Digitalizzazione: dati assetati

Elaborare dati richiede infrastrutture fisiche: computer portatili e telefoni cellulari, adattatori e caricabatterie, sensori, reti di trasmissione e, soprattutto, data center. È qui che la maggior parte dei dati del mondo viene archiviata, gestita e, in gran parte, distribuita. Mentre l’opinione pubblica è sempre più consapevole dell'impronta di carbonio della digitalizzazione, la sua impronta idrica rimane in gran parte trascurata, nonostante i data center richiedano grandi quantità di acqua per funzionare.

Questa impronta idrica si compone in realtà di tre elementi principali. Il primo è l'acqua necessaria per produrre le apparecchiature elettroniche stesse; il secondo è l'acqua utilizzata per generare l'elettricità necessaria al funzionamento continuo dell'infrastruttura digitale; il terzo è l'acqua necessaria per raffreddare efficacemente i data center e mantenere l'hardware alla temperatura ottimale di funzionamento. Secondo alcuni studi, un data center medio negli Stati Uniti utilizza oltre un milione di litri d'acqua al giorno, quanto tre ospedali di medie dimensioni messi insieme[1]. 

I data center devono infatti essere costantemente raffreddati per prolungare la vita dell'hardware. In un sistema comunemente utilizzato, l’acqua viene prima raffreddata in una torre di raffreddamento centrale, poi fatta circolare attraverso serpentine che assorbono il calore dall'aria all’interno del data center che lo rilasciano all'esterno attraverso la torre di raffreddamento[2]. Uno studio condotto dall'autorità cilena per le risorse idriche ha rilevato che, solo per i processi di raffreddamento, un singolo data center può richiedere fino a 169 litri di acqua al secondo[3].

I sistemi di intelligenza artificiale (AI) come la chatbot ChatGPT si sono diffusi rapidamente su larga scala. Non si basano su una programmazione tradizionale, ma sull’apprendimento automatico, che richiede enormi quantità di dati e dunque una grande capacità di calcolo. Questo contribuisce in modo significativo all’aumento del consumo idrico nei data center. Mentre 20 ricerche su Google consumano 10 millilitri di acqua[4], ChatGPT ne consuma 500 (mezzo litro) per rispondere a 20-50 domande[5]. Per addestrare il modello GPT-3, ad esempio, nei centri di ricerca Microsoft negli Stati Uniti sono stati evaporati 700.000 litri di acqua dolce pulita[6]. L'aumento del consumo idrico per l'intelligenza artificiale si riflette anche nel fatto che le aziende tecnologiche prelevano quantità sempre maggiori di acqua potabile: nel 2022, Google ha utilizzato il 20% di acqua in più rispetto all'anno precedente; Microsoft addirittura il 34% in più[7]. Entro il 2027, si prevede che l'intelligenza artificiale a livello globale consumerà fino a sei volte più acqua della Danimarca [8]. Anche le criptovalute hanno un'impronta idrica enorme: l'acqua consumata da una singola transazione Bitcoin basterebbe a riempire una piscina[9].

Molte regioni hanno già assistito a proteste contro la costruzione di data center, soprattutto nelle aree già gravemente colpite dalla scarsità idrica[10]. In Uruguay, ad esempio, le scarse precipitazioni e le ondate di caldo del 2023 hanno prosciugato i principali bacini idrici del Paese. Le autorità sono state costrette a prelevare acqua dall'estuario del Rio de la Plata, dove l'acqua di mare e quella dolce si mescolano, conferendo all'acqua del rubinetto un sapore salmastro. Le proteste si sono concentrate sul progetto di costruzione di un data center di Google, che si temeva potesse aggravare la carenza idrica. I manifestanti hanno accusato il governo di dare priorità all'approvvigionamento idrico delle multinazionali a scapito della popolazione locale[11]. Questo conflitto dimostra come gli impatti ecologici dell'IA siano strettamente legati a questioni di giustizia distributiva. Il progetto è poi stato approvato, ma con un terzo della capacità originaria e un sistema di raffreddamento ad aria, che consuma meno acqua.

Sebbene siano soprattutto le aziende del Nord globale a trarre profitto da tecnologie come l'intelligenza artificiale, i costi ecologici e sociali ricadono in modo sproporzionato sul Sud globale. Il dibattito pubblico e scientifico su come riequilibrare questa dinamica è ancora agli inizi. Nel 2024 l'Unione Europea ha approvato il cosiddetto AI Act[12], la prima legge al mondo che regola l'intelligenza artificiale. Essa impone di documentare il consumo energetico e le risorse informatiche utilizzate per addestrare i modelli, ma non richiede una rendicontazione analoga del consumo idrico, poiché si applica ai prodotti di AI e non alle infrastrutture necessarie per farli funzionare. La Direttiva sull'efficienza energetica dell'UE impone almeno l'obbligo di rendicontazione per l'uso dell'acqua da parte dei data center, il che migliora la trasparenza quantomeno per quelli situati in Europa. Affrontare il problema su scala globale richiederà investimenti molto più consistenti in tecnologie volte a ridurre il fabbisogno idrico, come sistemi di raffreddamento alternativi o soluzioni basate sull’impiego di acqua piovana o acqua di mare[13].

Solo attraverso una cooperazione globale, normative più rigorose e una transizione verso infrastrutture digitali sostenibili sarà possibile affrontare in modo equo l'impatto ambientale della digitalizzazione e dell'AI e garantire la resilienza a lungo termine.