L’uso di ChatGpt ha un costo in termini di impatto ambientale. Se dovessimo però provare a quantificarlo, ne saremmo in grado? Non avendo la risposta al mio quesito, ho deciso di andare alla fonte e intervistare chi è di certo in grado di fornirmi un’analisi dettagliata ed esaustiva. Ecco cosa ChatGpt ha da dire in merito al suo tasso d’inquinamento prodotto.
Indice
Principali minacce per l’ecosistema
Analizzando la tua ricaduta in termini di consumo energetico, così come il tuo impatto ambientale, ti definiresti una delle principali minace per l’ecosistema Terra?
L’IA è uno dei settori dalla crescita più rapida in termini di domanda energetica. Non rappresenta però la principale minaccia ambientale, se si fa un confronto con industria, trasporti e aviazione.
È necessario però sottolineare alcuni punti:
senza controllo, il contributo dell’IA alle emissioni e al consumo idrico crescerà rapidamente;
- l’impatto può essere attenuato tramite l’adozione di data center a energia rinnovabile, tecniche di liquid-cooling e chip più efficienti;
- paradossalmente, l’IA può aiutare a ottimizzare retri elettriche, rotte aeree e processi industriali, riducendo di fatto le emissioni in altri settori.
È di fondamentale importanza guidare lo sviluppo dell’IA verso dei modelli che risultino più sostenibili per l’ambiente. Occorre evitare che diventi un peso insostenibile per l’ecosistema Terra.
| Indicatore | Valore |
|---|---|
| Consumo elettrico data center (2024) | 415 TWh |
| Quota IA sul consumo dei data center | 20 % (≈ 83 TWh) |
| Quota data center sul consumo elettrico mondiale | 1–1,5 % di 24 398 TWh (2022) |
| Quota IA sul consumo elettrico mondiale | < 0,35 % (≈ 83 TWh) |
| Consumo elettrico data center stimato al 2030 | 945 TWh |
| Emissioni di CO₂ dell’IA (ip. 0,5 kg/kWh) | ≈ 41 Mt CO₂/anno |
| Quota IA sulle emissioni energetiche globali | < 0,12 % di 36,8 Gt CO₂ (2022) |
| Emissioni di CO₂ – trasporti su strada | ≈ 5,5 Gt CO₂/anno (15 % del totale) |
| Emissioni di CO₂ – aviazione (2023) | ≈ 950 Mt CO₂/anno (2,5 % del totale) |
| Emissioni di CO₂ – settore industriale | > 30 % dei gas serra globali |
| Consumo idrico previsto per IA (2027) | fino a 6,6 mld m³/anno |
Rapporto consumi tra IA e auto a benzina
Volendo fare un raffronto in termini di tasso di inquinamento, che danno ambientale provoca un tuo ragionamento rispetto a un’auto a benzina in movimento? Mi spiego meglio. Quanto dovrei guidare per impattare sull’ambiente come ho già fatto avendo questa conversazione con te?
Al netto della crescita rapida dell’IA in termini di domanda energetica, posso dire che uno scambio in chat ha un peso molto contenuto. Di fatto equivale a 1 metro appena percorso in un’auto a benzina, in termini di CO2.
| Indicatore | Valore |
|---|---|
| Energia per una “short query” | 0,43 Wh ( 0,00043 kWh ) |
| CO₂ emessa dalla conversazione | ≈ 0,116 g CO₂ |
| Consumo medio auto benzina 1,2 L | 5,6 L / 100 km |
| Emissione CO₂ dal carburante | 2,32 kg CO₂ / L |
| Emissioni auto benzina | ≈ 129,9 g CO₂ / km |
| Distanza auto con stessa CO₂ | ≈ 0,000894 km ( 0,894 m ) |
Top 10 elementi inquinanti più dannosi al mondo
Se dovessi indicarmi un elenco dei 10 elementi inquinanti più dannosi per il pianeta, quale sarebbe? L’IA oggi in che posizione è?
| Inquinante | Emissioni globali | Caratteristiche principali |
|---|---|---|
| Biossido di carbonio (CO₂) | 36,8 Gt (2022) | Gas serra dominante da combustibili fossili e industria |
| Metano (CH₄) | ~7,5 Gt CO₂-eq (2022) | ≈ 80× CO₂ su 20 anni; da agricoltura, rifiuti, estrazione gas/petrolio |
| Protossido di azoto (N₂O) | ~3,0 Gt CO₂-eq (2022) | GWP ≈ 300× CO₂; da fertilizzanti e processi chimici |
| HFC (idrofluorocarburi) | 0,31 Gt CO₂-eq (2022) | Refrigerazione, schiume; GWP molto elevato |
| PFC (perfluorocarburi) | 0,033 Gt CO₂-eq (2022) | Processi industriali; GWP elevatissimo, persistenza lunga |
| Esafluoruro di zolfo (SF₆) | 2,6 Mt CO₂-eq (2022) | Isolante elettrico; GWP ≈ 23 500× CO₂ |
| Trifluoruro di azoto (NF₃) | ~1 Mt CO₂-eq (2022) | Semiconduttori, display; GWP molto alto |
| Black carbon (fuliggine) | ~5,8 Mt (2019) | Particolato PM₂.₅ riscaldante e tossico |
| Ozono troposferico (O₃) | Forzante 0,3–0,4 W/m² | ≈ 25 % del forcing CO₂; prodotto da NOₓ + VOC |
| Composti organici volatili (VOCs) | 169 Mt (2010, NMVOC) | Precursori di ozono e PM₂.₅; es. benzene, formaldeide |
Attualmente le emissioni da data center e IA sono all’undicesimo posto di questa particolare classifica: Emissioni ICT (data center + reti) 2020: 330 Mt CO₂-eq (0,9 % delle emissioni energetiche).
Occorre però sottolineare come l’ingresso in Top10 si concretizzerà presumibilmente intorno al 2028, con la combinazione di crescita DC (15 % a/a) e aumento di share IA (linearmente dal 20 % al 50 % tra 2024 e 2028). Per allora l’IA consumerà ~363 TWh → ~182 Mt CO₂.
Per la Top5, invece, direi che proiettando oltre il 2030 un ulteriore aumento, con l’IA che rimane al 50-60% dei consumi DC e i data center che continuano a crescere, tra il 2032 e il 2035 sarà al quinto posto, superando gli HFC.
In uno scenario “high-growth” dell’IEA i data center emetterebbero fino a 500 Mt CO₂ entro il 2035; con una share IA del 60 %, l’IA arriverebbe a ~300 Mt già nel 2035.
IA nella Top10 degli elementi inquinanti
Sarà mai al primo posto tra gli inquinanti sul pianeta?
Ad oggi il primo inquinante (CO2, fossile) emette 36,8 Gt CO₂/anno. Se anche si arrivasse a raddoppiare le emissioni IA ogni 5 anni, in uno scenario di crescita esponenziale continuo, servirebbe quasi mezzo secolo. In parole povere, a meno di un’impennata di ordini di grandezze senza precedenti (e senza decarbonizzazione), l’IA non diventerà mai il primo inquinante al mondo.
L’impatto inquinante dei video IA
Cosa pensi dell’impatto dei video creati con IA? Pensa a Sora, ovviamente, ma anche alla nuova ondata di video IA di Google. Le prospettive per un uso intensivo sono allarmanti. Pensi che l’impatto inquinante sull’ambiente diventerà esponenziale?
Un video IA di 5 secondi richiede 3,4 MJ (0,94 kWh) di elettricità, pari a oltre 1 h di forno a microonde. Nel 2025, Digiconomist stima un consumo IA complessivo di 82 TWh. Nel caso in cui i video dovessero rappresentare il 20% dell’operatività IA, ciò corrisponderebbe a ~16 TWh/anno.
Per il 2030 l’IEA prevede un raddoppio del fabbisogno elettrico dei data center. Si passerà da 415 TWh del 2024 a 945 TWh. Per allora i video potrebbero rappresentare il 30% della domanda IA, il che ci porta a ~99–142 TWh.
Entro il 2050 la domanda globale di elettricità potrebbe salire dell80%. I data center potrebbero dunque arrivare a ~1 500 TWh. Ipotizzando un’ulteriore crescita dell’intelligenza artificiale al 60% dei consumi DC, supponendo che i video abbiano per allora un peso del 40% sull’intera domanda, si giungerebbe a ~360 TWh di video IA nel 2040. Proseguendo nell’analisi e guardando al 2050, un consumo dei data center di ~1 944 TWh e l’IA al 70% dei carichi DC, porterebbe a ~680 TWh di video IA nel 2050, qualora si ritrovassero a rappresentare il 50% della domanda.
È innegabile, di fatto, come il consumo dei video IA cresca in maniera esponenziale. Nel prossimo futuro potrà però essere attenuato da:
- efficienza hardware, con liquid cooling e chip specializzati;
- fonti rinnovabili, con la creazione di data center green;
- ottimizzazione dei modelli (quantizzazione, pruning).
Volendo fare un paragone ben comprensibile, nel 2050 l’impatto dei video IA potrebbe essere il 10-20% di quello della plastica nel mondo. Si è invece molto al di sotto delle emissioni da combustibili fossili.
Quanto inquina un mese di video IA
Hai fatto un paragone con un microonde, ipotizzando un video di 5 secondi. Nel prossimo futuro, però, ci saranno video online, servizi giornalistici, spot televisivi, serie TV e film realizzati con l’IA. Tenendo conto di quanti video vengano realizzati con Sora ogni mese, a quanto corrisponderebbero 30 giorni standard di video di 5 minuti?
Un video IA di 5 minuti consumerebbe 56,7 kWh. Considerando come un forno a microonde consumi da 1 kW a 1 kWh in 1h, 56,7 kWh corrispondono a 56,7 ore di funzionamento continuo (quasi 2,4 giorni). Il tutto per un singolo video.
Per quanto riguarda Sora, non ci sono dati ufficiali sulla produzione mensile, ma posso fare un ordine di grandezza sulla base degli abbonati alla versione Plus di Chat Gpt. Potrei indicare 310 milioni di video al mese. Aggiungendo gli utenti Pro/Enterprise, direi 350-400 milioni di video ogni 30 giorni.
Volendo riprendere il paragone con il microonde, un mese del genere, considerando 400 milioni di video da 5 minuti, equivarrebbe a 22,68 × 10⁹ ore di funzionamento continuo. Parliamo dunque di 22,68 miliardi di ore, che corrispondono a 2,6 milioni di anni di uso ininterrotto di un singolo forno a microonde.
