C’è una parola che torna, come un ritornello, quando si parla di intelligenza artificiale: potenza. Potenza di calcolo, potenza predittiva, potenza economica. Molto meno si parla di un’altra parola, più antica e più fragile: acqua. Eppure, se l’AI è il motore invisibile del nostro tempo, l’acqua resta il suo carburante nascosto. Poco più di un anno fa, un tribunale di Santiago del Cile ha bloccato la costruzione di un grande data center di Google. Non per ideologia, ma per aritmetica elementare: raffreddare i server necessari ad addestrare i modelli di intelligenza artificiale avrebbe richiesto enormi quantità d’acqua in un’area colpita da quindici anni consecutivi di siccità. Un fatto locale, diventato simbolo globale. Come spesso accade, il caso ha acceso il dibattito prima ancora di chiarire i numeri. I data center non sono mai stati così grandi, così numerosi, così affamati di energia. Il consumo elettrico è relativamente misurabile, quello idrico molto meno. Dipende dal clima, dalla tecnologia di raffreddamento, dalla geografia, dalla qualità delle infrastrutture. Un impianto a circuito chiuso può limitare le perdite, un sistema evaporativo può disperdere fino all’80% dell’acqua utilizzata. E quasi sempre si tratta di acqua dolce, trattata, sottratta agli acquedotti civili: l’acqua marina, troppo salina, non va bene per tubi e scambiatori. Qui comincia l’ambiguità. Le stime sul consumo globale di acqua dei data center dedicati all’AI oscillano da poche centinaia a oltre 600 miliardi di litri all’anno. Un ordine di grandezza che dice molto più sull’incertezza dei modelli che sulla realtà fisica. E in questa nebbia prosperano due narrazioni opposte: da un lato l’allarme, dall’altro la minimizzazione. Andy Masley, analista statunitense, sostiene che il problema sia stato gonfiato. Secondo i suoi calcoli, nel 2023 tutti i data center degli Stati Uniti avrebbero inciso per circa lo 0,2% del consumo nazionale di acqua dolce, quelli dedicati all’AI per appena lo 0,04%. Anche includendo solo l’acqua usata direttamente nei data center, si arriverebbe allo 0,08%, meno di quella necessaria a mantenere verdi i campi da golf americani. Masley arriva persino a stimare il consumo idrico di un singolo prompt: circa 2 millilitri. Servirebbero, scrive, 5,4 milioni di richieste a un chatbot per eguagliare l’acqua necessaria a produrre un paio di jeans. Numeri che colpiscono. Ma che non convincono tutti. Anche perché, come insegna la scienza, la media è spesso una cattiva consigliera. Il vero problema non è quanto consuma “l’AI in generale”, ma dove consuma. Un’inchiesta di Bloomberg ha mostrato che circa due terzi dei nuovi data center costruiti dal 2022 sorgono in aree colpite da stress idrico. Negli Stati Uniti, oltre 160 data center sono stati avviati in zone con scarsità d’acqua negli ultimi tre anni, con un aumento del 70% rispetto al triennio precedente. In cambio di posti di lavoro e investimenti, molte comunità locali accettano rischi ambientali che non sempre sono reversibili. Il fenomeno è globale. Nei deserti tecnologici del Golfo, tra Emirati Arabi Uniti e Arabia Saudita, l’AI cresce alimentata da energia fossile a basso costo e raffreddata con acqua sempre più preziosa. In India e in Cina, nuovi data center sorgono in regioni dove l’accesso all’acqua potabile è intermittente. Qui l’AI non compete con un campo da golf, ma con un villaggio. C’è poi l’acqua invisibile, quella usata per produrre l’energia elettrica. In molte stime rappresenta fino all’80% del consumo idrico totale dei data center. Un dato che cambia radicalmente se l’energia proviene da fotovoltaico o eolico, quasi neutri dal punto di vista idrico. La transizione energetica, dunque, non è un tema collaterale: è il cuore della questione. Eppure, su tutto questo grava un silenzio inquietante. Le grandi aziende dell’AI – Google, Meta, OpenAI – pubblicano rapporti di sostenibilità, ma raramente dati dettagliati sul consumo idrico ed energetico dei modelli più utilizzati. Un’analisi recente ha rilevato che l’84% dell’uso dei modelli linguistici riguarda sistemi senza alcuna dichiarazione di impatto ambientale. Usare l’AI, oggi, significa spesso non sapere cosa stiamo consumando. Non si tratta di demonizzare la tecnologia. Sarebbe un errore storico. L’intelligenza artificiale può ottimizzare reti idriche, ridurre sprechi, migliorare la previsione delle siccità. Ma la lezione è antica quanto la civiltà: ciò che non si misura, non si governa. E l’acqua, più ancora dei dati, non ammette illusioni. Perché i server possono essere spenti. I fiumi, quando si prosciugano, no.

 

di Isabella Zotti Minici