Il consumo energetico dei data centre AI nel Regno Unito rischia di compromettere gli obiettivi climatici 2026-2030. Quattro mega strutture pianificate potrebbero usare g
L’intelligenza artificiale promette di rivoluzionare economia, medicina e produttività, ma il suo appetito energetico sta sollevando domande sempre più urgenti. Nel Regno Unito, il dibattito sul data centre AI e consumo energetico è diventato uno scontro aperto tra ambizioni tecnologiche e impegni climatici: quattro mega strutture pianificate rischiano di bruciare gas naturale su scala tale da mettere in discussione anni di politiche verdi.
Quattro colossi digitali e una scelta energetica controversa
Al centro della questione ci sono quattro data centre hyperscale in fase di pianificazione nel territorio britannico, tre dei quali situati nel sud dell’Inghilterra. Secondo quanto emerso da un’indagine della BBC, queste strutture stanno valutando seriamente l’uso di generazione elettrica alimentata a gas naturale come soluzione per soddisfare il loro fabbisogno energetico. Il motivo è pratico: la rete elettrica nazionale non è ancora in grado di fornire connessioni sufficientemente rapide e potenti per strutture di questa dimensione.
La svolta politica che ha aperto questa porta è arrivata direttamente dal governo: il Cancelliere John Healey, durante il discorso di mercoledì sul bilancio, ha annunciato che i data centre potranno costruire impianti di generazione energetica on-site in attesa di una connessione alla rete nazionale. Una misura pensata per accelerare lo sviluppo dell’infrastruttura digitale, ma che ha immediatamente sollevato critiche trasversali.
Le cifre in gioco sono difficili da ignorare: le emissioni di CO₂ prodotte dalla generazione a gas di questi quattro data centre sarebbero superiori a quelle combinate delle città di Manchester, Liverpool e Southampton. Un impatto che, tradotto in termini concreti, equivale a rimettere in moto una fetta significativa dell’industria fossile proprio mentre il paese cerca di decarbonizzarsi.
Il conflitto con gli obiettivi climatici del Regno Unito
Toby Perkins, deputato laburista e presidente dell’Environmental Audit Select Committee, ha espresso una posizione netta: un aumento sostanziale dell’uso del gas naturale «non può essere il futuro». Le sue parole riassumono bene la tensione politica che attraversa il governo stesso: da un lato la spinta a posizionare il Regno Unito come polo europeo dell’IA, dall’altro gli impegni di riduzione delle emissioni per il periodo 2026-2030.
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Il problema è aggravato da un errore di valutazione già ammesso pubblicamente. Il governo britannico ha riconosciuto di aver sottostimato le emissioni dei data centre AI di oltre cento volte: una discrepanza enorme, che cambia radicalmente il quadro delle proiezioni climatiche nazionali. Secondo stime aggiornate, i data centre AI nel Regno Unito potrebbero rappresentare tra lo 0,9% e il 3,4% del totale delle emissioni di carbonio del paese. Non si tratta più di una voce marginale nel bilancio delle emissioni, ma di un settore con un peso specifico paragonabile a quello di interi comparti industriali.
Questa revisione al rialzo obbliga i pianificatori a riconsiderare i percorsi verso la neutralità carbonica: se si costruiscono oggi infrastrutture dipendenti dal gas, si crea un lock-in fossile che potrebbe durare decenni, rendendo molto più costoso e difficile il percorso di decarbonizzazione futuro.
Il consumo energetico dell’IA su scala globale
Il problema britannico non è isolato: è la declinazione locale di una tendenza globale preoccupante. Un rapporto pubblicato il 3 giugno 2026 dall’UNU-INWEH — l’Istituto delle Nazioni Unite per l’Acqua, l’Ambiente e la Salute — ha fornito dati che ridimensionano la portata della sfida. Il consumo energetico globale dei data centre è già oggi equivalente a quello dell’intera Francia. E se la traiettoria attuale non cambia, entro il 2030 le emissioni cumulative del settore raggiungeranno quelle dell’intero Regno Unito su base annua.
Questi numeri mostrano come il data centre AI e il consumo energetico siano ormai una variabile macroeconomica e climatica di primo piano, non più una questione tecnica di nicchia. Ogni query elaborata da un modello linguistico avanzato, ogni immagine generata, ogni analisi predittiva richiede elettricità — e tanta. I modelli di IA di nuova generazione consumano ordini di grandezza superiori rispetto ai tradizionali motori di ricerca o alle applicazioni web.
In Europa, la risposta di alcune grandi aziende tecnologiche segue una logica pragmatica ma non priva di contraddizioni: Microsoft e Amazon figurano tra i colossi interessati a convertire vecchie centrali a carbone e a gas in data centre, riutilizzando infrastrutture esistenti e connessioni alla rete già attive. Un approccio che può ridurre i tempi di costruzione e i costi di connessione, ma che non risolve automaticamente il problema delle fonti energetiche utilizzate.
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Energie rinnovabili: la strada stretta tra domanda e offerta
Il nodo centrale è questo: le energie rinnovabili crescono, ma non abbastanza velocemente da stare al passo con la domanda esplosiva dell’IA. La rete elettrica britannica — come quelle di molti paesi europei — non è ancora strutturata per garantire connessioni ad alta potenza in tempi brevi alle nuove infrastrutture digitali. I tempi di attesa per un allaccio alla rete possono essere di diversi anni, e per un operatore che vuole avviare un data centre hyperscale, questa attesa è semplicemente incompatibile con i ritmi del mercato tecnologico.
È esattamente questa pressione temporale che spinge verso soluzioni ibride o fossili come misura transitoria. Ma «transitorio» è una parola che nella storia energetica ha spesso significato «permanente più a lungo del previsto». Una centrale a gas costruita oggi per alimentare un data centre ha una vita operativa potenziale di decenni, e il suo impatto sulle emissioni non si esaurisce con i contratti iniziali.
Le alternative esistono — energia solare, eolica, nucleare di nuova generazione, idrogeno verde — ma richiedono investimenti anticipati, pianificazione a lungo termine e una volontà politica di sostenere la transizione anche quando è più costosa nel breve periodo. Alcune aziende tecnologiche stanno già siglando accordi di acquisto di energia rinnovabile a lungo termine (Power Purchase Agreements), ma la disponibilità di capacità rinnovabile sul mercato non è illimitata.
Cosa può fare chi vuole un’IA davvero verde
Come consumatori e cittadini, possiamo fare poco per decidere dove vengono costruiti i data centre, ma possiamo orientare le nostre scelte verso piattaforme e servizi che pubblicano dati trasparenti sul loro impatto energetico. Alcune cose concrete da tenere a mente:
- Preferire servizi cloud con impegni verificati sulle energie rinnovabili, cercando aziende che pubblicano report di sostenibilità con dati aggiornati.
- Usare l’IA in modo consapevole: ogni richiesta ha un costo energetico reale. Usare strumenti di IA per compiti che davvero li richiedono, evitando l’uso superfluo.
- Sostenere politiche di trasparenza: chiedere ai propri rappresentanti politici che le aziende tecnologiche siano obbligate a dichiarare il consumo energetico dei loro servizi, così come avviene per l’efficienza degli elettrodomestici.
- Informarsi sulle certificazioni: esistono standard internazionali come il PUE (Power Usage Effectiveness) che misurano l’efficienza energetica dei data centre — un indicatore utile per valutare le pratiche delle aziende.
Per approfondire i dati globali sull’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale, il rapporto dell’UNU-INWEH citato da Valori.it offre un quadro dettagliato e fondato su fonti ONU.
La storia dei quattro data centre britannici è, in fondo, uno specchio di una contraddizione che riguarda tutti noi: vogliamo i benefici dell’intelligenza artificiale, ma dobbiamo ancora decidere collettivamente quale prezzo climatico siamo disposti a pagare per averli. La buona notizia è che questa decisione non è ancora presa — e proprio per questo, il momento di farsi sentire è adesso.
Questo articolo è stato realizzato con il supporto dell'AI e sottoposto a revisione editoriale.
