Stiamo cercando nel posto sbagliato una soluzione alla sfida della sostenibilità dei data center per l’IA?

Catene di approvvigionamento più intelligenti potrebbero essere la chiave per ridurre l’impatto ambientale del boom dell’IA

I responsabili della sostenibilità di tutto il mondo discutono del paradosso dell’IA. Da un lato, l’impatto ambientale dell’IA è in crescita. Dall’altro, l’IA contribuisce attivamente a risolvere alcuni dei problemi di sostenibilità più difficili del mondo reale. 

I vantaggi dell’IA non si limitano ad aumentare la produttività all’interno di un’azienda o ad automatizzare i processi: sono molto più ampi e significativi. Applicata alla ricerca scientifica, alla sanità e ai sistemi energetici, l’IA ha il potere e il potenziale per salvare vite. Applicata alle sfide della sostenibilità, la sua capacità di previsione e ottimizzazione può ridurre gli sprechi, il consumo energetico e le emissioni. L’Agenzia internazionale dell’energia (IEA) stima che, se le applicazioni di IA già esistenti per i processi industriali fossero adottate in tutto il settore, il solo risparmio energetico supererebbe il consumo energetico attuale complessivo del Messico. 

Non possiamo chiudere gli occhi di fronte all’attuale impatto ambientale dell’IA e dell’ecosistema dei data center, ma non possiamo neanche ignorare l’impatto concreto e le promesse di questa tecnologia. Abbandonare ora l’IA ci impedirebbe di realizzarne appieno i benefici. Tuttavia, per mantenere le sue promesse, dobbiamo sviluppare le infrastrutture fisiche che la supportano e cercare di farlo in modo sostenibile. 

Finora, il dibattito sulla sostenibilità dell’IA si è concentrato soprattutto sui data center. Ma per ridurre in modo significativo l’impatto ambientale dell’IA, dobbiamo guardare anche oltre le mura dei data center e seguire a monte il percorso dei materiali, delle attrezzature e dell’hardware. 

Una leva efficace per ridurre l’impatto dell’IA consiste nell’ottimizzare le catene di approvvigionamento globali che sostengono le infrastrutture dell’IA.

L’impatto ambientale reale dell’IA comprende anche le catene di approvvigionamento

L’attenzione attualmente rivolta ai data center nelle discussioni sull’impatto ambientale dell’IA è, per molti aspetti, comprensibile. Oggi, i carichi di lavoro dell’IA rappresentano circa il 20% dell’utilizzo dei data center. Si prevede che la quota raddoppi, raggiungendo il 40% entro il 2030. L’IA richiede un’enorme capacità di calcolo, che a sua volta richiede grandi quantità di elettricità per funzionare e di acqua per raffreddare i sistemi. L’IEA riferisce che un tipico data center dedicato all’IA può consumare tanta elettricità quanto 100.000 famiglie. 

Alcuni tra i maggiori esperti di sostenibilità, progettazione e infrastrutture promuovono l’adozione su vasta scala di energie rinnovabili per alimentare i data center, l’impiego di pratiche di edilizia sostenibile in ogni struttura e lo sviluppo di soluzioni innovative per il raffreddamento che consumino poca acqua. Si tratta di questioni fondamentali, ma affrontano solo una parte del problema. I cambiamenti dovrebbero partire dall’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento basata sull’IA. 

L’impatto ambientale dell’IA inizia ben prima che un data center entri in funzione. Il data center è il punto di arrivo di migliaia di catene di approvvigionamento estese, che producono e trasportano semiconduttori, server, apparecchiature di rete, trasformatori, quadri elettrici, sistemi di raffreddamento, acciaio e calcestruzzo. Le catene di approvvigionamento di questi prodotti coinvolgono numerosi fornitori all’interno di reti globali. 

Questo sistema è in gran parte escluso dalle discussioni sulla sostenibilità dell’IA. Eppure, queste catene di approvvigionamento rappresentano una parte significativa dell’impronta complessiva dell’IA e dovrebbero essere ottimizzate per ridurre gli sprechi e le emissioni. 

In che modo le catene di approvvigionamento sostenibili basate sull’IA riducono l’impatto ambientale dei data center

Una rassegna del 2026 di 112 studi sottoposti a revisione paritaria, pubblicata su Cogent Engineering, ha rilevato che l’IA può svolgere un ruolo trasformativo nell’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento, migliorandone i processi, la condivisione delle informazioni e la trasparenza. Ecco in che modo l’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento basata sull’IA mitiga l’impatto ambientale dell’IA:

• Produzione più efficiente: in ambito manifatturiero, l’IA può contribuire a ridurre gli sprechi ottimizzando il consumo energetico, individuando i problemi alle attrezzature che causano criticità di sostenibilità e facendo emergere i processi inefficienti. Nella catena di approvvigionamento delle infrastrutture per l’IA, queste efficienze sono particolarmente importanti, poiché i prodotti realizzati (tra cui server, sistemi di raffreddamento, apparecchiature elettriche e semiconduttori) richiedono molte risorse ed energia per essere fabbricati e spesso necessitano dell’estrazione di minerali critici, secondo BSR (Business for Social Responsibility). La manutenzione delle apparecchiature informatiche richiede di sostituire frequentemente i server e l’hardware per l’IA, ogni due o tre anni. Per questo, ottimizzare la produzione a monte è una delle maggiori opportunità per ridurre l’impatto ambientale complessivo dei data center. 
• Coordinamento più efficace per trasportare le apparecchiature riducendo gli sprechi di risorse: una volta fabbricato l’hardware, è il momento di trasportarlo al cantiere del data center. L’IA può contribuire a ridurre i tragitti e il consumo di risorse non necessari, supportando la composizione dei carichi, la pianificazione dei trasporti e l’ottimizzazione dei percorsi. L’Agenzia per la protezione dell’ambiente degli Stati Uniti ha confermato che questo è un elemento fondamentale per migliorare la sostenibilità delle catene di approvvigionamento. 
• Migliore visibilità e pianificazione degli scenari: grazie ai progressi dell’IA nella visibilità, nelle previsioni e nella pianificazione degli scenari, le aziende non devono accumulare scorte in eccesso né duplicare la capacità per prepararsi a eventuali interruzioni. Una comprensione più precisa dei rischi consente di elaborare una risposta mirata, anziché creare riserve che generano sprechi.
• Collaborazione connessa e più snella: integrando l’IA nelle reti della catena di approvvigionamento, i produttori e gli altri partner possono rendere il più efficienti possibile la comunicazione e la condivisione delle informazioni. La collaborazione in tempo reale fa sì che tutti ricevano lo stesso aggiornamento nello stesso momento. Niente più sprechi di energie, tempo o risorse.
• La visibilità lungo il ciclo di vita prolunga la vita utile delle apparecchiature: con il rapido avanzamento della tecnologia, i rifiuti elettronici sono una preoccupazione sempre più rilevante. Secondo il Global E-waste Monitor, nel 2022 il mondo ha prodotto la cifra record di 62 milioni di tonnellate metriche di rifiuti elettronici, il doppio rispetto al 2010. La visibilità del ciclo di vita resa possibile dall’IA può contribuire a ridurre considerevolmente i rifiuti elettronici, orientando le decisioni relative alla riparazione, alla ricondizionatura e al riciclo quando, in futuro, verranno aggiornate le apparecchiature dei data center. 

Questo è fondamentale per il movimento a favore dell’economia circolare, che ha un enorme potenziale per rendere più sostenibili le catene di approvvigionamento. Nell’ambito dell’economia circolare, l’IA può migliorare la selezione dei materiali per aumentare i tassi di riciclo, ottimizzare la logistica inversa per raccogliere i resi da ricondizionare e abbinare in modo predittivo i materiali recuperati alla domanda. 

Esaminando attentamente ogni componente della catena di approvvigionamento delle infrastrutture di IA e ottimizzando le attività per renderle più efficienti e sostenibili, le aziende possono ridurre considerevolmente l’impronta dell’IA. L’IA stessa sta cambiando ciò che è stato storicamente possibile, consentendo ai responsabili della pianificazione di analizzare contemporaneamente la miriade di variabili complesse della catena di approvvigionamento dei data center e di prendere le migliori decisioni possibili, sia per i risultati economici sia per l’ambiente.

Come l’IA può contribuire a migliorare la propria efficienza

Nonostante le preoccupazioni per il consumo di risorse dei data center, i responsabili della sostenibilità restano generalmente ottimisti sull’impatto dell’IA: Chief Sustainability Officers Outlook del World Economic Forum ha rilevato che il 73% dei CSO si aspetta che l’IA acceleri in modo significativo i progressi in materia di sostenibilità.

Inoltre, l’IA promette di favorire innovazioni nei materiali e nei semiconduttori che, a loro volta, migliorano la tecnologia e la rendono meno dispendiosa in termini di risorse. Ricercatori e ingegneri usano l’IA per progettare chip più efficienti, sviluppare modelli di IA più efficienti dal punto di vista energetico, scoprire nuovi materiali e migliorare le tecnologie di raffreddamento e i sistemi energetici dei data center. 

Queste soluzioni innovative, insieme a un’ottimizzazione diffusa delle catene di approvvigionamento, renderanno la prossima generazione di data center più efficiente e sostenibile, riducendo considerevolmente l’impronta ambientale dell’IA. 

La trasformazione legata all’IA e la spinta verso la sostenibilità non devono necessariamente essere in contrasto. Applicando questa tecnologia in rapida evoluzione ai data center e alle catene di approvvigionamento che ne alimentano la crescita, possiamo continuare a sfruttare i vantaggi dell’IA e, al contempo, costruire basi più efficienti per le infrastrutture del futuro.