**Ogni gigabyte risparmiato è un watt in meno e un pensiero più libero: tecnologia sobria per un pianeta che respira.**

 

La torta dell’energia digitale (2024–2030): perché ci riguarda e dove sono i pericoli

Se il digitale fosse un elettrodomestico, sarebbe sempre acceso. Ogni foto, ricerca, video e modello AI gira in qualche data center, attiva reti, raffreddamento, centrali elettriche. Capire dove sta il peso energetico ci aiuta a ridurlo senza rinunciare alla tecnologia.

I numeri che contano (oggi → 2030)

• Oggi (~2024): i data center assorbono circa 415 TWh/anno, ~1,5% dell’elettricità mondiale. Crescono a doppia cifra da anni. (IEA)

• 2030 (Base Case IEA): consumo ~945 TWh/anno (quasi il doppio), con l’AI come principale motore di crescita. Quota ∼3% della domanda globale. (IEA)

• Già prima (entro il 2026): IEA segnalava un possibile raddoppio dei consumi combinati di data center + AI + crypto, fino a >1.000 TWh—equivalenti a un Giappone. (IEA Blob Storage)

I pericoli (concreti, non catastrofismo)

1. Colli di bottiglia di rete e prezzi locali
   La crescita si concentra in pochi poli: significa tensione sulla rete, ritardi di connessione per nuovi impianti e possibili rialzi di prezzo nelle aree calde. (Reuters)

2. Rimbalzo fossile
   Quando la domanda sale più in fretta delle rinnovabili disponibili qui e ora, i nuovi carichi finiscono su reti ancora alimentate da gas e carbone. In diversi Paesi si stanno progettando/convertendo centrali dedicate ai poli data center. (Financial Times)

3. Picchi e flessibilità insufficiente
   I carichi AI sono poco “spostabili” se non ripensati; senza demand response si rischiano picchi in ore critiche. Alcuni operatori stanno iniziando a pausare o spostare i job AI in base allo stato della rete, ma è presto. (IT Pro)

4. Acqua, calore e accettabilità sociale
   Raffreddare grandi cluster richiede acqua ed energia; il calore di scarto spesso non è recuperato. Serve pianificazione territoriale e progetti di heat reuse; l’IEA evidenzia inoltre lo spostamento temporale/geografico dei carichi come leva chiave. (IEA Blob Storage)

5. Efficienza ≠ consumo totale più basso (effetto rimbalzo)
   Anche se i data center diventano più efficienti, la domanda di servizi digitali cresce ancora più veloce—specie con l’AI generativa. (Financial Times)

Cosa fare (subito, e che funziona)

Per operatori e policy maker

• Pianificare con la rete: connessioni scaglionate, contratti di flessibilità, accumuli, e scheduling carbon-aware (spostare job non critici dove/quando l’energia è più pulita). (IEA Blob Storage)

• Power sourcing reale, non solo crediti: PPA addizionali, storage, e—dove sostenibile—recupero calore ai teleriscaldamenti. (Financial Times)

• Ottimizzare l’AI: modelli più piccoli/specializzati, inferenza efficientata, raffreddamento a liquido e layout high-density ben gestiti. (Financial Times)

Per aziende e persone

• Peso dati: meno duplicati, formati compressi, streaming alla qualità necessaria, condivisione via link.

• Longevità device: riparare e aggiornare batte sostituire; il “peso nascosto” sta spesso nella produzione dell’hardware.

• Routine “sobrie”: riunioni video solo quando servono, registrazioni selettive, backup notturni.

Perché Schermo Verde?

Perché non parliamo di rinunce, ma di precisione: portare l’AI e il digitale dove creano valore, con il minimo impatto di rete e ambiente. I numeri dicono che il treno accelera; sta a noi decidere come farlo correre.

Fonti principali: IEA — Energy & AI (aprile 2025) per i valori 415 TWh e proiezione 2030 a ~945 TWh; Electricity 2024 per lo scenario di raddoppio entro il 2026 e il richiamo a time/location shifting; analisi e cronache su rete, fossili e flessibilità da FT, Reuters/BI e casi operativi Google. (IEA, IEA Blob Storage, Financial Times, Reuters, IT Pro)

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