L’espansione dell’intelligenza artificiale sta portando con sé una domanda crescente di energia elettrica, mettendo sotto pressione le reti di tutto il mondo. La Gsma ha recentemente evidenziato come questa crescita possa diventare insostenibile senza una pianificazione energetica adeguata.
La collaborazione tra Microsoft e G42 per un progetto di Data center in Kenya è un esempio emblematico. Questo progetto, che richiederebbe circa 1 GW di energia, quasi un terzo della capacità elettrica installata del paese, ha sollevato preoccupazioni sul possibile impatto sulla rete elettrica nazionale. Il presidente William Ruto ha affermato che alimentare il progetto potrebbe significare interrompere l’erogazione di energia a metà del paese.
La pressione sulle reti elettriche in tutto il mondo
La situazione in Kenya non è un caso isolato. In Irlanda i data center hanno utilizzato il 22% dell’elettricità misurata nel 2026, rispetto al 5% del 2015. In Germania la domanda di energia installata per l’IT ha superato i 2.700 MW nel 2026 e potrebbe raggiungere i 4.800 MW entro il 2030.
Negli Stati Uniti ci sono state proteste locali in stati come IowaMichiganVirginia e Texas riguardo al consumo di energia, alla domanda di acqua, al rumore e alle infrastrutture di trasmissione. In Malesia la rapida crescita dei data center a Johor ha sollevato preoccupazioni relative all’energia, all’acqua e all’adeguatezza delle infrastrutture locali.
Le proiezioni future e le sfide energetiche
Secondo l’Agenzia internazionale dell’energia (IEA) la domanda di elettricità dei data center potrebbe aumentare da circa 415 TWh nel 2026 a circa 945 TWh entro il 2030, spinta dall’uso dell’intelligenza artificiale. Questo aumento della domanda energetica sta creando sfide significative per i sistemi elettrici di tutto il mondo.
La Gsma sottolinea la necessità di un controllo energetico strutturato. Prima di pianificare nuove infrastrutture per l’AI, è fondamentale chiedersi: Quanta elettricità produce un Paese? Quanta ne consuma? Questo aiuta a rispondere alla domanda più importante: c’è margine sufficiente per la nuova domanda, sempre attiva?
Le ricadute per operatori e governi
Per operatori, fornitori di servizi cloud e governi, la prossima fase di pianificazione delle infrastrutture per l’AI dovrà connettere le ambizioni digitali con la realtà energetica. Ciò significa guardare oltre terra, fibra e capitale, e porsi fin da subito domande sulla disponibilità di energia, le tempistiche di connessione alla rete, il mix di generazione e la resilienza.
L’AI può ancora scalare rapidamente, ma i luoghi che la implementeranno al meglio saranno probabilmente quelli che pianificheranno il livello energetico con la stessa cura riservata al livello di pianificazione dei data center. Il fattore limitante potrebbe non essere la domanda di servizi di AI, ma la capacità dei sistemi elettrici di supportarli con la velocità e la scalabilità necessarie.
Nei giorni scorsi, Gartner ha pubblicato uno studio che stima una crescita del 27% del consumo di energia elettrica da parte dei data center nel corso del 2026. Questo aumento è guidato dalla continua domanda di carichi di lavoro di AI ad alta intensità di calcolo, rendendo la sicurezza energetica dei data center il nuovo terreno di scontro per la scalabilità e la protezione dei margini nella corsa globale all’AI.
Anche i server ottimizzati per l’AI continuano ad alimentare l’aumento del consumo energetico dei data center. Gartner prevede che l’adozione di macchine ad hoc rappresenterà il 31% del consumo nel 2026 e che entro il 2027 il loro fabbisogno supererà quello dei server convenzionali.
Con un consumo di energia elettrica per i data center stimato a oltre 1.200 TWh entro il 2030, l’offerta della rete elettrica sarà insufficiente a soddisfare le esigenze dei futuri data center, con ripercussioni su tutti gli utenti.
