Quanta energia consuma l’intelligenza artificiale? Chi lo sa non lo dice

(Fonte) Molly Taft – 19 giugno 2025

“Le persone sono spesso curiose di sapere quanta energia consuma una query ChatGPT”, ha scritto Sam Altman, CEO di OpenAI, in un lungo post sul blog la scorsa settimana. La query media, ha scritto Altman, consuma 0,34 wattora di energia: “Circa quanto un forno consumerebbe in poco più di un secondo, o una lampadina ad alta efficienza in un paio di minuti”.

Ma gli esperti affermano che il dato di Altman non significa molto senza un contesto pubblico più ampio da parte di OpenAI su come è arrivato a questo calcolo, inclusa la definizione di cosa sia una query “media”, se includa o meno la generazione di immagini e se Altman includa o meno un consumo energetico aggiuntivo, ad esempio derivante dall’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e dal raffreddamento dei server di OpenAI.

Ora, un nuovo e crescente corpus di ricerche sta cercando di quantificare concretamente quanta anidride carbonica stiamo effettivamente emettendo con tutto il nostro utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Nella nuova analisi di Sasha Luccioni (responsabile del clima presso l’azienda di intelligenza artificiale Hugging Face), lei e i suoi colleghi utilizzano i dati di OpenRouter , una classifica del traffico di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per scoprire che l’84% dell’utilizzo di LLM a maggio 2025 riguardava modelli con zero divulgazione ambientale. Ciò significa che i consumatori stanno scegliendo in modo schiacciante modelli con impatti ambientali completamente sconosciuti.

Un modo per cercare di dare un’occhiata dietro le quinte e ottenere informazioni più accurate è lavorare con modelli open source. Uno studio pubblicato giovedì sulla rivista Frontiers of Communication ha valutato 14 modelli linguistici open source di grandi dimensioni, tra cui due modelli Meta Llama e tre modelli DeepSeek, e ha scoperto che alcuni consumavano fino al 50% di energia in più rispetto ad altri modelli nel dataset, rispondendo ai prompt dei ricercatori.

Il tipo di query e il modello di ragionamento influiscono sul consumo dell’AI utilizzata, ma ci sono anche altri fattori. Ad esempio l’hardware fisico fa la differenza nel calcolo delle emissioni (la GPU H100 di Nvidia, progettata appositamente per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e che, secondo l’azienda , sta diventando sempre più popolare, consuma molto di più della GPU Nvidia A100) e anche l’infrastruttura fisica fa la differenza quando si parla di emissioni (i grandi data center necessitano di sistemi di raffreddamento, illuminazione e apparecchiature di rete, che contribuiscono a un maggiore consumo energetico; spesso funzionano a cicli diurni, con una pausa notturna quando le richieste sono minori e sono inoltre collegati a diversi tipi di reti, alcune alimentate prevalentemente da combustibili fossili, altre da fonti rinnovabili, a seconda della loro ubicazione).