Intelligenza artificiale assetata: il costo invisibile dell’acqua consumata dai nostri algoritmi quotidiani

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Impatti idrici dei data center per l’AI

I data center destinati all’intelligenza artificiale richiedono grandi quantità d’acqua per contenere il calore generato da processori e componenti ad alte prestazioni. L’impatto idrico, però, è difficile da definire in modo univoco: varia in funzione della tecnologia di raffreddamento, della posizione geografica, della disponibilità locale di risorse e delle pratiche di gestione adottate dalle singole aziende. Alcuni impianti limitano i prelievi grazie a sistemi a circuito chiuso; altri ricorrono a metodi evaporativi con perdite significative nell’atmosfera.

La misurazione si complica perché oltre all’acqua usata in sito, conta quella impiegata per produrre l’energia elettrica che alimenta i server. In molte stime, l’uso indiretto rappresenta fino a circa l’80% del totale, soprattutto quando la fornitura proviene da centrali che richiedono acqua per raffreddamento e generazione di vapore. La quota cala dove la produzione è legata a eolico e fotovoltaico, tecnologie che non consumano acqua in esercizio.

Le cifre globali oscillano da poche centinaia a oltre 600 miliardi di litri annui, ma derivano da modelli diversi e non condividono un consenso robusto. Analisi come quelle di Andy Masley ridimensionano l’allarme: negli Stati Uniti il consumo complessivo dei data center peserebbe sullo 0,2% dell’acqua dolce nazionale, con la porzione attribuibile all’AI intorno allo 0,04%, percentuali che restano comunque oggetto di contestazione.

Tecnologie di raffreddamento e trade-off energetici

I sistemi a circuito chiuso impiegano acqua ultrapura in tubazioni e scambiatori per sottrarre calore ai server, restituendola alle torri di raffreddamento con perdite limitate. Le soluzioni a raffreddamento evaporativo nebulizzano acqua e ne disperdono fino al 80% in atmosfera, richiedendo continui reintegri. La qualità del fluido è cruciale: si privilegia acqua trattata per evitare incrostazioni e corrosione, mentre l’uso di acqua marina resta marginale per gli elevati standard di purezza richiesti.

Il bilancio risorse evidenzia un compromesso strutturale: più consumo d’acqua riduce il fabbisogno di energia elettrica per i chiller, meno acqua implica maggiore dipendenza da compressori e condizionamento. La domanda varia con stagioni e ondate di calore, incidendo su efficienza e costi operativi.

Strategie di mitigazione includono ricircolo e riuso di acque di scarto, oltre a ottimizzazioni degli acquedotti locali per ridurre prelievi potabili. L’efficacia dipende dall’architettura degli impianti e dalla disponibilità idrica del territorio, fattori che determinano differenze marcate tra siti anche a parità di carico computazionale.

FAQ

• Qual è il principio dei sistemi a circuito chiuso?
  Acqua ultrapura scorre in tubi e scambiatori, si raffredda in torri e rientra nel ciclo con perdite minime.
• Perché l’evaporativo consuma più acqua?
  La riduzione di temperatura avviene tramite evaporazione, che disperde una quota significativa del volume utilizzato.
• Perché non si usa acqua di mare?
  La salinità e le impurità richiedono trattamenti complessi, incompatibili con gli standard dei componenti.
• Come incide la scelta del raffreddamento sull’energia?
  Più acqua significa meno elettricità per i chiller; con meno acqua cresce il consumo elettrico.
• Le condizioni meteo influenzano i consumi?
  Sì, stagionalità e picchi di calore modificano efficienza e fabbisogno di risorse.
• Quali misure riducono il prelievo idrico?
  Ricircolo, riuso di acque di scarto e integrazione con reti idriche ottimizzate limitano i consumi.

Stime, controversie e trasparenza dei dati

Le stime sull’acqua usata dall’AI oscillano da poche centinaia a oltre 600 miliardi di litri l’anno, risultati costruiti su ipotesi diverse e non comparabili. Alcune analisi includono anche l’uso indiretto legato alla produzione di energia elettrica, che può rappresentare fino all’80% del totale quando proviene da centrali con intensi fabbisogni di raffreddamento.

Andy Masley sostiene che i consumi siano stati sovrastimati: nel 2023 i data center statunitensi peserebbero sullo 0,2% dell’acqua dolce nazionale, con la quota dei sistemi per intelligenza artificiale intorno allo 0,04%. Escludendo l’acqua “a monte” dell’energia, la stima diretta salirebbe allo 0,08%, inferiore ad altri usi ricreativi come i campi da golf.

Le contestazioni non mancano. Il consumo “per prompt” è intrinsecamente variabile e difficile da standardizzare, anche se Masley lo quantifica in circa 2 millilitri. Lo stesso analista ha corretto un errore in un libro di Karen Hao su un progetto Google in Cile, dovuto allo scambio fra litri e metri cubi che moltiplicava di mille volte l’impatto idrico.

La trasparenza resta carente: le grandi aziende – da Google a Meta e OpenAI – offrono report ambientali senza dati puntuali sui modelli più usati. Un’analisi indica che l’84% dell’utilizzo di LLM riguarda sistemi privi di dichiarazioni sull’impatto idrico, impedendo confronti affidabili e valutazioni indipendenti.

FAQ

• Perché le stime sull’acqua dell’AI divergono?
  Usano confini diversi: alcune includono l’uso indiretto dell’energia, altre solo i consumi in sito.
• Quanto pesa l’uso indiretto legato all’energia?
  In molte stime arriva fino all’80% del totale, specie con centrali che richiedono molta acqua.
• Qual è la posizione di Andy Masley?
  Ridimensiona l’allarme: 0,2% per tutti i data center USA, 0,04% attribuibile all’AI.
• Esiste un valore affidabile “per prompt”?
  No, la variabilità è alta; una stima citata è circa 2 ml, ma è contestata.
• Che errore è stato segnalato nel caso cileno?
  Uno scambio tra litri e metri cubi che ha sovrastimato di mille volte i consumi.
• Le big tech pubblicano dati completi?
  In gran parte no: l’84% dell’uso di LLM è privo di dichiarazioni ambientali dettagliate.

Geografie dello stress idrico e scelte politiche

La mappa dei nuovi data center mostra una concentrazione crescente in aree con stress idrico, dove siccità e disponibilità altalenante complicano l’accesso all’acqua per le comunità. Un’analisi di Bloomberg indica che circa due terzi dei siti avviati dal 2022 ricadono in zone aride o soggette a scarsità. Negli Stati Uniti, oltre 160 impianti sono stati costruiti o avviati negli ultimi tre anni in territori con risorse idriche limitate, +70% rispetto al triennio precedente.

I decisori locali valutano il compromesso tra rischi ambientali e ritorni economici: attrarre investimenti e occupazione pesa spesso più delle incognite sui prelievi idrici e sulla resilienza delle reti. Questo approccio si ripete in contesti extra-USA, alimentato da costi energetici competitivi e da politiche industriali favorevoli.

Negli Emirati Arabi Uniti e in Arabia Saudita crescono poli di AI con raffreddamento ad acqua o ad aria, sostenuti da abbondanti combustibili fossili. In India e Cina si replicano scelte simili in aree già secche, dove l’accesso all’acqua potabile resta intermittente: l’espansione digitale avanza più rapidamente dei piani di tutela idrica e delle garanzie di trasparenza sui consumi effettivi.

FAQ

• Dove si concentrano i nuovi data center?
  In gran parte in aree con stress idrico, secondo stime che coinvolgono circa due terzi dei siti dal 2022.
• Qual è il trend negli Stati Uniti?
  Oltre 160 impianti in tre anni in zone con scarsità d’acqua, +70% rispetto al triennio precedente.
• Quali fattori guidano le scelte politiche locali?
  Creazione di posti di lavoro e investimenti, spesso a scapito della prudenza ambientale.
• Qual è il quadro nel Golfo?
  Emirati e Arabia Saudita espandono hub AI con energia a basso costo da fossili.
• E nei paesi asiatici più popolosi?
  India e Cina sviluppano centri in aree aride, dove l’acqua potabile è già intermittente.
• Quali rischi emergono?
  Pressione sulle reti idriche locali e scarsa trasparenza sui consumi effettivi dei nuovi impianti.