In un recente intervento all’India AI Impact Summit, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha affrontato con pragmatismo e ironia uno dei temi più controversi della rivoluzione digitale: il consumo energetico dell’IA. Altman ha definito “totalmente falso” e “insensato” l’allarmismo sull’uso dell’acqua, in particolare riguardo ai presunti 17 galloni per singola richiesta su ChatGPT, invitando a un dibattito più realistico ed equilibrato. Ha sottolineato come anche il corpo umano richieda anni, cibo e un enorme dispendio energetico per funzionare, un aspetto spesso trascurato nella percezione dell’efficienza dell’IA.
Il confronto tra consumo energetico umano e digitale
Secondo Altman, il confronto più appropriato non dovrebbe basarsi sulla “singola query”, ma piuttosto sull’“unità di output intellettuale”. Un essere umano impiega infatti 20 anni di vita, accumulando l’energia derivante dalla sua evoluzione e nutrizione, per sviluppare la capacità di ragionare. Un modello AI, una volta addestrato, risponde invece in modo significativamente più efficiente sul piano energetico. In quest’ottica, l’IA «probabilmente ha già raggiunto la parità di efficienza energetica» nell’inferenza.
Pur riconoscendo che il consumo complessivo di energia globale legato all’AI è un motivo di legittima preoccupazione — «è giusto esser preoccupati del consumo energetico totale» — Altman ha evidenziato l’urgenza di accelerare la transizione verso fonti energetiche pulite come il nucleare, l’eolico e il solare.
Contesto: dati e percezioni errate
L’allarme sull’utilizzo di acqua per raffreddare i data center, diffusosi online, è stato bollato da Altman come privo di fondamento, probabilmente derivante da dati obsoleti relativi alle tecnologie evaporative. La dichiarazione «Don’t use ChatGPT, it’s 17 gallons of water for each query» è stata categoricamente smentita con un «Completely untrue».
Per quanto concerne l’efficienza energetica per inferenza, Altman ha ribadito che confrontare il costo di una singola risposta AI con l’istante di pensiero umano è fuorviante. L’essere umano ha alle spalle anni di formazione energetica, un investimento biologico e culturale ineguagliabile — un’energia umana non visibile ma presente, cumulativa e fondamentale.
Il vero impatto: consumo aggregato e democratizzazione dell’IA
Più che il singolo ciclo di interrogazione, conta il volume totale di energia che l’uso massificato dell’AI sta consumando. Altman ha prospettato uno scenario in cui i modelli intelligenti sono già competitivi sotto il profilo energetico rispetto al cervello umano, almeno nell’esecuzione delle risposte dopo l’addestramento. Un’analisi pubblicata da Forbes India osserva come il costo per ottenere una risposta “difficile” dai modelli sia precipitato di oltre mille volte in circa quattordici mesi, soprattutto in India, dove l’adozione di strumenti AI cresce in modo esponenziale, amplificando l’impatto globale energetico.
Altman ha affermato: «il costo per ottenere una risposta di alta qualità dai modelli è calato più di mille volte da dicembre di due anni fa».
Questo trend, se da un lato democratizza l’accesso all’IA, dall’altro sposta il problema sull’impatto energetico aggregato.
Verso un futuro alimentato da energie pulite
Pur consapevole della crescita dei consumi, Altman ha indicato la necessità di un’accelerazione verso fonti pulite — nucleare, eolico, solare — per soddisfare la domanda crescente di calcolo, senza gravare sulle infrastrutture energetiche esistenti. Questa visione si allinea con dati più ampi: l’aumento della domanda dei data center rischia di sovraccaricare le reti elettriche globali, mentre le fonti rinnovabili e le tecnologie nucleari modulari emergono come alternative strategiche.
Riflessione sull’efficienza e la narrazione pubblica
Il messaggio di Altman invita a cambiare il paradigma interpretativo del consumo. L’enfasi su dati sensazionalistici sui consumi per singola interazione distorce la realtà e distrae dalle questioni reali: l’aumento dell’uso cumulativo, la domanda energetica delle infrastrutture e la necessità di investire nelle energie del futuro. Per risolvere il nodo dell’energia servono misure strutturali: policy che incentivino la trasparenza sui consumi, infrastrutture per l’adozione di energia pulita e una consapevolezza pubblica fondata su dati reali.
