Uno studio smonta il mito dell'IA verde e imbarazza le Big Tech: le emissioni reali sono molto più alte

L'intelligenza artificiale non sta aiutando il pianeta a ridurre le emissioni, come promesso a più riprese dai grandi gruppi tecnologici: al contrario, secondo un nuovo studio pubblicato sulla rivista scientifica npj Climate Action (gruppo Nature), sta accelerando l'estrazione di petrolio e gas a un ritmo tale da vanificare qualsiasi guadagno ottenuto sul fronte delle energie rinnovabili.

La ricerca porta la firma di Will Alpine (autore principale) e Holly Alpine, entrambi ex dipendenti Microsoft e oggi fondatori della no-profit Enabled Emissions Campaign, insieme a Maksym Chepeliev (docente associato alla Purdue University) e al ricercatore indipendente Nathan Geldner. Il team ha introdotto il concetto di "enabled emissions", le emissioni generate quando le compagnie petrolifere usano strumenti di IA per estrarre e raffinare combustibili fossili più in fretta e a costi minori.

Per arrivare a queste conclusioni gli autori hanno utilizzato il modello economico-energetico GTAP-E-Power, calibrato su dati 2017 relativi a 20 settori produttivi e cinque macroregioni globali, simulando l'IA come uno "shock di produttività" applicato sia al comparto fossile sia a quello rinnovabile, anziché come semplice guadagno di efficienza. Su 64 scenari modellati, l'aumento netto delle emissioni globali di CO2 oscilla tra 0,47 e 1,8 gigatonnellate l'anno, pari a una forbice tra l'1,2% e il 4,8% delle emissioni energetiche globali registrate nel 2024.

Le rinnovabili non recuperano il divario, l'IA green è una bufala

Il dato più critico riguarda il confronto diretto con l'impronta energetica dei data center, finora al centro del dibattito pubblico sui consumi dell'IA: le emissioni abilitate nel comparto fossile risultano tra 3,3 e 13,3 volte superiori a quelle attuali dei data center, e arrivano fino a 8 volte le proiezioni stimate per il 2035.

Lo studio calcola anche la soglia di pareggio: perché l'IA produca un beneficio climatico netto, i guadagni di produttività ottenuti nelle rinnovabili dovrebbero essere da quattro a cinque volte superiori a quelli ottenuti nel settore fossile. Un rapporto che, allo stato attuale, non trova riscontro nei contratti e nei deployment realmente in corso: colossi come Saudi Aramco ed Equinor hanno già integrato su larga scala strumenti di IA nelle proprie operazioni estrattive, mentre le applicazioni equivalenti nel comparto rinnovabile restano in gran parte sperimentali.

Secondo una stima di Rystad Energy citata nello studio, il valore economico cumulativo generato dall'IA per le aziende di esplorazione e produzione fossile tra il 2026 e il 2030 potrebbe toccare i 500 miliardi di dollari. Diverse aziende tecnologiche, secondo i ricercatori, stipulano direttamente contratti bilaterali con compagnie petrolifere, vendendo strumenti proprietari pensati appositamente per accelerare la produzione di greggio.

Gli autori sottolineano come il dibattito pubblico sia finora rimasto ancorato a un confronto parziale, quello tra i consumi energetici diretti dei data center e le emissioni che l'IA potrebbe aiutare a evitare altrove. Un'impostazione che, scrivono, ignora l'asimmetria di fondo: l'IA accelera qualsiasi processo a cui viene applicata, e oggi viene applicata soprattutto dove il ritorno economico è più immediato, cioè nell'industria fossile.