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Siamo abituati a pensare al digitale come a un regno etereo, fatto di nuvole astratte e bit immateriali. Quando interagiamo con l’Intelligenza Artificiale, digitando un prompt o parlando con un assistente vocale, la risposta sembra apparire magicamente sullo schermo, generata dal nulla. Eppure, in questo preciso istante, mentre leggi queste righe nel 2026, ogni singola interazione con un algoritmo comporta un costo fisico tangibile, un prelievo diretto dalle riserve del nostro pianeta. C’è una risorsa vitale che sparisce silenziosamente dal mondo reale ogni volta che chiedi all’IA di scrivere una mail o generare un’immagine. Questo fenomeno è noto agli addetti ai lavori come il “sorso fantasma”.
Per comprendere il mistero del sorso fantasma, dobbiamo abbandonare per un attimo lo schermo e visualizzare l’infrastruttura fisica che rende possibile l’esistenza degli LLM (Large Language Models). L’IA non vive nell’aria; risiede in enormi data center, cattedrali di cemento e silicio che ospitano migliaia di server attivi 24 ore su 24. Questi server processano calcoli complessi di machine learning e deep learning a velocità inimmaginabili.
Qui entra in gioco la fisica elementare: l’elaborazione dei dati genera calore. Molto calore. I processori grafici (GPU) e le unità di elaborazione tensoriale (TPU) utilizzate per l’automazione dei processi cognitivi raggiungono temperature che, se non controllate, fonderebbero l’hardware in pochi minuti. Per evitare il collasso dell’architettura neurale, questi sistemi devono essere costantemente raffreddati. Ed è qui che la risorsa misteriosa entra in scena.
La risorsa che sparisce è l’acqua. L’acqua dolce, potabile e pulita. La stessa che beviamo. La maggior parte dei data center utilizza torri di raffreddamento evaporativo per dissipare il calore residuo. Il meccanismo è simile a quello della sudorazione umana: l’acqua viene fatta evaporare per sottrarre calore all’ambiente e mantenere i server alla temperatura operativa ottimale (generalmente tra i 20 e i 25 gradi Celsius).
Questo processo non è a circuito chiuso nel senso stretto del termine: una parte significativa dell’acqua evapora nell’atmosfera e non viene recuperata immediatamente nel ciclo locale, mentre un’altra parte, arricchita di sali minerali e residui, deve essere scaricata e trattata. Questo è il “sorso fantasma”: l’acqua che passa dallo stato liquido a quello gassoso per permettere al tuo chatbot di risponderti.
La domanda che sorge spontanea è: quanto ci costa, in termini idrici, la nostra curiosità? Studi condotti negli anni passati e confermati dai recenti benchmark del 2026 hanno quantificato questo consumo. Si stima che una conversazione standard con un modello generativo avanzato (composta da circa 20-50 scambi di battute) consumi circa 500 millilitri d’acqua. È l’equivalente di una bottiglietta di plastica che viene letteralmente “bevuta” dai server per smaltire il calore generato dai calcoli necessari a fornirti le risposte.
Se moltiplichiamo questo “sorso” per i miliardi di utenti che quotidianamente utilizzano strumenti come ChatGPT o i suoi successori integrati nei sistemi operativi, otteniamo cifre astronomiche. Si parla di milioni di metri cubi d’acqua consumati annualmente solo per l’inferenza (l’atto di rispondere alle domande), senza contare la fase di addestramento.
Se l’uso quotidiano è un rubinetto che gocciola costantemente, l’addestramento di un nuovo modello di IA è un’inondazione. Prima che un algoritmo possa rispondere alle tue domande, deve “imparare” leggendo terabyte di testo. Questa fase di training può durare mesi e richiede che migliaia di GPU lavorino al massimo della potenza ininterrottamente.
È stato calcolato che l’addestramento di un singolo modello di punta (come quelli che hanno segnato la storia del progresso tecnologico recente) può consumare tanta acqua quanta ne servirebbe per riempire una piscina olimpionica, o quanta ne consumerebbero centinaia di famiglie in un anno. E questo accade spesso in regioni dove lo stress idrico è già un problema critico, creando una tensione invisibile tra l’avanzamento digitale e la sostenibilità locale.
C’è un ulteriore livello di complessità. I data center consumano enormi quantità di elettricità per alimentare i server. A seconda di come viene prodotta questa energia, il consumo idrico può aumentare drasticamente. Le centrali termoelettriche e nucleari, ad esempio, richiedono enormi volumi d’acqua per il raffreddamento. Anche l’idroelettrico ha un tasso di evaporazione dai bacini. Quindi, quando interroghi l’IA, stai consumando acqua due volte: direttamente per raffreddare i server (Scope 1) e indirettamente per produrre l’elettricità che li alimenta (Scope 2).
Non tutto è perduto. La consapevolezza di questo problema ha spinto l’industria verso nuove soluzioni. Nel 2026, stiamo assistendo a un cambio di paradigma. Le grandi aziende tecnologiche stanno investendo in tecniche di raffreddamento a liquido a circuito chiuso (direct-to-chip), che riducono drasticamente l’evaporazione. Alcuni data center sperimentali sono stati posizionati sul fondo degli oceani o in regioni artiche per sfruttare il raffreddamento naturale senza sprecare acqua potabile.
Inoltre, l’ottimizzazione degli algoritmi sta rendendo i modelli più efficienti: l’obiettivo è ottenere la stessa “intelligenza” con meno calcoli e, di conseguenza, meno calore. La trasparenza sui consumi idrici è diventata un requisito fondamentale nei report di sostenibilità delle Big Tech.
Il “sorso fantasma” è il promemoria fisico che ci ricorda che non esiste nulla di veramente virtuale. Ogni azione digitale ha una reazione nel mondo materiale. L’Intelligenza Artificiale è uno strumento straordinario che sta ridefinendo la nostra società, ma il suo carburante non è solo composto da dati ed elettricità, ma anche dalla risorsa più preziosa per la vita biologica: l’acqua. Essere consapevoli di questo scambio ci permette di utilizzare queste tecnologie con maggiore responsabilità e di pretendere un’innovazione che non disseti le macchine a spese del pianeta.
Il termine indica il consumo idrico invisibile necessario per raffreddare i server dei data center durante le operazioni digitali. Ogni volta che si interagisce con un algoritmo, il calore generato dai processori richiede l’evaporazione di acqua dolce per mantenere le temperature operative ottimali, trasformando una risorsa fisica in un servizio digitale apparentemente immateriale.
Le stime indicano che una conversazione standard, composta da circa 20-50 scambi di battute, comporta il consumo di circa 500 millilitri di acqua. Questo volume equivale a una comune bottiglietta di plastica che viene utilizzata dai sistemi di raffreddamento per dissipare il calore prodotto dai calcoli necessari a generare le risposte testuali o visive.
I processori grafici e le unità di elaborazione tensoriale lavorano a velocità elevatissime, generando temperature che potrebbero fondere l’hardware se non controllate. L’acqua viene impiegata principalmente nelle torri di raffreddamento evaporativo per sottrarre calore all’ambiente e mantenere i server tra i 20 e i 25 gradi Celsius, garantendo la continuità operativa dell’infrastruttura neurale.
L’addestramento è paragonabile a un evento di consumo massiccio e concentrato, capace di richiedere volumi d’acqua pari a quelli di una piscina olimpionica in pochi mesi. L’utilizzo quotidiano, o inferenza, agisce invece come un consumo costante e cumulativo che, moltiplicato per miliardi di utenti globali, raggiunge cifre astronomiche di milioni di metri cubi d’acqua all’anno.
Sì, il settore sta adottando soluzioni innovative come il raffreddamento a liquido a circuito chiuso, che riduce l’evaporazione, o il posizionamento dei data center in zone artiche o sottomarine per sfruttare il freddo naturale. Inoltre, l’ottimizzazione degli algoritmi mira a ottenere le stesse prestazioni cognitive con meno calcoli, riducendo di conseguenza il calore emesso e la necessità di raffreddamento.