Intelligenza artificiale ed energia insieme potrebbero rivoluzionare il settore energetico. In che modo? Quali sono le previsioni per il futuro?
L’intelligenza artificiale e l’energia, integrate in modo strategico, potrebbero rivoluzionare il settore energetico sotto tutti i punti di vista: dall’ottimizzazione delle strutture esistenti all’innovazione in aree tecnologiche cruciali. In questo articolo, analizzeremo la situazione attuale, le previsioni degli esperti per il futuro e le sfide che questa interazione dovrà inevitabilmente affrontare.
Intelligenza artificiale ed energia: perché è necessaria una riflessione?
Intelligenza artificiale ed energia devono essere pensate insieme, come due facce della stessa medaglia, per via del loro duplice e simbiotico rapporto: l’IA ha bisogno dell’energia, dunque del settore energetico, per esistere e il settore energetico ha bisogno del potenziale dell’IA per evolvere e innovarsi in un contesto in cui la domanda è in costante aumento.
La rilevanza dell’argomento è tale che l’AIE (Agenzia Internazionale per l’Energia), un’organizzazione intergovernativa che lavora per la sicurezza energetica globale e la promozione di politiche energetiche sostenibili, ha pubblicato ad aprile 2025 un report dal titolo “Energia e IA”. In queste 304 pagine, l’obiettivo è dimostrare al mondo una tesi molto chiara: le potenzialità rivoluzionarie dell’intelligenza artificiale devono essere sfruttate per spingere al massimo l’innovazione e l’efficienza in un settore strategico come quello dell’energia. Questa integrazione, afferma l’AIE, è fondamentale per ottimizzare, ripensare e rinnovare un sistema che, giorno dopo giorno, deve soddisfare le esigenze crescenti della popolazione, dell’universo industriale e dei servizi.
Una volta chiarite le motivazioni, a questo punto è il momento di scendere più in profondità per rispondere a domande precise: quanto consumano – e consumeranno – i data center dedicati all’IA? Come verrà soddisfatta la richiesta? E ancora: in che modo l’IA può aiutare il settore energetico? Quali saranno le sfide principali? Vediamo cosa come hanno risposto gli esperti dell’AIE.
Perché l’intelligenza artificiale ha bisogno del settore energetico?
La risposta a questa domanda, come si può intuire, è semplice: perché consuma – tanto – e consumerà sempre di più, man mano che aumenterà la sua diffusione nei vari ambiti della vita quotidiana. Per dirlo in un altro modo, l’IA potrebbe rappresentare una rivoluzione paragonabile alla scoperta dell’elettricità, proprio a causa di questo status di tecnologia d’uso generale. A quanto pare, dalle parti di Wall Street lo sanno bene, dal momento che dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022 fino alla fine del 2024, il 65% circa della crescita in market cap dell’S&P 500 è attribuibile ad aziende legate all’intelligenza artificiale. Questa percentuale, più o meno, equivale a 12 trilioni di dollari (dodici-mila-miliardi) – da segnalare anche l’interesse per la categoria delle Crypto AI, vedi il caso di Grayscale.
Come nella più classica delle dinamiche circolari, un’iniezione così imponente di capitale ha provocato la corsa agli investimenti, con le principali aziende tech che prevedono di destinare fino a 300 miliardi di dollari in attività, impianti e attrezzature connesse all’intelligenza artificiale, solo nel 2025. Naturalmente, gran parte di questi finanziamenti viene assorbita dai data center, essenziali per la formazione e l’implementazione dell’IA, ma estremamente energivori.
Quanto consumano i data center?
I data center, definibili come un complesso di server e sistemi di archiviazione per l’elaborazione e la conservazione dei dati, attualmente rappresentano circa l’1,5% della quota di consumo mondiale di elettricità, cioè 415 TWh (Terawattora): un data center progettato per l’IA, ad esempio, può richiedere lo stesso quantitativo di elettricità di 100.000 famiglie medie, mentre quelli in costruzione – sensibilmente più grandi – potrebbero arrivare a 20 volte tanto.
Volendo fare un ragionamento in prospettiva futura, dal 2017 ad oggi i data center hanno incrementato il consumo di elettricità del 12%, cioè quattro volte più velocemente del consumo totale a livello globale. Questo significa che se il Pianeta Terra, dal 2017, ha aumentato il fabbisogno elettrico del 3%, i data center hanno richiesto una quantità di energia quattro volte superiore a quel tasso di crescita. Inutile dirlo, il motore più importante di questo incremento è l’intelligenza artificiale, seguita dai servizi digitali, anch’essi molto richiesti. In tutto ciò, l’AIE comunica che, nel 2024, la top 3 consumatori a livello mondiale vede gli Stati Uniti in testa (col 45% del totale), seguiti dalla Cina (25%) e dall’Unione Europea (15%).
Dunque se, ad oggi, il consumo dei data center equivale a 415 TWh, le previsioni del report dell’AIE stimano che entro il 2030 questa quota raddoppierà, arrivando a circa 945 TWh, un valore di poco superiore a quello che utilizza il Giappone intero. Per quanto riguarda le proiezioni al 2035, il report parla di “forbice”, poiché inserisce nel calcolo variabili legate allo sviluppo di soluzioni efficienti di risparmio energetico. In ogni caso, la forbice va da un minimo di 700 TWh a un massimo di 1.700 TWh.
Questo incredibile potenziamento è legato sia alla maggiore “presenza fisica” di data center in giro per il mondo, sia all’intensificazione dell’utilizzo degli stessi, immaginando che, in futuro, l’IA si diffonderà in ogni angolo delle città in cui vivremo. Infatti, a livello di consumi, l’impatto più significativo lo si ha nella fase di funzionamento piuttosto che in quelle di produzione o configurazione: un chip da 3 nanometri di ultima generazione richiede circa 2,3 MWh (Megawattora) per wafer – la fetta circolare di silicio su cui vengono fabbricati i circuiti – per essere prodotto, 10 MWh per essere configurato e 80 MWh per il funzionamento durante un ciclo di vita di cinque anni.
Come soddisfare questa domanda nel futuro?
Il report risponde nell’unico modo possibile e cioè con una gamma diversificata di fonti energetiche. In particolare, nello scenario base – ottenuto a partire dall’elaborazione delle condizioni attuali, senza inserire variabili ottimistiche o pessimistiche – le rinnovabili e il gas naturale dovrebbero guidare questo mix energetico, con le prime a coprire circa la metà della domanda (450 TWh) e il secondo responsabile per quasi un quarto (175 TWh). A seguire, l’energia nucleare che, con l’implementazione dei piccoli reattori modulari (SMR, small modular reactors), potrebbe contribuire con un apporto di poco inferiore al gas naturale.
Spostiamo ora il focus sul settore energetico.
Perché il settore energetico ha bisogno dell’intelligenza artificiale?
Perché, come è evidente, l’intelligenza artificiale è in grado di ottimizzare ogni aspetto dell’ambito energetico: esplorazione, produzione, manutenzione, sicurezza e distribuzione. In due parole, applicare l’IA al settore energetico, come abbiamo anticipato all’inizio di questo articolo, potrebbe tradursi nella sua rivoluzione. Vediamo qualche caso specifico:
IA ed energia insieme nell’industria del petrolio e del gas
Il report ci informa che in quest’area, l’adozione del connubio vincente intelligenza artificiale-energia si è verificata in anticipo rispetto alla media. Gli utilizzi principali fanno riferimento all’ottimizzazione dei processi di ricerca e identificazione dei giacimenti, all’automatizzazione delle attività legate all’estrazione degli idrocarburi – gestione dei pozzi, controllo dei flussi e separazione dei fluidi – ma anche a tutto ciò che è relativo a sicurezza e manutenzione: rilevazione delle perdite, manutenzione preventiva e riduzione delle emissioni. In futuro, segnala l’AIE, questa integrazione potrebbe tradursi in un risparmio del 10% dei costi operativi in acque profonde.
Intelligenza artificiale nel settore elettrico
Nel campo dell’energia elettrica, il report dell’AIE prevede che l’IA avrà un ruolo fondamentale nel bilanciamento delle reti, che stanno diventando sempre più digitalizzate e decentralizzate – come avviene nel caso dei pannelli solari sui tetti. Nello specifico, con l’IA sarebbe possibile migliorare la previsione e l’integrazione della generazione di energia rinnovabile riducendo il curtailment – la riduzione forzata – e, quindi, le emissioni. In parole semplici, ciò vuol dire che l’intelligenza artificiale, grazie alla sua capacità di analizzare serie infinite di dati, sarebbe in grado di fare previsioni più accurate sulla produzione di energia rinnovabile (influenzata dal meteo) e sulla domanda media. In questo modo, si riuscirebbe a integrare la rinnovabile con altre fonti di energia in maniera più precisa e intelligente, evitando sprechi inutili connessi al blocco arbitrario dell’elettricità in eccesso (curtailment).
C’è poi un tema interessante legato all’aumento di efficienza delle reti già esistenti. In due parole, integrare l’IA consentirebbe di sbloccare fino a 175 GW (Gigawatt). Come? Con l’utilizzo di sensori remoti e strumenti di gestione capaci di leggere ed elaborare in tempo reale enormi quantità di dati. Attualmente, le reti – o linee di trasmissione – elettriche trasportano una quantità massima di elettricità stabilita in base a condizioni statiche e prudenti, calcolate con un margine di sicurezza molto ampio: durante la stagione estiva, ad esempio, la temperatura dell’aria o il vento vengono misurate in modo conservativo, per evitare che un flusso elettrico fuori misura provochi la fusione dei cavi o problemi di natura simile. Il risultato è che, per la maggior parte del tempo, le reti lavorano a basso regime. Con una gestione basata sull’intelligenza artificiale, queste condizioni passerebbero da statiche a dinamiche – Dynamic Line Rating, DLR – e consentirebbero un controllo in real time delle possibilità di carico delle reti stesse, con effetti positivi sulla quantità di energia circolante.
Infine, l’intelligenza artificiale applicata al settore elettrico potrebbe fornire un contributo concreto al rilevamento dei guasti della rete e alla manutenzione preventiva delle centrali elettriche. Nel primo caso, velocizzando le operazioni di localizzazione dei problemi, con una riduzione della durata delle interruzioni del 30-50%. Nel secondo, ottimizzando le attività di identificazione dei potenziali danneggiamenti, segnalando in anticipo l’eventuale sostituzione di componenti cruciali, con risparmi stimati sui 110 miliardi di dollari entro il 2035.
IA nell’industria, nel trasporto e nel riscaldamento degli edifici
Il report, per concludere questa sezione, tocca rapidamente i tre ambiti appartenenti alla macrocategoria degli “usi finali”, cioè degli impieghi a cui l’energia è destinata dopo la distribuzione agli utilizzatori finali. Per quanto riguarda l’industria, l’AIE quantifica i benefici dell’implementazione di applicazioni IA con risparmi pari al consumo totale del Messico odierno. Poi, sui trasporti, si parla di tagli equivalenti all’energia utilizzata da 120 milioni di auto, grazie all’ottimizzazione del traffico e delle rotte. Infine, l’IA potrebbe migliorare la gestione dei sistemi di riscaldamento negli edifici civili e non, con riduzione dell’utilizzo dell’elettricità previsto pari a circa 300 TWh – quello che Australia e Nuova Zelanda producono in un anno.
Intelligenza artificiale ed energia: le innovazioni
L’intelligenza artificiale può contribuire notevolmente all’innovazione energetica dal momento che è capace di ricercare, in tempi estremamente rapidi, le molecole in grado di migliorare gli strumenti esistenti. Grazie alla combinazione tra modelli predittivi e generativi e letteratura accademica sterminata, l’IA accelera esponenzialmente il processo di selezione dei candidati e di realizzazione di prototipi adatti. In particolare, quattro aree chiave beneficerebbero del potenziale dell’IA:
- La produzione di cemento, rendendo più efficiente la ricerca e lo sviluppo di nuove miscele e riducendo l’utilizzo del clinker, componente molto inquinante che costituisce la base del cemento stesso.
- La ricerca di materiali per la cattura di CO2, come i MOF (Metal Organic Frameworks), riducendo il consumo energetico e i costi associati alla CCUS (Carbon Capture, Utilization and Storage, il processo di cattura di CO2 finalizzato al riutilizzo o allo stoccaggio.
- La progettazione di catalizzatori per combustibili sintetici, cioè di sostanze che accelerano le reazioni chimiche per produrre combustibili a basse emissioni. La difficoltà nel progettare questo tipo di catalizzatori risiede nell’infinito numero di combinazioni possibili tra molecole, processo che l’IA è in grado di accelerare di molto.
- La ricerca e lo sviluppo delle batterie, facilitando i processi di test dei materiali, di previsione delle prestazioni, di ottimizzazione della produzione e di gestione del fine vita.
Quali sono le sfide dell’integrazione tra IA e settore energetico?
Il report conclude presentando, come è giusto che sia, anche gli ostacoli che questo ambizioso progetto si troverà ad affrontare. Innanzitutto, l’AIE ci avverte del fatto che la crescente digitalizzazione, che pure ha implicazioni positive sulla sicurezza energetica, porta inevitabilmente con sé anche i rischi specifici, come la vulnerabilità ai cyberattacchi. Un problema fondamentale riguarda anche la sicurezza delle catene di approvvigionamento del settore energetico: i chip, come è noto, richiedono grandi volumi di terre rare e minerali critici, concentrati in poche aree del mondo – la Cina controlla il 98% della raffinazione del gallio. Un terzo tema è relativo al disaccoppiamento fra investimenti nei data center e investimenti nelle infrastrutture energetiche, vitali per il funzionamento del sistema. Infine, c’è il nodo da sciogliere sulla mancanza di competenze digitali e di personale qualificato, in tandem con lo scarso dialogo tra istituzioni, settore tech e settore energetico.
Non so te, ma noi dopo la lettura e l’analisi di questo report siamo abbastanza convinti che l’intelligenza artificiale detterà legge anche in questo settore: oneri e onori, rischi e opportunità. Ma, d’altronde, chi non risica non rosica.
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