L’intelligenza artificiale sta entrando in quasi ogni aspetto della nostra vita, ma dietro la sua apparente semplicità si nasconde un consumo energetico e idrico significativo. ChatGPT, uno dei modelli più utilizzati dal 2022, richiede risorse ingenti per funzionare e rispondere alle richieste degli utenti. Questo articolo esplora i dati sul consumo di acqua ed elettricità legati all’uso quotidiano di questa tecnologia.
Il consumo idrico nascosto dietro le conversazioni con chatgpt
Ogni volta che avviamo una conversazione con ChatGPT o utilizziamo applicazioni simili basate sull’intelligenza artificiale, entriamo in contatto con processi che richiedono un uso sorprendente di acqua. Studi scientifici recenti indicano che per ogni sessione di chat da 10 a 50 richieste si consumano circa mezzo litro d’acqua. Questo dato deriva dall’analisi del raffreddamento dei data center dove sono ospitati i server che elaborano le informazioni.
I data center utilizzano sistemi complessi per mantenere la temperatura ottimale delle macchine, spesso impiegando grandi quantità d’acqua nei processi di raffreddamento evaporativo o adiabatico. L’aumento delle interazioni giornaliere porta quindi a un consumo cumulativo molto alto su scala globale. Anche se mezzo litro può sembrare poco per singola sessione, moltiplicato per milioni di utenti diventa una quantità rilevante e difficilmente sostenibile nel lungo periodo.
Questo aspetto viene raramente considerato quando si parla dell’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale ma rappresenta una sfida concreta soprattutto nelle regioni dove l’acqua è già scarsa o sottoposta a stress idrico crescente.
Quanta elettricità serve davvero a far funzionare chatgpt?
Oltre al consumo d’acqua va valutata l’energia elettrica necessaria per alimentare i server e mantenere attivi i sistemi software alla base di ChatGPT. Secondo alcune stime riportate da fonti come Forbes, questo modello consuma più di mezzo milione di kilowattora al giorno solo negli Stati Uniti.
Questa cifra impressiona se confrontata con il fabbisogno energetico medio domestico: equivale all’elettricità usata da decine di migliaia case in un’intera giornata. Il motivo principale è la complessità dei calcoli richiesti dall’intelligenza artificiale generativa durante l’elaborazione delle domande degli utenti e nella produzione delle risposte testuali.
Il numero elevato – circa duecento milioni – delle richieste gestite quotidianamente fa lievitare ulteriormente questo fabbisogno energetico globale. I data center devono operare senza interruzioni e garantire tempi rapidi nelle risposte; ciò comporta un lavoro costante dei processori ad alta potenza installati nei server dedicati esclusivamente all’attività AI.
In termini pratici significa anche emissione significativa di CO2 se l’energia non proviene da fonti rinnovabili o carbon neutral; molte aziende stanno cercando soluzioni alternative ma finora la domanda cresce più velocemente rispetto alle strategie verdi adottate nel settore tecnologico.
Il paradosso tra efficienza digitale e spreco ambientale
L’utilizzo diffuso dell’intelligenza artificiale promette efficienza nella ricerca informazioni, automazione intelligente e supporto personalizzato in diversi campi della vita quotidiana lavorativa o privata; tuttavia questi vantaggi convivono con costi ambientali poco visibili agli utenti finali ma concreti sul piano globale.
Parole semplicissime digitate dagli utenti possono tradursi in consumi elevati sia sotto forma d’elettricità sia come uso diretto o indiretto dell’acqua nei centri dati sparsi nel mondo. Un esempio curioso riguarda proprio espressioni cortesi come “per favore” oppure “grazie”, citate scherzosamente dal CEO OpenAI Sam Altman come possibili cause indirette del costo economico molto alto dovuto al carico computazionale aggiuntivo generato dalla digitazione supplementare richiesta dalle formule gentili nelle conversazioni digitalizzate tramite AI.
Il bilancio tra comodità offerte dai chatbot intelligenti ed impatto sulle risorse naturali pone interrogativi importanti sulla sostenibilità futura della tecnologia stessa specialmente se si considera lo sviluppo continuo verso modelli sempre più potenti capacidi gestire volumi ancora maggiori dati, quindi anche maggior dispendio energetico idrico.
Le cifre attuali rappresentano solo una fotografia iniziale, destinata probabilmente ad aumentare col crescere degli utilizzi. In questo scenario diventa cruciale monitorarne gli effetti reali e spingere verso infrastrutture digitali che adottino energie pulite oltre a tecniche innovative di raffreddamento meno dispendiose.
