(AGENPARL) - Roma, 29 Agosto 2026 - La corsa globale all’intelligenza artificiale non sta aumentando soltanto la domanda di chip, elettricità e nuove infrastrutture digitali. Sta facendo emergere un’altra risorsa fondamentale per il funzionamento dell’economia digitale: l’acqua.
Secondo una nuova analisi di Rystad Energy, il consumo diretto di acqua utilizzata per il raffreddamento dei data center potrebbe passare dai circa 222 miliardi di litri registrati nel 2025 a quasi 644 miliardi di litri all’anno entro il 2030, se l’espansione della capacità informatica non sarà accompagnata da importanti miglioramenti nell’efficienza idrica.
Non è però un destino inevitabile. Nello scenario moderato elaborato dalla società di ricerca, tecnologie e pratiche più efficienti potrebbero contenere il consumo a circa 543 miliardi di litri. Con interventi particolarmente aggressivi di risparmio idrico, la domanda potrebbe scendere a 388 miliardi di litri.
La differenza tra gli estremi è enorme: circa 256 miliardi di litri d’acqua ogni anno.
La questione sta quindi diventando uno dei nuovi grandi problemi infrastrutturali dell’era dell’AI: come costruire una quantità senza precedenti di capacità di calcolo senza trasformare elettricità e acqua nei principali colli di bottiglia della rivoluzione digitale.
Dai 222 ai 644 miliardi di litri
Le proiezioni di Rystad Energy mostrano chiaramente le dimensioni della sfida.
Nel 2025 i data center avrebbero consumato direttamente circa 222 miliardi di litri di acqua per il raffreddamento. Entro appena cinque anni il valore potrebbe avvicinarsi a 644 miliardi.
Questo significa una crescita di circa il 190% rispetto al livello del 2025.
Lo scenario non riguarda tutta l’impronta idrica del settore. Rystad precisa infatti che le cifre comprendono solamente l’acqua direttamente consumata dai sistemi di raffreddamento delle strutture informatiche.
Esiste poi una seconda componente, molto meno visibile: l’acqua utilizzata per produrre l’elettricità necessaria ad alimentare server, GPU, reti e sistemi di raffreddamento.
La vera impronta idrica dell’economia digitale può quindi essere considerevolmente superiore.
L’AI cambia completamente la scala dei data center
Dietro questa crescita c’è soprattutto l’espansione della capacità informatica mondiale.
L’addestramento e l’esecuzione dei grandi modelli di intelligenza artificiale richiedono enormi cluster di acceleratori e GPU. Questi sistemi consumano grandi quantità di elettricità e trasformano una parte considerevole dell’energia utilizzata in calore.
Quel calore deve essere continuamente rimosso.
La relazione può sembrare semplice:
più AI → più server → più calore → più raffreddamento → più acqua.
La realtà tecnologica è però più complessa.
Rystad sottolinea infatti che la crescita dell’intelligenza artificiale non implica necessariamente un aumento proporzionale del consumo idrico. Server più potenti generano più calore, ma nuove architetture di raffreddamento possono essere molto più efficienti.
Ed è precisamente questa variabile a spiegare la gigantesca differenza tra lo scenario da 644 miliardi e quello da 388 miliardi di litri.
Il nuovo campo di battaglia è il raffreddamento
Tradizionalmente molti grandi data center utilizzano sistemi nei quali l’acqua contribuisce alla dissipazione del calore.
L’AI sta però accelerando il passaggio verso il liquid cooling, con liquido portato molto più vicino ai componenti informatici ad alta densità.
Invece di raffreddare soltanto l’ambiente nel quale si trovano migliaia di server, il calore può essere rimosso direttamente a livello del rack o dei componenti.
Questo può ridurre il carico termico che deve essere gestito dall’intero edificio e consentire un maggiore utilizzo di sistemi di raffreddamento a secco.
Rystad cita come esempio le tecnologie previste per piattaforme AI di nuova generazione come Vera Rubin di NVIDIA. Il loro potenziale beneficio idrico dipenderà comunque dalla configurazione del data center e soprattutto dal clima nel quale viene costruito.
Il raffreddamento a secco tende infatti a essere più efficace nelle regioni fredde.
E questo porta a una conclusione importante: la geografia dei data center potrebbe diventare anche una questione idrica.
Risparmiare acqua può significare consumare più elettricità
Esiste inoltre un compromesso tecnologico che rende il problema ancora più complesso.
Ridurre il consumo diretto di acqua non significa automaticamente ridurre l’impatto ambientale complessivo.
Secondo Rystad, il raffreddamento a secco può risparmiare circa 2,15 litri di acqua per ogni kWh di carico IT, ma può richiedere tra 0,30 e 0,74 kWh di elettricità aggiuntiva.
Il risultato è un vero water-energy trade-off.
Un data center può consumare meno acqua all’interno della struttura ma più elettricità. Se quella corrente viene prodotta attraverso tecnologie energetiche che utilizzano molta acqua, parte del beneficio può semplicemente essere trasferito dal data center alla centrale elettrica.
Per valutare correttamente l’impatto dell’AI non basta quindi guardare il contatore dell’acqua del singolo impianto.
Bisogna osservare contemporaneamente raffreddamento, consumo elettrico e mix energetico.
L’acqua “invisibile” dell’elettricità
Questo secondo livello è particolarmente importante negli Stati Uniti.
Rystad stima che la componente indiretta del consumo idrico associata a un data center americano possa essere più del doppio del consumo diretto della struttura.
Il motivo è che anche la produzione elettrica può richiedere acqua.
L’impronta effettiva cambia quindi radicalmente a seconda della fonte utilizzata per alimentare il centro dati.
Due strutture apparentemente identiche, dotate dello stesso numero di GPU e dello stesso sistema di raffreddamento, possono avere un’impronta idrica complessiva molto differente se utilizzano mix elettrici diversi.
È uno dei motivi per cui il dibattito sull’AI sta progressivamente collegando tre infrastrutture che fino a pochi anni fa venivano analizzate separatamente:
data center, rete elettrica e sistema idrico.
WUE: il nuovo indicatore da osservare
Uno dei parametri più importanti è il Water Usage Effectiveness (WUE).
In termini generali, l’indicatore permette di mettere in relazione l’acqua utilizzata con l’energia informatica erogata dal data center.
Più basso è il valore, minore è l’intensità idrica indicata dalla metrica adottata.
Ma confrontare direttamente aziende diverse può essere fuorviante perché non tutti gli operatori utilizzano esattamente gli stessi criteri contabili e perché i portafogli geografici sono molto differenti.
Rystad riporta, per esempio, questi valori dichiarati:
| Operatore | WUE riportato |
|---|---|
| AWS | 0,12 litri/kWh nel 2025 |
| Meta | 0,19 litri/kWh nel 2024 |
| Microsoft | 0,27 litri/kWh nell’esercizio 2025 |
| Digital Realty | 0,59 litri/kWh nel 2025 |
| Equinix | 0,91 litri/kWh nel 2025 |
Questi numeri non costituiscono una classifica diretta. Metodologie, strutture in affitto, colocation, definizioni di prelievo e consumo e distribuzione geografica possono cambiare significativamente il risultato.
Da Stoccolma a Giacarta: differenze superiori a cento volte
Un dato mostra meglio di qualsiasi altro quanto sia importante la posizione geografica.
All’interno dello stesso sistema di reporting di AWS, Rystad segnala che nel 2025 il valore regionale variava da appena 0,02 litri per kWh a Stoccolma a 2,85 litri per kWh a Giacarta.
Una differenza superiore a cento volte.
Clima, umidità, temperatura, disponibilità di acqua, configurazione dell’impianto e tecnologie di raffreddamento possono quindi incidere enormemente sul risultato.
L’ubicazione di un nuovo campus AI non è più soltanto una decisione basata su costo dell’elettricità, disponibilità di terreni, fibra ottica e incentivi fiscali.
Sempre più spesso dovrà essere valutata anche la disponibilità idrica locale.
Il 34% dei consumi potrebbe concentrarsi nelle aree sotto stress idrico
È probabilmente questo il dato più delicato dell’intera analisi.
Rystad prevede che entro il 2030 le regioni caratterizzate da stress idrico elevato o estremamente elevato potrebbero rappresentare il 34% del consumo diretto globale di acqua dei data center.
In altre parole, una quota significativa della crescita potrebbe verificarsi proprio nei territori nei quali l’acqua è già una risorsa contesa.
Tra le aree considerate particolarmente esposte figurano Jamnagar e Thane in India e Reeves County in Texas.
Qui emerge la dimensione politica del problema.
Quando un data center viene costruito in una regione ricca d’acqua, l’aumento dei consumi può essere relativamente gestibile. Quando la stessa infrastruttura arriva in una regione arida, entra potenzialmente in competizione con agricoltura, industria, città ed ecosistemi.
La tecnologia potrebbe ridurre del 45% i consumi nelle zone più vulnerabili
La buona notizia è che una parte considerevole del problema è tecnicamente mitigabile.
Secondo Rystad, imporre nelle regioni soggette a forte stress idrico le tecnologie di raffreddamento con minore intensità d’acqua potrebbe ridurre i consumi del settore in quelle aree fino al 45%.
La scelta tecnologica diventa quindi determinante.
Il problema non è semplicemente quanti data center verranno costruiti, ma quali data center, con quali sistemi di raffreddamento e in quali territori.
Ed è qui che la regolamentazione potrebbe iniziare ad avere un ruolo molto più importante.
Europa, Singapore e Stati Uniti iniziano a muoversi
Le autorità stanno iniziando a sviluppare regole specifiche, anche se secondo Rystad il sistema internazionale resta concentrato soprattutto sulla rendicontazione piuttosto che su veri standard obbligatori di prestazione.
La Commissione europea sta preparando un pacchetto sull’efficienza dei data center che dovrebbe comprendere sistemi di etichettatura e standard prestazionali.
Singapore, attraverso la Green Data Center Roadmap, punta invece a un consumo inferiore a 2 metri cubi per MWh, equivalente a 2 litri per kWh.
Negli Stati Uniti il quadro è molto più frammentato e le politiche possono cambiare sensibilmente da uno Stato all’altro.
Il risultato è che acqua ed elettricità stanno diventando elementi centrali anche nei processi autorizzativi dei nuovi giganteschi campus AI.
Gli hyperscaler promettono di diventare “water positive”
Le grandi aziende tecnologiche sono consapevoli del problema.
Secondo Rystad, AWS, Google, Microsoft e Meta hanno fissato obiettivi per diventare water positive entro il 2030: in termini generali, mirano a reintegrare più acqua di quella consumata attraverso programmi di conservazione, recupero e ripristino delle risorse idriche.
I programmi possono comprendere recupero delle falde, miglioramento delle infrastrutture idriche e interventi nell’agricoltura.
Ma anche il concetto di water positive richiede cautela.
L’acqua è una risorsa profondamente locale.
Reintegrare acqua in un bacino non elimina automaticamente gli effetti del consumo in un altro. Per questo l’impatto reale deve essere valutato a livello geografico e idrologico, non soltanto attraverso un bilancio globale aziendale.
Tre scenari, tre futuri completamente diversi
Le proiezioni di Rystad mostrano con particolare chiarezza quanto le decisioni prese oggi possano modificare il risultato nel 2030.
Scenario ad alto consumo: circa 644 miliardi di litri all’anno.
Scenario moderato: circa 543 miliardi.
Scenario aggressivo di risparmio: circa 388 miliardi.
Persino nello scenario più efficiente, quindi, il consumo diretto sarebbe sensibilmente superiore ai 222 miliardi di litri stimati nel 2025.
L’efficienza può rallentare drasticamente l’aumento, ma difficilmente eliminerà completamente la pressione prodotta dalla crescita della capacità informatica.
Non è soltanto un problema d’acqua
La vera conclusione dell’analisi è ancora più ampia.
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale sta trasformando il data center da infrastruttura prevalentemente digitale a grande infrastruttura fisica.
Servono semiconduttori.
Servono enormi quantità di elettricità.
Servono reti di trasmissione.
Servono terreni.
Servono sistemi di raffreddamento.
E serve acqua.
Una precedente analisi di Rystad aveva già previsto una forte crescita della domanda elettrica americana dovuta a data center ed elettrificazione, evidenziando quanto rapidamente le nuove infrastrutture digitali possano mettere sotto pressione sistemi energetici progettati per un’epoca differente.
Ora la stessa discussione si sta estendendo alle risorse idriche.
La vera sfida dell’AI sarà costruire infrastrutture efficienti
Il titolo più semplice sarebbe dire che l’AI farà triplicare il consumo d’acqua dei data center.
Ma sarebbe una conclusione troppo deterministica.
La previsione di 644 miliardi di litri rappresenta uno scenario nel quale l’espansione della capacità non viene accompagnata da sufficienti misure di risparmio. Rystad mostra contemporaneamente che tecnologie più efficienti potrebbero contenere la domanda a 388 miliardi.
La differenza dipenderà da una combinazione di innovazione tecnologica, ubicazione degli impianti, clima, sistemi di raffreddamento, mix elettrico, standard WUE e regolamentazione.
L’esplosione dell’intelligenza artificiale sta quindi creando una nuova equazione industriale: non basta produrre più capacità di calcolo; bisogna riuscire a farlo utilizzando meno energia e meno acqua per ogni unità di elaborazione.
Entro il 2030, il successo della corsa globale all’AI potrebbe essere misurato non soltanto dal numero di GPU installate o dai gigawatt disponibili, ma anche da quanti litri d’acqua saranno necessari per mantenerle operative.
Ed è proprio qui che si giocherà una parte importante della sostenibilità della rivoluzione digitale: la distanza tra 644 e 388 miliardi di litri all’anno non è semplicemente una previsione statistica. È lo spazio nel quale tecnologia, investimenti e politiche pubbliche possono ancora cambiare il risultato.
