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Le interazioni con l’intelligenza artificiale, dai semplici chatbot ai complessi modelli generativi, sono ormai integrate nella nostra quotidianità, sul lavoro come nel tempo libero.
Digitiamo una domanda, riceviamo una risposta: un gesto apparentemente innocuo.
Eppure, dietro a ciascuna di queste risposte si cela un consumo di risorse che spesso ignoriamo. Comprendere l’impatto energetico e ambientale delle nostre chiacchierate con l’AI è cruciale per promuovere un utilizzo più sostenibile di queste tecnologie.
Cosa significa consumo energetico nell’interazione con AI?
Ogni volta che inviamo un prompt a un modello generativo come ChatGPT, la richiesta viaggia ai data center, dove centinaia di GPU e CPU lavorano in parallelo per produrre la risposta. Questo processo richiede energia elettrica non solo per il calcolo, ma anche per il raffreddamento delle macchine: i data center, infatti, generano enormi quantità di calore e utilizzano sistemi di climatizzazione che consumano ulteriore elettricità e acqua.
- Elaborazione: una singola richiesta può impegnare decine di GPU per frazioni di secondo, per un consumo complessivo stimato tra 0,3 e 0,5 kWh per conversazione .
- Raffreddamento: per ogni kWh consumato, mediamente servono 1,8 litri d’acqua per il raffreddamento dei server .
L’effetto diretto è l’emissione di CO₂ legata alla produzione dell’elettricità; quello indiretto, l’impronta idrica dovuta al raffreddamento.
Quanto costa dire “grazie” all’AI?
Anche un semplice “grazie” genera un ciclo di calcolo e raffreddamento: sembra poco, ma moltiplichiamolo per milioni di utenti.
- Calcolo per utente:
- 10 grazie al giorno × 0,3 kWh = 3 kWh/giorno
- 3 kWh × 365 giorni = 1.095 kWh/anno per utente
- Scala globale (100.000 utenti):
- 1.095 kWh × 100.000 = 109,5 milioni di kWh/anno
- Acqua: 109,5 M kWh × 1,8 l/kWh ≈ 197 M litri d’acqua all’anno
Questi volumi sono comparabili al consumo annuo di piccole comunità: migliaia di persone sprecano acqua e energia solo per una cosiddetta cortesia digitale.
Come ridurre lo spreco energetico nelle interazioni con AI?
Per gli utenti
- Evitare ringraziamenti o frasi di cortesia non necessarie nei prompt.
- Raggruppare domande multiple in un unico prompt per ridurre il numero di chiamate.
- Definire fin dall’inizio istruzioni chiare e complete, per minimizzare i follow‑up.
Per i fornitori di AI
- Ottimizzare gli algoritmi per ridurre i cicli di calcolo per risposta.
- Adottare sistemi di raffreddamento a circuito chiuso o a basso consumo idrico.
- Pubblicare report trasparenti su consumo energetico e idrico, stimolando una “gara di efficienza” nel settore.
Casi studio e dati da aziende
Google: nel 2021 i suoi data center hanno consumato 16 mld di litri d’acqua per il raffreddamento; ha investito in raffreddamento ad aria e riciclo delle acque .
Microsoft: obiettivo “water‑positive” entro il 2030, punta a tecnologie che riducono del 30% l’uso idrico nei prossimi 5 anni.
OpenAI: sperimenta modelli distillati che richiedono fino al 20% di energia in meno per inferenza, pur mantenendo qualità di risposta comparabile .
In conclusione, l’ interazione digitale ci fa dimenticare il costo reale delle nostre parole.
Ogni grazie inviato a un chatbot ha un’impronta energetica e idrica che, moltiplicata per milioni di utenti, diventa significativa. È un invito a usare l’AI con consapevolezza: piccoli accorgimenti individuali e scelte progettuali più verdi possono trasformare la cortesia digitale in un gesto sostenibile.
Perciò, la prossima volta che digiti grazie, fermati un attimo: davvero serve?
Per esperienza, so che è istintivo e fa parte del normale flusso di quella che a volte ci sembra una conversazione con utente reale, ma il nostro caro e fedele assistente, non ha davvero bisogno dei nostri convenevoli.
E il nostro pianeta ti ringrazierà.
