Intelligenza artificiale ed energia: la sfida europea per un’AI sostenibile
di Sebastiano Gadaleta — Direttore Generale, Progetto Impresa S.r.l.
L’intelligenza artificiale può contribuire alla gestione delle risorse naturali, alla tutela della biodiversità e alla decarbonizzazione. Allo stesso tempo, però, il suo sviluppo comporta un crescente consumo di energia e acqua, soprattutto a causa delle grandi infrastrutture di calcolo necessarie per addestrare e utilizzare i modelli più avanzati.
L’Europa si trova quindi davanti a una doppia sfida: sfruttare le potenzialità dell’AI per favorire la transizione ecologica e, contemporaneamente, ridurre l’impronta ambientale della stessa tecnologia.
La sostenibilità energetica dell’intelligenza artificiale non riguarda soltanto i grandi operatori tecnologici. È un tema destinato a incidere sulle politiche industriali, sugli investimenti digitali e sulle scelte delle imprese che intendono introdurre soluzioni basate sull’AI.
In questo articolo ti spieghiamo in dettaglio:
Il peso energetico delle infrastrutture di intelligenza artificiale
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale richiede infrastrutture di calcolo sempre più potenti. Tra queste assumono un ruolo centrale le cosiddette gigafactory, grandi strutture necessarie per sostenere l’elaborazione di enormi quantità di dati e il funzionamento dei modelli di AI.
L’Unione europea ha riconosciuto il valore strategico di queste infrastrutture e, nel luglio 2026, ha pubblicato un bando per la realizzazione di sette gigafactory, con l’obiettivo di rafforzare la capacità di calcolo europea e mobilitare investimenti superiori a 30 miliardi di euro.
La crescita della capacità tecnologica presenta, tuttavia, un costo ambientale. Le infrastrutture necessitano di quantità elevate di energia per alimentare i chip e di acqua per raffreddare i sistemi.
Il problema diventa ancora più rilevante se la crescita dell’intelligenza artificiale continua a basarsi sull’aumento costante delle dimensioni dei modelli, della potenza di calcolo e dei dati utilizzati. Le risorse fisiche disponibili non sono illimitate e il progresso tecnologico deve quindi essere accompagnato da una strategia di sostenibilità.
AI e ambiente: un rapporto con due direzioni
Il rapporto tra intelligenza artificiale e ambiente non può essere letto in un’unica direzione.
Da una parte, l’AI può rappresentare uno strumento utile per migliorare l’efficienza del sistema energetico, gestire meglio le risorse naturali e sostenere la decarbonizzazione. Dall’altra, la stessa tecnologia può generare una domanda energetica molto elevata.
L’Europa risulta già attiva nell’impiego dell’AI a supporto della transizione climatica ed ecologica, ma deve rafforzare gli interventi destinati a contenere l’impatto ambientale delle infrastrutture e dei sistemi intelligenti.
Per questo motivo, la sostenibilità dell’intelligenza artificiale e l’utilizzo dell’AI per la sostenibilità devono essere affrontati come due aspetti dello stesso percorso.
La strategia europea per l’efficienza energetica dell’AI
Le iniziative europee si sono concentrate principalmente sugli obblighi di trasparenza a carico dei fornitori di modelli di intelligenza artificiale, sulla raccolta dei dati relativi ai consumi energetici dei data center e sulla definizione di norme tecniche comuni.
Secondo l’analisi riportata nell’articolo, questi strumenti dovrebbero essere accompagnati da obiettivi concreti e risultati misurabili.
L’efficienza energetica deve interessare l’intera catena dell’intelligenza artificiale:
produzione di energia da fonti rinnovabili;
consumi delle infrastrutture di calcolo;
efficienza dei data center;
sviluppo di chip più veloci e meno energivori;
progettazione di algoritmi capaci di utilizzare meno risorse;
ottimizzazione delle fasi di addestramento e utilizzo dei modelli;
compressione dei dati e dello spazio digitale occupato;
coordinamento più efficiente degli agenti AI.
Non è quindi sufficiente intervenire soltanto sulle strutture fisiche. Anche il modo in cui vengono sviluppati e utilizzati gli algoritmi può determinare una riduzione significativa dei consumi.
Green computing: innovare consumando meno
Il green computing comprende tecnologie e metodi progettati per ridurre il consumo di energia collegato ai sistemi digitali.
L’efficientamento può riguardare sia l’hardware sia il software. Chip più efficienti, sistemi di raffreddamento ottimizzati e data center alimentati da fonti rinnovabili devono essere affiancati da algoritmi capaci di raggiungere gli obiettivi utilizzando minore potenza di calcolo.
L’articolo evidenzia alcuni segnali positivi. Il Google Environmental Report 2026 ha indicato accordi per oltre 12 GW di energia rinnovabile e una riduzione del 2% delle emissioni collegate ai consumi operativi. La società ha inoltre dichiarato che i propri data center possono raggiungere livelli di efficienza superiori fino all’83% rispetto ad altre infrastrutture.
Anche i chip hanno registrato miglioramenti di efficienza a doppia cifra dal 2018. Questi progressi dimostrano come l’innovazione tecnologica possa contribuire a ridurre l’impatto ambientale, pur senza eliminare la necessità di un’azione coordinata a livello europeo.
La roadmap europea per AI ed energia
Nel giugno 2026 la Commissione europea ha compiuto un ulteriore passo attraverso la Strategic roadmap for digitalisation and AI in the energy sector.
La roadmap punta a utilizzare l’intelligenza artificiale per aumentare l’efficienza del sistema energetico, evitando al tempo stesso che la diffusione dell’AI determini una crescita eccessiva della domanda di energia.
Tra le linee di intervento indicate rientrano un maggiore impiego delle fonti rinnovabili e una collaborazione più stretta tra operatori dei data center, gestori delle reti energetiche e autorità pubbliche.
La questione, però, non riguarda soltanto il settore energetico. È necessario collegare le diverse iniziative europee all’interno di una strategia complessiva che permetta di sostenere l’innovazione senza trascurarne gli effetti ambientali.
Cosa significa per le imprese?
Per le aziende, adottare l’intelligenza artificiale non significa soltanto scegliere un software o introdurre una nuova automazione. È necessario valutare anche la quantità di risorse digitali ed energetiche richiesta dalla soluzione.
Un progetto AI sostenibile dovrebbe partire da obiettivi chiari e utilizzare dati, infrastrutture e capacità di calcolo proporzionati alle reali esigenze aziendali. Più grande e complesso non significa necessariamente più efficace.
L’efficienza diventa quindi un elemento della strategia d’impresa: riguarda la selezione delle tecnologie, l’organizzazione dei processi, il consumo energetico e la capacità di generare risultati concreti attraverso gli investimenti digitali.
L’intelligenza artificiale può rappresentare una leva decisiva per la competitività europea, ma la sua crescita dovrà essere accompagnata da infrastrutture efficienti, fonti energetiche sostenibili e modelli tecnologici più attenti all’impiego delle risorse.
Progetto Impresa Srl supporta le aziende nella valutazione e nella pianificazione degli investimenti in innovazione, digitalizzazione ed efficienza energetica, individuando le opportunità più coerenti con gli obiettivi di crescita aziendale.
Contattaci per trasformare l’innovazione tecnologica in un investimento concreto, sostenibile e realmente utile alla tua impresa.
