A Milano nascerà un mega data center: i consumi dell’intelligenza artificiale ora si vedono

A Lacchiarella, alle porte di Milano, la corsa dell’intelligenza artificiale spaventa i cittadini con una presenza invadente: quella dei data center. Ciò che nella nostra quotidianità prende la forma leggera e immateriale di una chat, un assistente virtuale o un’immagine generata in pochi secondi, in realtà si basa su una struttura materica e concreta: capannoni, sottostazioni elettriche, linee ad alta tensione, sistemi di raffreddamento, gruppi elettrogeni di emergenza, recinzioni, strade, cantieri. 

A sud della città della moda si sta scrivendo un passaggio fondamentale della nuova corsa italiana ai data center. Apto, una società europea specializzata nel settore, ha annunciato la realizzazione di un campus con una superficie di 228.000 metri quadrati a Lacchiarella, con una potenza pianificata superiore a 150 megawattora e un investimento dichiarato di 3 miliardi di euro.  

Quello che viene orgogliosamente raccontato come “il più grande campus di data center del suo genere in Italia”, per chi vive nei territori interessati è una fonte di preoccupazione. I comitati e le amministrazioni locali infatti parlano già di “triangolo dei data center”: un’area in cui nuovi impianti, stazioni elettriche e infrastrutture collegate hanno iniziato a trasformare in modo profondo una porzione di pianura già segnata da consumo di suolo, logistica, capannoni e pressione urbanistica. 

Il nuovo volto materiale del digitale 

Quando parliamo di internet usiamo un lessico che suggerisce qualcosa di immateriale, ma in realtà dietro ogni servizio digitale esiste una struttura fisica molto estesa, energivora e voluminosa. I data center sono, all’atto pratico, degli edifici giganteschi che ospitano migliaia di server e sistemi informatici. Per funzionare hanno bisogno di alimentazione costante: non possono spegnersi e non possono subire interruzioni e per questo necessitano di grandi quantità di elettricità, sistemi di raffreddamento molto performanti e, in molti casi, generatori di emergenza alimentati da combustibili fossili. 

La crescita rapidissima dell’intelligenza artificiale sta portando all’estremo questo meccanismo: l’addestramento e l’uso di modelli sempre più complessi richiede server specializzati, chip ad alte prestazioni e sistemi di calcolo altamente performanti. Secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), il consumo elettrico globale dei data center potrebbe più che raddoppiare entro il 2030, arrivando al 3% della domanda elettrica mondiale prevista per quell’anno. 

Questi numeri non significano che l’intelligenza artificiale sia il principale problema energetico del pianeta – non ancora, perlomeno –, ma la velocità della sua crescita, la concentrazione geografica e la mancanza di trasparenza rendono il tema urgente, soprattutto perché molti nuovi data center vengono pianificati in aree dove la rete elettrica è già sotto pressione e dove l’acqua è una risorsa sempre più contesa. 

Non solo energia: data center e acqua

Quando si parla di data center, spesso il dibattito pubblico si concentra, comprensibilmente, sull’elettricità: chiaramente i consumi energetici sono enormi, immediati e misurabili. Ma c’è un’altra risorsa che costituisce un nodo cruciale nei consumi di queste infrastrutture: l’acqua. I server producono calore e devono quindi essere raffreddati. Per farlo ci sono diversi sistemi, più o meno efficienti a seconda del clima e dell’architettura dell’impianto. Alcune soluzioni consumano meno acqua ma più energia; altre riducono il fabbisogno elettrico ma aumentano quello idrico. 

Il rapporto pubblicato nel 2026 dall’United Nations University Institute for Water, Environment and Health insiste proprio su questo punto: l’impatto ambientale dell’IA non deve essere misurato solamente in termini di emissioni di gas serra, perché ogni kilowattora usato porta con sé anche un’impronta idrica e territoriale. Non si possono poi ignorare la produzione di calore di scarto e il consumo di suolo, che sono fra gli aspetti meno discussi della transizione digitale. Un data center si inserisce all’interno di un territorio che, di conseguenza, si adatta ad esso, con nuove connessioni elettriche, modifiche alla viabilità, alla sicurezza, realizzazione di nuove reti di fibra, sistemi di backup e potenziamenti della rete. 

Il problema della trasparenza 

Il 23 giugno, durante la London Climate Action Week, António Guterres, il segretario generale delle Nazioni Unite, ha chiesto pubblicamente alle grandi aziende dell’intelligenza artificiale di rendere pubblica la loro impronta ambientale: emissioni, consumi d’acqua, uso di suolo. “No more hidden costs”, ha detto. Basta costi nascosti. 

Può sembrare una richiesta ovvia, ma in realtà è tutt’altro che scontata. Molte aziende del settore infatti pubblicano report di sostenibilità, dichiarano obiettivi di emissioni ambiziosi, acquistano compensazioni, ma spesso è difficile capire quanta energia o acqua consumi effettivamente un data center, quale sia l’origine effettiva dell’elettricità o quanta pressione venga scaricata sulla rete locale. Senza dati pubblici, confrontabili e verificabili, i territori non possono valutare davvero gli impatti. E senza valutazione degli impatti, la transizione digitale rischia di seguire la stessa traiettoria di molte transizioni industriali del passato: benefici concentrati altrove e costi ambientali scaricati localmente. 

Una transizione digitale giusta 

Il dibattito sull’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale, come tanti altri del nostro tempo, tende a polarizzarsi. Da un lato c’è chi la presenta come “la soluzione” a quasi ogni problema: dall’ottimizzazione energetica al monitoraggio climatico, dalla ricerca medica alla prevenzione dei disastri. Dall’altro, c’è chi la descrive solo come una nuova macchina estrattiva, energivora e opaca. 

La realtà però è più complessa e sfaccettata: l’intelligenza artificiale può essere uno strumento molto utile anche per affrontare crisi ambientali e sociali. Ad esempio, può aiutare a migliorare modelli climatici, ad analizzare immagini satellitari, a gestire reti elettriche più complesse, individuare perdite d’acqua, accelerare ricerca scientifica. Purtroppo non tutte le applicazioni hanno lo stesso valore sociale: usare l’IA per migliorare una diagnosi medica o per generare milioni di immagini pubblicitarie usa e getta non ha lo stesso peso. 

Una transizione digitale giusta dovrebbe partire da alcuni principi minimi: localizzare i data center prioritariamente su aree dismesse e già infrastrutturate; evitare nuovo consumo di suolo agricolo e naturale; rendere pubblici i dati su energia, acqua, emissioni e calore di scarto; imporre limiti e piani di gestione idrica nelle aree vulnerabili; vincolare il recupero del calore dove tecnicamente possibile; valutare gli impatti cumulativi, non solo quelli del singolo progetto; garantire partecipazione reale delle comunità locali. Infine, dovrebbe riconoscere che anche il mondo digitale e la sua evoluzione aprono a delle questioni di risorse, perché dietro ogni innovazione ci sono territori che forniscono energia, acqua, spazio, materiali, lavoro e infrastrutture. 

Questo articolo fa parte della rubrica “Questione di risorse“, curata dal team di Source International ETS. Uno spazio in cui si parla di risorse – dall’energia all’acqua, dal cibo ai minerali – ma anche di giustizia e diritti, di cambiamento climatico e di equilibri geopolitici.