Sam Altman relativizza il consumo energetico dell’IA confrontandolo con quello di un essere umano. Un argomento provocatorio, ma cosa dicono veramente i dati?
Il CEO di OpenAI ha scatenato un’ondata di reazioni questa settimana. Durante un evento organizzato da The Indian Express a margine del summit India AI Impact Summit 2026, Sam Altman ha scelto di relativizzare l’impronta ecologica dell’intelligenza artificiale con un argomento a dir poco inaspettato: anche formare un essere umano costa una quantità considerevole di energia.
L’argomento del confronto umano
Di fronte alle critiche ricorrenti sul costo ambientale di ChatGPT, Altman ha sviluppato un ragionamento in due tempi. Ha prima giudicato « ingiusto » confrontare l’energia spesa per addestrare un modello di IA con quella consumata da una singola richiesta umana. Poi ha compiuto un passo ulteriore: « Ci vuole molta energia anche per formare un essere umano. Ci vogliono 20 anni di vita e tutto il cibo ingerito durante quel periodo prima di diventare intelligenti. »
La sua conclusione: se si misura il costo energetico di una singola risposta di ChatGPT rispetto a quanto un umano spende per compiere la stessa attività, l’IA avrebbe già recuperato, se non superato, l’umano in termini di efficienza. L’argomento è retoricamente abile. Sposta il dibattito dal collettivo all’individuale, e dall’infrastruttura all’unità di servizio reso. Ma questa logica non resiste a lungo all’esame dei dati globali.
Cosa rivelano veramente i dati
L’Agenzia internazionale dell’energia (AIE) stima che il consumo elettrico mondiale dei data center supererà gli 800 TWh nel 2026, contro i 460 TWh del 2022. Nei scenari più pessimisti, questa cifra potrebbe superare la soglia dei 1.000 TWh già entro la fine di quest’anno. Per dare una misura concreta, è più del consumo elettrico totale della Francia in un anno.
L’intelligenza artificiale generativa costituisce già il 10-15% del consumo elettrico dei data center a livello globale, una quota che dovrebbe raggiungere il 20% entro il 2030 secondo l’Institut français des relations internationales (Ifri). La ricercatrice di IA Sasha Luccioni non usa mezzi termini: l’IA generativa consumerebbe 30 volte più energia di un motore di ricerca, e il professore Jon Ippolito dell’università del Maine stima che un prompt complesso mobiliti fino a 210 volte più elettricità di una ricerca Google classica.
L’acqua: una polemica « totalmente falsa »?
Sulla questione del consumo di acqua, Altman è stato categorico. Ha definito « completamente falsa » e « totalmente insensata » le cifre che circolano su internet, in particolare l’affermazione secondo cui una richiesta ChatGPT richiederebbe 17 galloni d’acqua (circa 64 litri). Ha precisato che questo problema era reale in passato, quando i data center utilizzavano il raffreddamento per evaporazione, ma che ora appartiene al passato.
La realtà è più sfumata. Uno studio delle università della California e del Texas del 2023 stimava che GPT-3 consumasse circa mezzo litro d’acqua per generare 10-50 risposte, unicamente tramite evaporazione per il raffreddamento dei server. Questa cifra, già soggetta a discussione, non teneva conto dell’acqua indirettamente consumata durante la produzione di elettricità. Un rapporto di Business Energy UK ha calcolato, da parte sua, che ChatGPT nel suo complesso consumerebbe quasi 54 miliardi di litri d’acqua all’anno, ovvero più di 102.000 litri al minuto. La verità si colloca probabilmente tra l’ottimismo di Altman e le stime più allarmiste.
La trasparenza: il vero punto cieco
Ciò che le dichiarazioni di Altman occulta è la quasi totale assenza di dati verificabili sull’argomento. Nessun obbligo legale impone oggi alle aziende tecnologiche di pubblicare le proprie cifre reali di consumo di acqua ed energia. Ricercatori indipendenti cercano di ricostruire questi dati con metodi indiretti, con i margini di errore che ciò implica.
Questa opacità strutturale è precisamente ciò che alimenta le cifre estreme che Altman denuncia. Se OpenAI, Microsoft e gli altri hyperscaler pubblicassero rapporti di consumo dettagliati e verificati, il dibattito guadagnerebbe in chiarezza e perderebbe in isteria. L’ascesa dei data center è già correlata a un aumento dei prezzi dell’elettricità in diverse regioni del mondo, un segnale economico che gli stessi operatori non possono ignorare.
L’ammissione implicita di un’urgenza energetica
Altman ha tuttavia riconosciuto quello che forse costituisce il fondo del problema: il consumo totale legato all’IA su scala mondiale è una « preoccupazione legittima ». La sua risposta non passa per la riduzione degli utilizzi, ma per una transizione accelerata verso le energie decarbonizzate. « Dobbiamo orientarci molto rapidamente verso il nucleare, l’eolico e il solare », ha dichiarato.
Questa posizione è coerente con gli investimenti di OpenAI nel settore: l’azienda sostiene attivamente diversi progetti di reattori di nuova generazione negli Stati Uniti. Lo è anche con le proiezioni dell’AIE, secondo cui la domanda elettrica dei data center potrebbe più che raddoppiare entro il 2030 se la tendenza attuale continua. In questo contesto, l’argomento del confronto con l’essere umano assomiglia meno a una difesa solida che a un modo per guadagnare tempo mentre l’industria cerca le sue alternative energetiche.
Una retorica rivelatrice di un’industria sotto pressione
L’episodio dice qualcosa di importante sullo stato del dibattito sull’IA nel 2026. Sam Altman è oggi uno dei dirigenti tecnologici più scrutinati al mondo, e ognuno dei suoi interventi pubblici viene analizzato tanto per ciò che dice quanto per ciò che tace. Confrontare ChatGPT con un essere umano è una formula efficace per i social network; non è una risposta alla sfida climatica posta dalla crescita esponenziale dell’IA.
Ricercatori e regolatori chiedono sempre più una trasparenza energetica imposta ai giganti del digitale, simile agli obblighi di reporting sul carbonio che si applicano progressivamente alle grandi aziende industriali. La vera domanda non è sapere se un umano consuma più energia di una richiesta IA nell’arco della sua intera vita. È sapere se l’industria dell’intelligenza artificiale sarà in grado di crescere a questo ritmo rispettando gli impegni climatici mondiali, senza che ciò rimanga un semplice argomento di comunicazione.