Tra il 2020 e il 2025 la capacità installata dei data center nel mondo è cresciuta di oltre il 90%, fino a 114 GW, e i consumi elettrici sono saliti dell’80%, a 485 TWh. Sono alcuni dei dati dell’AI for Energy Report 2026 «La sfida energetica di AI e Data Center» dell’Osservatorio AI for Energy di Energy & Strategy del Politecnico di Milano. Entro il 2035 la capacità mondiale potrebbe avvicinarsi a 280 GW. In Europa i data center potrebbero coprire il 28% dell’aumento della domanda elettrica al 2030.
In Italia i data center sono oltre 200, circa il 40% in Lombardia. A fine 2025 la capacità ha raggiunto 609 MW, più del doppio rispetto al 2020, con circa 414 MW nell’area di Milano. Al 2030 potrebbe arrivare tra 0,9 e 1,8 GW a seconda dell’attrattività del Paese. La localizzazione dipende soprattutto da rete elettrica, fibra ottica e nodi digitali.
A settembre 2026 le richieste di connessione alla rete in Alta e Altissima Tensione hanno raggiunto 95,9 GW, ma meno del 2% è arrivato al termine del procedimento. Potenza disponibile, tempi di connessione e localizzazione diventano decisivi. I tempi vanno da 1-2 anni dove la rete è già adeguata fino a 5-6 anni dove mancano le infrastrutture.
Le utilities possono contribuire con PPA, generazione vicina ai siti, accumuli e flessibilità. I PPA offrono costi prevedibili, energia rinnovabile e profili adatti a consumi continui. Le sole rinnovabili con batterie incontrano però limiti di taglia, costi e autorizzazioni. Altri ambiti sono la realizzazione e gestione degli impianti, l’uso della capacità di siti esistenti e il recupero del calore nelle reti di teleriscaldamento.
La Direttiva europea sull’efficienza energetica impone il monitoraggio di consumi, rinnovabili, acqua e calore recuperato per i data center oltre 500 kW IT. In Italia la Delega al Governo e l’Articolo 8 del DL Bollette 2026 introducono un iter unico da concludere entro 10 mesi. Resta il tema della sovranità tecnologica, perché a maggio 2026 solo 2 dei 50 modelli di AI più usati non erano sviluppati negli Stati Uniti o in Cina.
Il sondaggio con Ipsos Doxa su 308 imprese energetiche e manifatturiere indica benefici in produttività, consumi e costi, per lo più tra il 10% e il 20% ed entro 6-12 mesi. Gli investimenti crescono, mentre costi, integrazione e competenze restano gli ostacoli principali. Le 274 startup AI per l’energia mappate sono in gran parte in fase iniziale e hanno raccolto 609 milioni di euro, concentrati su accumuli, flessibilità, reti e rinnovabili.
Nei settori energivori l’AI può ridurre i costi energetici tra 3 e 10 punti percentuali, e sulle reti la stima dinamica della capacità delle linee può aumentarla fino al 30%. L’addestramento di GPT-4 avrebbe però richiesto tra 50 e 70 GWh. Servono più trasparenza su consumi, emissioni e acqua, data center più efficienti, rinnovabili e modelli meno energivori.
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