L’intelligenza artificiale (AI) sta guadagnando rapidamente terreno, rivoluzionando le industrie e plasmando il futuro del nostro mondo digitale. Con l’integrazione sempre più diffusa delle tecnologie AI nella vita quotidiana, l’infrastruttura che le supporta – in particolare i data center – sta crescendo rapidamente. Queste strutture sono essenziali per alimentare l’AI, ma comportano un notevole svantaggio: un fabbisogno energetico in costante aumento. Questo picco di domanda solleva interrogativi cruciali su come alimentare i data center in modo sostenibile, garantendo al contempo efficienza e affidabilità. In questo articolo esploriamo l’energia geotermica, combinata con la tecnologia a Ciclo Rankine Organico (ORC), come una soluzione promettente a basse emissioni di carbonio per generare l’elettricità necessaria ai data center. Analizziamo inoltre come il calore consistente prodotto durante i processi di raffreddamento dei data center possa essere recuperato e riutilizzato tramite pompe di calore per alimentare i sistemi di teleriscaldamento urbano. Integrando questi approcci, è possibile trasformare un’infrastruttura ad alta intensità energetica in un attore chiave nella transizione verso città più sostenibili.
1. L’ascesa rapida dell’AI e il suo potenziale trasformativo
L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando rapidamente le industrie e la vita quotidiana, grazie ai progressi nella potenza di calcolo, nella disponibilità dei dati e nelle architetture innovative dei modelli. I sistemi di AI sono ormai ampiamente adottati in diversi settori, dalla manifattura e sanità alla logistica e all’energia.
Un esempio concreto è BrainBox AI, che applica il machine learning per ottimizzare i sistemi HVAC (riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell’aria) in ambienti industriali e commerciali. Integrando dati provenienti dai controlli degli edifici, dall’occupazione degli spazi, dalle tariffe energetiche, dalle previsioni meteo e dagli indicatori di emissione di carbonio, il sistema può regolare autonomamente le operazioni per migliorare l’efficienza energetica, il comfort e ridurre le emissioni. Questo tipo di ottimizzazione guidata dall’AI illustra il più ampio potenziale dell’intelligenza artificiale: aumentare le prestazioni riducendo al contempo gli sprechi in tutto l’ecosistema industriale.
Il settore energetico sta diventando sempre più elettrificato, digitalizzato e decentralizzato, creando sia sfide che opportunità. Le soluzioni basate sull’AI si stanno dimostrando fondamentali per ottimizzare le operazioni, ridurre i costi, migliorare l’efficienza e tagliare le emissioni — con un potenziale risparmio fino a 110 miliardi di dollari all’anno e 175 gigawatt di capacità di trasmissione, secondo l’IEA.
Tuttavia, la crescente digitalizzazione introduce nuove vulnerabilità. L’espansione rapida della domanda di elettricità, spinta in parte dai data center dedicati all’AI, aumenta la pressione sulle catene di approvvigionamento di componenti essenziali per la rete elettrica e di minerali critici come rame e gallio, sollevando preoccupazioni sulla sicurezza dell’approvvigionamento a livello globale.
Queste dinamiche, nel loro insieme, evidenziano sia il potenziale trasformativo dell’AI nel settore energetico, sia le complesse sfide che essa comporta — sottolineando la necessità di soluzioni infrastrutturali sostenibili.
2. Sovraccarico energetico: l’impatto dell’AI su efficienza e conformità
L’espansione rapida dei carichi di lavoro legati all’AI sta causando un aumento significativo della domanda energetica, soprattutto nei data center dove i modelli di AI vengono addestrati e implementati. Questi modelli generativi richiedono una grande potenza di calcolo in modo continuo, il che non solo incrementa il consumo di elettricità, ma aumenta anche le esigenze di raffreddamento, facendo salire il valore del parametro Power Usage Effectiveness (PUE). Ciò significa che una quota crescente di energia viene dedicata all’infrastruttura di supporto anziché alle operazioni IT principali, mettendo i data center nella condizione di dover bilanciare le prestazioni con l’efficienza.
I data center tradizionali utilizzano tipicamente tra 10 e 25 megawatt (MWe) di elettricità. Tuttavia, i data center hyperscale di nuova generazione per l’AI possono richiedere oltre 100 MWe ciascuno — equivalente al consumo annuo di elettricità di 100.000 abitazioni. Uno dei più grandi data center pianificati potrebbe addirittura consumare tanta elettricità quanto 5 milioni di case, evidenziando la scala delle infrastrutture che si stanno costruendo per supportare lo sviluppo dell’AI.
Le proiezioni attuali indicano che, solo in Europa, il consumo energetico dei data center potrebbe passare dagli attuali circa 62 terawattora (TWh) all’anno a oltre 150 TWh entro il 2030, alimentato in gran parte dalle attività legate all’AI. Si prevede che questo aumento farà sì che i data center rappresentino quasi il 5% del consumo totale di energia in Europa entro sei anni — più del doppio della quota attuale. A livello globale, i data center hanno rappresentato circa l’1,5% dell’uso di elettricità nel 2024, con previsioni che suggeriscono un aumento fino a circa il 3% entro il 2030, pari a quasi 945 TWh — più o meno equivalente all’intero consumo attuale di elettricità del Giappone.
La dimensione di questa domanda energetica varia geograficamente, con i data center negli Stati Uniti che si prevede contribuiranno a quasi la metà della crescita del consumo elettrico del paese entro il 2030, e impatti altrettanto significativi attesi in Giappone e Malesia. Sebbene verranno impiegate diverse fonti di energia per soddisfare queste esigenze, si prevede che le energie rinnovabili e il gas naturale guideranno il settore grazie alla loro disponibilità e convenienza economica.
Contemporaneamente, le pressioni normative come gli impegni ESG, la rendicontazione delle emissioni Scope 2 (emissioni indirette derivanti dall’elettricità acquistata) e il Green Deal europeo stanno spingendo i data center ad adottare pratiche più sostenibili e trasparenti. L’attenzione si sta spostando dal semplice aumento dell’offerta energetica alla garanzia di un’energia intelligente, continua e pulita. Soluzioni che combinano miglioramenti nell’efficienza energetica, fonti di energia a basse emissioni di carbonio e sistemi innovativi di recupero del calore saranno essenziali per soddisfare le crescenti esigenze dei data center guidati dall’AI senza compromettere gli obiettivi ambientali.
Con l’espansione dell’AI cresce anche l’urgenza di decarbonizzare l’infrastruttura che la alimenta. Nei prossimi capitoli esploreremo come l’energia geotermica e il recupero del calore industriale possano offrire soluzioni scalabili e affidabili per allineare il potenziale dell’AI con gli obiettivi globali di sostenibilità.
3. Dalla geotermia all’efficienza dell’AI: l’ORC come soluzione a basse emissioni di carbonio per l’energia dell’AI
Quando si tratta di alimentare l’infrastruttura AI in modo sostenibile, non tutte le energie rinnovabili offrono gli stessi vantaggi. L’energia geotermica, insieme alla tecnologia del Ciclo Rankine Organico (ORC), rappresenta una combinazione unica per le esigenze dei data center guidati dall’AI.
Geotermico:
- 24/7 continuous power: unlike intermittent sources (solar, wind), geothermal provides round-the-clock electricity—crucial for mission-critical AI workloads.
- High reliability and local supply: it reduces dependency on grid stability, avoids transmission bottlenecks, and mitigates blackout risks.
- Low-carbon footprint: perfect for supporting ESG targets and Net‑Zero strategies, providing clean energy without intermittency.
ORC:
- Si adatta a calore a bassa e media temperatura: i sistemi ORC utilizzano fluidi organici di lavoro per convertire il calore geotermico in elettricità con efficienze termiche tipicamente tra il 3% e il 7%, e fino al 4–8% in configurazioni ottimizzate.
- Modulare e scalabile: le unità ORC possono variare da piccole applicazioni a installazioni hyperscale, adattandosi perfettamente alle dimensioni dei data center senza sovradimensionamento.
- Bassa manutenzione e alta disponibilità: con poche parti in movimento e sistemi sigillati, le unità ORC offrono prestazioni affidabili e costi operativi ridotti.
Integrazione con i Data Center AI
- Integrazione su misura: le unità ORC possono essere installate direttamente in loco o nelle vicinanze, riducendo le perdite di energia ed evitando congestioni della rete.
- Sinergia tra conversione di calore in energia e recupero del calore: l’ORC recupera il calore di scarto e lo trasforma in elettricità, riducendo il consumo energetico complessivo.
Un esempio recente di questo cambiamento è l’accordo storico di acquisto di energia (PPA) siglato da Google con Baseload Power a Taiwan — il primo PPA geotermico di Google nella regione Asia-Pacifico e il primo accordo di questo tipo mai firmato da un’azienda a Taiwan. L’accordo permetterà di aggiungere 10 megawatt di energia geotermica 24/7 alla rete taiwanese entro il 2029, raddoppiando di fatto la capacità geotermica commerciale attualmente disponibile nel Paese. Parallelamente, Google sta anche effettuando un investimento diretto in equity in Baseload Capital, società madre di Baseload Power, per contribuire a sviluppare le infrastrutture geotermiche nella regione. L’elettricità pulita generata grazie a questa collaborazione alimenterà diverse sedi locali di Google, tra cui un data center, uffici e il principale sito di ricerca e sviluppo hardware dell’azienda al di fuori degli Stati Uniti.
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4. Recupero di calore e pompe di calore — trasformare il calore di scarto dei data center in energia per le città
Oltre al loro significativo consumo di energia, i data center dedicati all’AI generano grandi quantità di calore di scarto dai sistemi di raffreddamento necessari a mantenere operativa l’infrastruttura. Questo calore viene spesso dissipato nell’ambiente, ma può rappresentare una risorsa preziosa — soprattutto in contesti urbani, dove può essere recuperato e integrato nei sistemi di teleriscaldamento.
In diverse città dell’Europa settentrionale, come Stoccolma e Copenaghen, i data center sono sempre più riconosciuti come importanti fonti di calore urbano. Grazie a tecnologie avanzate di recupero del calore, l’energia termica prodotta viene raccolta e distribuita a migliaia di abitazioni tramite sistemi di teleriscaldamento, riducendo significativamente la dipendenza dai combustibili fossili per il riscaldamento residenziale.
Le pompe di calore svolgono un ruolo centrale in questo processo: estraggono il calore a bassa temperatura generato dai sistemi di raffreddamento e lo portano a una temperatura adatta per il riscaldamento degli edifici o per supportare processi industriali locali. Questo riduce la domanda sulle infrastrutture di riscaldamento tradizionali e genera benefici ambientali ed economici diretti per le comunità locali.
Per sfruttare appieno questo potenziale, è fondamentale adottare un approccio avanzato alla gestione termica, in cui i componenti dell’infrastruttura di raffreddamento — refrigeratori, pompe, ventilatori — siano gestiti come un sistema interconnesso tramite controlli intelligenti e monitoraggio in tempo reale. Questa integrazione consente di ottimizzare la cattura e il riutilizzo del calore, mantenendo al tempo stesso affidabilità e riducendo al minimo le perdite.
Oltre al teleriscaldamento, il calore recuperato può essere impiegato per supportare processi industriali locali e favorire partnership energetiche vantaggiose, a condizione che queste sinergie vengano integrate fin dalle prime fasi di pianificazione e sviluppo.
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Conclusione
La rapida espansione dell’AI e dei data center rappresenta sia una sfida che un’opportunità per la transizione energetica. Adottando soluzioni innovative come l’energia geotermica con tecnologia ORC e il recupero termico efficiente tramite pompe di calore, possiamo costruire infrastrutture più pulite ed efficienti. La collaborazione tra fornitori di tecnologia, aziende energetiche e pianificatori urbani sarà fondamentale per sbloccare tutto il potenziale di questi approcci. Il momento di agire è ora: progettare oggi sistemi scalabili e sostenibili significa dare forma non solo al futuro dell’innovazione digitale, ma anche alla nostra eredità ambientale.
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Fonti:
