Quanta energia consumano Data Center e IA?

Quanta energia consuma l’intelligenza artificiale?
E quanta ne richiederà con l’aumentare del suo utilizzo in ogni ambito applicativo?

E’ da tempo ormai che questa domanda risuona tra i principali enti di ricerca internazionale. Difficile dare una risposta.
Quel che è certo è che l’IA è energivora. Nel recente studio dell’IEA dal titolo “Energy demand from AI” emergono alcuni aspetti chiave da tenere in considerazione. Eccoli in sintesi.

Dati e kw: quanta energia richiede davvero l’AI

Secondo l’IEA, oggi i data center rappresentano circa l’1–1,5% dei consumi elettrici globali, ma la quota è destinata a crescere rapidamente. La spinta arriva dai modelli di intelligenza artificiale generativa, che richiedono potenze di calcolo molto più elevate rispetto ai carichi IT tradizionali, oltre a un hardware specializzato (GPU, acceleratori AI) e a una densità di potenza per rack significativamente superiori, con effetti diretti su raffreddamento e infrastrutture elettriche.

Nel 2025, infatti, l’AI è diventato un nuovo driver strutturale della domanda elettrica, con implicazioni dirette per reti, sistemi energetici e politiche di efficienza energetica.

L’Agenzia Internazionale per l’Energia stima che la domanda elettrica dei data center potrebbe raddoppiare entro il 2030, trainata in larga parte dall’AI, soprattutto negli Stati Uniti, in Europa e in alcune economie asiatiche avanzate.

Perché l’AI rompe l’equilibrio storico dell’efficienza

Negli ultimi dieci anni, l’aumento dei volumi digitali non si era tradotto in un pari aumento dei consumi grazie a fenomeni quali la virtualizzazione, il consolidamento dei server e il miglioramenti dell’efficienza hardware.

L’AI ha però cambiato questo schema per tre motivi principali:

1. carichi continui e intensivi, non facilmente “spostabili” nel tempo;

2. limiti fisici dell’efficienza dei chip, sempre più difficili da migliorare;

3. vincoli infrastrutturali, soprattutto lato rete e raffreddamento.

Il risultato è che l’efficienza energetica resta necessaria ma non più sufficiente a neutralizzare la crescita della domanda.

L’IEA evidenzia tre implicazioni chiave di questo trend che è evidentemente in aumento:

• pressione sulle reti elettriche locali, soprattutto nelle aree che concentrano grandi data center;

• aumento della domanda di energia continua e affidabile, con effetti sulla pianificazione lato generazione di energia;

• rischio di lock-in emissivo, se la crescita dell’AI viene alimentata da fonti fossili per ragioni di rapidità e costo.

Efficienza come prerequisito: il ruolo dei data center

Il report “Energy demand from AI” sottolinea che ogni kWh risparmiato nei data center riduce costi, emissioni e stress di rete in modo moltiplicativo. Cosa fare quindi per favorire processi di efficientamento? Le priorità includono progettazione per carichi parziali e variabili, raffreddamento ad alta efficienza (come free cooling e liquid cooling), misurazione puntuale dei consumi IT e infrastrutturali, integrazione con fonti rinnovabili e sistemi di accumulo.

Il Codice di Condotta UE: dall’efficienza volontaria a standard di mercato

Il Codice di Condotta UE per l’efficienza energetica dei data center, aggiornato nel 2025 dal Joint Research Centre della Commissione europea, nasce come strumento volontario ma assume oggi una funzione molto più ampia e importante: anticipare e accompagnare l’evoluzione regolatoria europea in un contesto di rapida crescita dei carichi digitali, guidata dall’intelligenza artificiale.

Il documento si configura come un riferimento tecnico comune per operatori, fornitori e clienti di servizi IT, ma anche e soprattutto come una base metodologica per il reporting richiesto dalla Direttiva europea sull’efficienza energetica (EED).

Il Codice supera una visione puramente impiantistica dell’efficienza e propone un approccio integrato che copre:

• governance e organizzazione (ruolo dell’energy management, coinvolgimento IT–facility–procurement);

• pianificazione e progettazione (dimensionamento, modularità, carichi parziali);

• IT e software, riconosciuti come determinanti primari dei consumi;

• raffreddamento e infrastrutture elettriche, con attenzione a free cooling, liquid cooling e riuso del calore;

• monitoraggio e metriche standardizzate, come PUE, REF, ERF e WUE.

In particolare, il Codice sottolinea che senza misurazione standardizzata non esiste gestione dell’efficienza, rendendo il monitoraggio un prerequisito operativo e non un adempimento formale.

L’obiettivo è chiaro: contenere la crescita della domanda energetica digitale senza rallentare l’innovazione, trasformando l’efficienza in una condizione abilitante per lo sviluppo dell’AI.

Pur restando formalmente volontario, il Codice di Condotta è esplicitamente richiamato nella normativa UE e viene utilizzato come benchmark di mercato da grandi operatori e clienti corporate. Contribuisce quindi a definire le aspettative minime future in termini di prestazioni energetiche.

In prospettiva, il Codice rappresenta uno degli strumenti attraverso cui l’Unione Europea prova a governare l’impatto energetico dell’economia digitale, spostando il focus da singoli interventi tecnologici a una gestione strutturata e misurabile dell’efficienza dei data center