L’AI mette sotto pressione gli obiettivi climatici di Google: consumi record di energia elettrica ed acqua nel 2025

L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il mondo digitale, ma sta anche cambiando, e non in meglio, il profilo ambientale delle Big Tech. A confermarlo è l’ultimo Environmental Report di Google, che fotografa un anno in cui la corsa alla costruzione di infrastrutture per l’AI ha portato consumi di energia elettrica, utilizzo di acqua ed emissioni di gas serra ai livelli più alti mai registrati dall’azienda.

Il dato più significativo riguarda proprio l’energia. Nel 2025 la domanda di elettricità di Google è aumentata del 37% rispetto all’anno precedente, dopo un incremento già molto elevato del 27% registrato nel 2024. Se si guarda al periodo pre-boom dell’intelligenza artificiale, il confronto è ancora più eloquente: oggi il fabbisogno energetico dell’azienda è circa tre volte e mezzo superiore rispetto al 2019.

Non meno significativo è il dato sull’acqua. I consumi idrici hanno raggiunto 10,9 miliardi di galloni, con un incremento del 34% rispetto all’anno precedente e un volume più che raddoppiato rispetto al 2021. Gran parte di questa crescita è attribuita ai data center, dove l’acqua viene utilizzata per il raffreddamento delle infrastrutture informatiche, una risorsa sempre più critica soprattutto nelle aree soggette a stress idrico.

L’efficienza energetica non compensa più i consumi, aumentano le emissioni di gas serra

La crescita dell’infrastruttura necessaria per addestrare ed eseguire i modelli di intelligenza artificiale sta infatti superando i miglioramenti ottenuti sul fronte dell’efficienza dei data center. In altre parole, i sistemi consumano meno energia per unità di calcolo, ma il numero di server, acceleratori e chip installati aumenta a una velocità tale da annullare i benefici ottenuti.

Anche il bilancio climatico peggiora sensibilmente. Le emissioni di gas serra sono cresciute del 18% in un solo anno, il maggiore incremento annuale mai riportato da Google. A pesare è soprattutto la produzione dell’hardware destinato all’AI, dai processori specializzati ai server che popolano i nuovi data center. Non si tratta quindi soltanto dell’energia necessaria per far funzionare queste strutture, ma anche dell’impatto industriale legato alla loro costruzione.

L’AI manda all’aria gli impegni di sostenibilità delle Big Tech, una “buona narrazione” non basta più

Questi numeri raccontano una contraddizione sempre più difficile da ignorare. Google è da anni una delle aziende tecnologiche che investono maggiormente nelle energie rinnovabili e continua a presentarsi come protagonista della transizione energetica. Nel solo ultimo anno ha sottoscritto accordi per circa 12 gigawatt di nuova capacità da fonti pulite, un record per il gruppo, riuscendo inoltre a mantenere pressoché stabile la quota di elettricità priva di emissioni di carbonio utilizzata per alimentare le proprie attività. Le emissioni legate all’elettricità sono perfino diminuite del 3% rispetto all’anno precedente.

Tuttavia, questi risultati non bastano più a compensare la crescita impetuosa della domanda di calcolo imposta dall’intelligenza artificiale. Lo stesso report riconosce apertamente questa realtà, sottolineando che la rapida espansione del fabbisogno energetico rappresenta una sfida da gestire attivamente e che la crescita dell’AI non può diventare un pretesto per abbassare gli standard ambientali.

È proprio qui che emerge il paradosso delle Big Tech, come spiegato da Amy Harder su Axios. Per anni i rapporti di sostenibilità sono stati soprattutto strumenti attraverso i quali raccontare, “attraverso una buona narrazione”, i progressi nella riduzione delle emissioni e negli investimenti in energia pulita. Oggi, invece, gli stessi documenti ufficiali mostrano come la rivoluzione dell’intelligenza artificiale stia mettendo sotto pressione quegli obiettivi climatici che le aziende avevano indicato come prioritari.

Obiettivi di sostenibilità al ribasso, mentre cresce l’impatto dei data center sui territori: il prezzo da pagare per l’AI?

L’impressione è che il parametro di riferimento sia cambiato. Non si parla più di ridurre le emissioni in valore assoluto, ma di limitarne la crescita rispetto a quella che sarebbe stata senza gli investimenti in fonti rinnovabili. Una differenza sostanziale che modifica il significato stesso degli impegni ambientali.

Il tema assume un peso ancora maggiore perché la costruzione di nuovi data center è ormai al centro del dibattito pubblico e politico soprattutto negli Stati Uniti. In molti territori le comunità locali guardano con crescente attenzione a infrastrutture che richiedono enormi quantità di elettricità e di acqua, incidendo sulle reti energetiche, sulle risorse idriche e sull’uso del territorio.

Secondo un recente rapporto dell’United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH), entro il 2030 i data center mondiali potrebbero arrivare a consumare 945 terawattora (TWh) di elettricità all’anno. Per comprendere l’ordine di grandezza, si tratta di un volume quasi triplo rispetto al consumo elettrico annuo combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria, tre Paesi che insieme ospitano oltre 650 milioni di persone.

Una transizione green che perde credibilità

La domanda non riguarda più soltanto i benefici economici e tecnologici dell’intelligenza artificiale, ma anche il prezzo ambientale necessario per sostenerne la diffusione. Prendiamo l’ondata di calore record che ha travolto tutta l’Europa in questo inizio estate, secondo diversi studi condotti negli Stati Uniti, i data center hanno un impatto sul microclima locale da non sottovalutare in termini di aumento delle temperature medie.

Google continua a sostenere che l’AI potrà contribuire, nel medio periodo, a ridurre le emissioni in altri settori dell’economia, dall’ottimizzazione delle reti elettriche all’efficienza industriale. Almeno per ora, però, il bilancio ambientale raccontato dai dati ufficiali va nella direzione opposta.

Paradossalmente, i report di sostenibilità delle Big Tech stanno diventando uno degli indicatori più osservati per capire se la promessa di uno sviluppo digitale sostenibile riuscirà davvero a convivere con la gigantesca espansione infrastrutturale richiesta dall’intelligenza artificiale.

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