L’esplosione dell’intelligenza artificiale sta trasformando il mondo digitale, ma dietro la grande promessa legata all’innovazione si nasconde un costo energetico crescente, che interessa da vicino la Supply Chain – sia quella ‘fisica’, che dell’IA si serve, sia quella digitale delle società tech.
Google, tra i principali protagonisti della corsa all’IA, ha registrato un aumento senza precedenti del consumo elettrico dei propri data center. Parallelamente, gli strumenti contabili utilizzati per dichiarare energia ‘pulita’, come i certificati rinnovabili, si rivelano insufficienti per compensare le emissioni della supply chain tecnologica. Il risultato è un paradosso: più l’IA cresce, più aumenta l’inquinamento, anche quando le aziende investono massicciamente in energia verde.
L’impennata dei consumi elettrici dell’IA
L’addestramento e l’esecuzione dei modelli di intelligenza artificiale richiedono infrastrutture sempre più potenti: lo dimostrano i numeri, come quelli di Google, che nel 2025 Google ha registrato un incremento del 37% del consumo elettrico, il più alto della sua storia.
I data center hanno assorbito oltre 42 milioni di megawattora, un valore paragonabile al consumo annuale di un intero Paese. L’efficienza per singola query è anche migliorata, ma il volume complessivo di richieste e la crescita dell’infrastruttura hanno annullato i benefici, confermando il classico paradosso di Jevons: quando una tecnologia diventa più efficiente, il suo uso aumenta e il consumo totale cresce.
Perché i certificati rinnovabili non bastano
Google dichiara di compensare il 100% del proprio consumo elettrico tramite certificati di energia rinnovabile. Tuttavia, questi strumenti non garantiscono che l’elettricità fisicamente utilizzata nei data center provenga da fonti pulite: i certificati rappresentano un diritto contabile, non un flusso energetico reale.
Inoltre, non possono compensare le emissioni prodotte nella supply chain globale: la fabbricazione di chip in Paesi con reti elettriche fossili resta fuori dal perimetro dei certificati. La maggior parte delle emissioni di Google, circa l’80%, ricade infatti nello Scope 3, dove i crediti ambientali non hanno alcun effetto.
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La supply chain tech come nuovo motore dell’inquinamento
La produzione di semiconduttori, server e componenti hardware è energivora e dipende da reti elettriche ad alta intensità carbonica. Taiwan, Vietnam, India e Giappone ospitano molte delle fonderie che producono GPU e chip per l’IA, e le loro infrastrutture energetiche sono ancora fortemente basate sui combustibili fossili.
Ogni nuovo ciclo di innovazione tecnologica richiede più materiali, più logistica, più trasporti: la supply chain diventa così un moltiplicatore di emissioni. Anche la costruzione dei data center contribuisce in modo significativo: acciaio e cemento sono tra i materiali più emissivi al mondo, e le alternative low‑carbon non sono ancora disponibili su larga scala.
Il paradosso delle catene del valore “decarbonizzate”
Le grandi aziende tech stanno cercando di spingere i fornitori verso l’uso di energia pulita,motivo per cui Google ha introdotto un Clean Energy Addendum che chiede ai partner di adottare elettricità 100% rinnovabile entro il 2029. Solo che la decarbonizzazione delle supply chain richiede tempo, investimenti e trasformazioni industriali profonde.
Nel frattempo, la domanda di infrastrutture per l’IA cresce più rapidamente della capacità di ridurre le emissioni. Il risultato è un circolo vizioso: costruire catene del valore più pulite genera nuove emissioni, perché ogni nuovo data center, ogni nuovo chip, ogni nuova linea produttiva comporta un costo ambientale immediato.
L’aumento dei consumi elettrici di Google e l’insufficienza dei certificati rinnovabili mostrano che la sostenibilità dell’IA non può essere affrontata solo con strumenti contabili (se mai lo sia stata anche quella della Supply Chain tradizionale). Serve una trasformazione strutturale delle supply chain tecnologiche, una decarbonizzazione reale delle reti elettriche globali e un ripensamento del ritmo di crescita dell’infrastruttura digitale. Senza questi cambiamenti, l’IA rischia di diventare uno dei principali motori dell’inquinamento del prossimo decennio.
