l’AI si diffonde prima nei paesi ricchi, allargando potenzialmente i divari già esistenti. Il valore stimato degli strumenti AI per i consumatori americani ha raggiunto 172 miliardi di dollari annui all’inizio del 2026, con il valore mediano per utente triplicato tra il 2025 e il 2026. Un altro dato clamoroso emerge dal rapporto: gli USA e i modelli cinesi si sono scambiati più volte il primato nelle classifiche di performance dal 2025 ad oggi. A marzo 2026, il modello leader di Anthropic (Claude) è in vantaggio di appena il 2,7% sul concorrente cinese più vicino. La questione non è solo tecnologica, è strategica, energetica e idrica. La corsa all’AI è anche una corsa alle risorse naturali, e i paesi che vincono questa competizione devono fare i conti con un conto ambientale che cresce inevitabilmente ogni giorno.
