I server progettati per l’intelligenza artificiale si preparano a diventare il principale motore dei consumi energetici nei data center globali. Secondo le nuove stime di Gartner, entro il 2027 l’energia utilizzata dai sistemi AI supererà quella richiesta dai server tradizionali, segnando un cambiamento storico nell’evoluzione delle infrastrutture digitali.
La crescita dell’intelligenza artificiale generativa e dei modelli sempre più complessi sta infatti aumentando rapidamente la necessità di capacità di calcolo. Questo fenomeno sta mettendo sotto pressione le reti elettriche e trasformando la disponibilità di energia in uno dei principali ostacoli all’espansione del settore.
I server AI accelerano la corsa ai consumi energetici
Secondo il rapporto di Gartner, il consumo globale di elettricità dei data center raggiungerà 565 terawattora (TWh) nel 2026, con un aumento del 26% rispetto ai 447 TWh del 2025. Parallelamente, la domanda mondiale di potenza crescerà del 27%, passando da 104 GW a 132 GW nello stesso periodo.
Le due metriche indicano fenomeni diversi: i gigawatt rappresentano la capacità massima richiesta dalle infrastrutture, mentre i terawattora misurano l’energia effettivamente consumata durante l’anno. In entrambi i casi, però, la crescita procede più rapidamente rispetto alla capacità delle aziende energetiche di aumentare l’offerta disponibile.
A guidare questa accelerazione sono soprattutto i server ottimizzati per l’intelligenza artificiale, necessari per addestrare e gestire modelli sempre più avanzati. Nel 2025 questi sistemi hanno consumato circa 95 TWh a livello globale, mentre nel 2026 arriveranno a circa 175 TWh, con un incremento dell’84%.
Gartner prevede che nel 2027 il consumo dei server AI raggiungerà 258 TWh, superando per la prima volta quello dell’hardware tradizionale.
I data center tradizionali rallentano mentre l’AI prende il controllo
Il confronto con i server convenzionali mostra una crescita decisamente più contenuta. Nel 2025 il loro consumo energetico è aumentato di meno dell’1%, mentre nel 2026 dovrebbe crescere soltanto dell’1,2%, arrivando a circa 195 TWh.
Al contrario, i server dedicati all’intelligenza artificiale rappresenteranno nel 2026 circa il 31% dell’intero consumo energetico dei data center, contro il 20% dell’anno precedente. Entro il 2030, secondo le previsioni, potrebbero arrivare a coprire quasi la metà della domanda elettrica complessiva delle infrastrutture digitali.
Un altro elemento centrale riguarda il raffreddamento. L’aumento della densità dei sistemi AI genera infatti un maggiore carico termico, costringendo i data center a utilizzare più energia per mantenere temperature operative adeguate. Gartner stima che i consumi legati ai sistemi di raffreddamento cresceranno del 22,6% nel 2026, arrivando a circa 195 TWh.
La situazione è particolarmente evidente negli Stati Uniti, che nel 2026 rappresenteranno circa 204 TWh dei 565 TWh complessivi consumati dai data center mondiali. Di questa quota, i centri dati dedicati esclusivamente all’AI utilizzeranno circa 68 TWh, pari a un terzo della domanda nazionale del settore.
L’energia diventa il nuovo limite per la crescita dell’intelligenza artificiale
L’espansione dei data center AI sta già creando difficoltà alle infrastrutture energetiche locali. Secondo Gartner, più di 75 progetti di data center per un valore complessivo di 130 miliardi di dollari sono stati bloccati nei primi mesi del 2026 a causa delle preoccupazioni legate ai costi energetici e al consumo di acqua.
In alcune aree gli operatori stanno valutando soluzioni alternative, come generatori a gas installati direttamente nei siti, per evitare di attendere i tempi necessari per i collegamenti alla rete elettrica. Anche alcune amministrazioni locali hanno iniziato a intervenire: in Virginia, ad esempio, una contea ha chiesto ai dipendenti di ridurre i consumi dopo l’aumento della pressione sulla rete causato dalla crescita dei data center.
Gartner avverte che, quando il consumo globale supererà quota 1.200 TWh entro il 2030, la disponibilità di energia potrebbe non essere sufficiente a sostenere la domanda complessiva. Il problema non riguarderà soltanto le aziende che sviluppano sistemi AI, ma tutti gli operatori che utilizzano infrastrutture cloud.
Per affrontare questa sfida, gli esperti suggeriscono investimenti in raffreddamento ad alta efficienza, ottimizzazione dei consumi, accesso sicuro alla rete elettrica e sviluppo dell’edge computing.
Anche i grandi colossi tecnologici stanno cercando nuove strategie. Meta, ad esempio, ha siglato accordi per oltre 6 GW di energia nucleare destinata ai futuri data center, mentre alcune aziende stanno valutando il riutilizzo di reattori nucleari dismessi per alimentare infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale.
Tuttavia, queste soluzioni richiederanno anni prima di diventare operative. Nel frattempo, la disponibilità di energia resterà uno dei principali fattori capaci di rallentare la corsa globale verso nuovi sistemi AI.
Fonte: Tom’s Hardware
