La materialità nascosta della rivoluzione digitale
Quando si parla di intelligenza artificiale, l’immaginario collettivo richiama algoritmi, reti neurali e software sempre più sofisticati, alimentando l’idea di una tecnologia essenzialmente immateriale. È una rappresentazione comprensibile, ma soltanto parziale. Dietro ogni risposta generata da un modello linguistico, dietro ogni immagine sintetizzata o decisione supportata da sistemi di intelligenza artificiale, esiste infatti una complessa infrastruttura fisica costituita da data center, reti elettriche, sistemi di raffreddamento, cavi in fibra ottica, impianti energetici e filiere industriali distribuite su scala globale. In altre parole, la rivoluzione digitale non si sviluppa in uno spazio virtuale, ma poggia su un insieme di infrastrutture materiali il cui funzionamento dipende dall’accesso a risorse sempre più strategiche.
Negli ultimi anni il dibattito pubblico si è concentrato prevalentemente sulla competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina, sul controllo dei semiconduttori avanzati e sul valore strategico dei dati. Molto meno spazio è stato invece dedicato a una questione destinata ad assumere un’importanza crescente: il rapporto tra sviluppo dell’intelligenza artificiale e disponibilità di risorse naturali. Se l’energia rappresenta ormai un elemento consolidato della riflessione sulla sostenibilità delle tecnologie digitali, il ruolo dell’acqua continua invece a essere ampiamente sottovalutato, nonostante costituisca una componente indispensabile per il funzionamento delle infrastrutture che rendono possibile l’intelligenza artificiale.
Questa apparente contraddizione deriva anche dal modo in cui il digitale viene comunemente percepito. Per oltre trent’anni internet è stato descritto come uno spazio “dematerializzato”, quasi indipendente dai vincoli geografici e dalle risorse fisiche. In realtà, ogni processo computazionale richiede energia elettrica, produce calore e necessita di sistemi in grado di dissiparlo. Più aumenta la potenza di calcolo richiesta dai modelli di intelligenza artificiale, maggiore diventa il fabbisogno energetico e, di conseguenza, cresce anche la necessità di raffreddare le infrastrutture che li ospitano. È proprio in questa fase che l’acqua assume un ruolo essenziale, diventando una risorsa tanto invisibile quanto indispensabile.
Questa dimensione materiale della trasformazione digitale è destinata ad acquisire un’importanza crescente nel contesto geopolitico contemporaneo. La competizione internazionale non riguarda più soltanto il possesso delle tecnologie più avanzate, ma anche la capacità di garantire il funzionamento delle infrastrutture che le sostengono. Da questo punto di vista, energia, acqua, capacità di calcolo e disponibilità di semiconduttori costituiscono elementi di un unico sistema, nel quale la vulnerabilità di uno solo di questi fattori può compromettere l’intero ecosistema digitale.
La crescente centralità dell’acqua deve essere letta anche alla luce delle profonde trasformazioni climatiche che stanno interessando numerose regioni del pianeta. Secondo il United Nations World Water Development Report 2024, circa la metà della popolazione mondiale sperimenta almeno una parte dell’anno condizioni di grave scarsità idrica, mentre l’aumento della domanda, l’urbanizzazione e gli effetti del cambiamento climatico stanno intensificando la pressione sulle risorse disponibili (UNESCO, 2024). In questo scenario, l’acqua cessa di rappresentare esclusivamente una questione ambientale e diventa progressivamente un fattore di sicurezza economica e geopolitica.
La diffusione dell’intelligenza artificiale si inserisce dunque in un contesto già caratterizzato da una crescente competizione per l’accesso alle risorse strategiche. L’attenzione rivolta negli ultimi anni alle terre rare, al litio o ai semiconduttori ha finito per oscurare un elemento apparentemente meno sofisticato, ma altrettanto decisivo. Senza acqua, infatti, non è possibile garantire il funzionamento continuativo delle infrastrutture digitali ad alta intensità computazionale. Questo aspetto assume particolare rilievo considerando che l’attuale evoluzione dell’intelligenza artificiale non è trainata soltanto dall’innovazione algoritmica, ma soprattutto dalla disponibilità di una capacità di calcolo senza precedenti.
Per comprendere la portata di questa trasformazione è sufficiente osservare la rapida espansione dei data center nel mondo. Secondo l’International Energy Agency, tali infrastrutture hanno consumato circa 415 terawattora di elettricità nel 2024, valore pari a circa l’1,5% della domanda elettrica globale. Le proiezioni indicano che, entro il 2030, questo consumo potrebbe più che raddoppiare, raggiungendo i 945 terawattora (IEA, Energy and AI, 2025). Dietro questi numeri non vi è soltanto un problema energetico. L’elettricità utilizzata dai processori viene infatti trasformata quasi integralmente in calore, rendendo indispensabili sofisticati sistemi di raffreddamento.
È proprio in questo passaggio che emerge quella che potremmo definire l’impronta idrica nascosta dell’intelligenza artificiale. Contrariamente a quanto si potrebbe immaginare, l’acqua non viene utilizzata per alimentare direttamente gli algoritmi, bensì per mantenere operative le infrastrutture fisiche che consentono ai sistemi di elaborare enormi quantità di dati. Nei data center tradizionali il raffreddamento avviene attraverso circuiti evaporativi o sistemi che richiedono ingenti volumi d’acqua, mentre anche la produzione dell’energia elettrica necessaria al loro funzionamento comporta, in molti casi, un ulteriore consumo idrico. L’impronta dell’intelligenza artificiale è quindi duplice: una componente diretta, legata al raffreddamento, e una indiretta, associata al sistema energetico che alimenta le infrastrutture (Li et al., 2023).
Parlare dell’impronta idrica dell’intelligenza artificiale significa, in realtà, parlare della geografia delle infrastrutture digitali. La localizzazione dei grandi poli computazionali non risponde esclusivamente a criteri economici o tecnologici, ma dipendesempre più dalla disponibilità di energia affidabile, dalla presenza di reti di telecomunicazione ad alta capacità e dall’accesso a risorse idriche sufficienti a garantirne il funzionamento continuo. Ciò implica che la geografia dell’intelligenza artificiale stia progressivamente sovrapponendosi alla geografia delle risorse naturali.
Per lungo tempo si è ritenuto che il potere digitale dipendesse principalmente dal controllo dei dati e degli algoritmi. Oggi appare sempre più evidente che la leadership tecnologica richiede anche il controllo delle infrastrutture materiali e delle risorse che ne assicurano l’operatività. L’intelligenza artificiale, da questo punto di vista, non rappresenta soltanto una rivoluzione tecnologica, ma inaugura una nuova fase della competizione internazionale nella quale la disponibilità di acqua, energia e capacità computazionale diventa parte integrante della sicurezza nazionale.
Dalla sostenibilità ambientale alla sicurezza nazionale
Se l’acqua rappresenta una risorsa essenziale per il funzionamento delle infrastrutture digitali, la questione non può essere affrontata esclusivamente dal punto di vista della sostenibilità ambientale. La rapida espansione dell’intelligenza artificiale suggerisce infatti un cambio di prospettiva: ciò che fino a pochi anni fa appariva come un problema di efficienza energetica si sta progressivamente trasformando in una questione di sicurezza nazionale e di pianificazione strategica.
Questa evoluzione è strettamente legata alla natura stessa dell’intelligenza artificiale contemporanea. I grandi modelli linguistici richiedono una capacità di calcolo senza precedenti e, di conseguenza, infrastrutture sempre più grandi, potenti e concentrate. La costruzione di un moderno data center non dipende soltanto dalla disponibilità di capitale o di tecnologie avanzate, ma richiede un equilibrio tra approvvigionamento energetico, connessioni digitali ad alta capacità, disponibilità di suolo e accesso continuativo alle risorse idriche. In altre parole, la localizzazione delle infrastrutture computazionali sta diventando una scelta geopolitica prima ancora che industriale.
Questa trasformazione è confermata anche dalle analisi dell’International Energy Agency, secondo cui la disponibilità di energia rappresenta già oggi uno dei principali fattori limitanti per l’espansione dei data center in numerosi Paesi (IEA, 2025). A questa criticità si aggiunge una seconda variabile, spesso meno evidente ma destinata ad assumere un peso crescente: la disponibilità di acqua dolce. Il problema non consiste soltanto nella quantità complessiva di acqua consumata, quanto nella sua distribuzione geografica. Molti dei territori più attrattivi per la realizzazione di nuove infrastrutture digitali coincidono infatti con aree già sottoposte a forte stress idrico oppure caratterizzate da un rapido aumento della domanda di acqua da parte delle comunità locali, dell’agricoltura e dell’industria. Ne deriva una competizione tra usi differenti della medesima risorsa che, in prospettiva, potrebbe intensificarsi.
Da questo punto di vista, l’intelligenza artificiale introduce una dinamica in parte nuova. A differenza delle tradizionali infrastrutture industriali, i benefici economici derivanti dall’elaborazione dei dati sono distribuiti su scala globale, mentre i costi ambientali tendono a concentrarsi nei territori che ospitano fisicamente i data center. È una forma di asimmetria che richiama altri processi tipici della globalizzazione, nei quali il valore aggiunto viene prodotto e distribuito ben oltre i confini delle comunità chiamate a sostenere l’impatto delle infrastrutture. Questa considerazione spiega perché il dibattito sull’intelligenza artificiale stia progressivamente uscendo dall’ambito esclusivamente tecnologico per entrare nelle strategie di sicurezza economica degli Stati. La capacità di attrarre investimenti nel settore digitale dipenderà sempre più dalla disponibilità di infrastrutture resilienti, dalla stabilità delle reti energetiche e dalla gestione sostenibile delle risorse naturali. La leadership tecnologica non sarà determinata soltanto dalla qualità degli algoritmi, ma dalla solidità dell’intero ecosistema che li rende operativi.
La nuova ricerca della sovranità infrastrutturale digitale
Negli ultimi due decenni la competizione internazionale si è concentrata prevalentemente sul controllo delle materie prime critiche, delle catene di approvvigionamento e dei semiconduttori avanzati. L’ascesa dell’intelligenza artificiale suggerisce però che il concetto stesso di potenza tecnologica stia evolvendo. Per lungo tempo si è ritenuto che il vantaggio competitivo derivasse principalmente dalla disponibilità di dati e dalla capacità di sviluppare software innovativi. Oggi appare sempre più evidente che questi elementi rappresentano soltanto una parte del problema.
L’efficacia degli algoritmi dipende infatti dall’esistenza di un’infrastruttura fisica in grado di sostenerne il funzionamento continuo. Questo significa che la geografia dell’intelligenza artificiale non coincide necessariamente con quella dell’innovazione scientifica. Un Paese può disporre di eccellenti università e imprese altamente innovative, ma risultare comunque penalizzato qualora non possieda un sistema energetico affidabile, reti digitali adeguate o sufficienti risorse idriche per ospitare grandi infrastrutture computazionali. In questa prospettiva emerge un concetto che potrebbe assumere un ruolo centrale nei prossimi anni: la sovranità infrastrutturale. Con questa espressione non si intende semplicemente la capacità di produrre tecnologia all’interno dei confini nazionali, ma la possibilità di garantire autonomia operativa alle infrastrutture critiche che sostengono l’economia digitale.
La sovranità tecnologica, tema ampiamente discusso negli ultimi anni, rischia infatti di rimanere incompleta se non viene accompagnata da una corrispondente capacità di gestire le infrastrutture fisiche necessarie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Energia, acqua, capacità computazionale e reti di telecomunicazione costituiscono ormai un unico sistema strategico, nel quale ogni componente dipende dalle altre. È probabilmente questa la principale novità introdotta dalla diffusione dell’intelligenza artificiale. Per la prima volta, risorse tradizionalmente considerate appartenenti a settori distinti vengono integrate in un’unica architettura di sicurezza nazionale.
Il ruolo dell’Europa tra autonomia strategica e sostenibilità
L’Unione europea affronta questa trasformazione partendo da una posizione peculiare. Negli ultimi anni Bruxelles ha assunto un ruolo di primo piano nella definizione delle regole per la governance dell’intelligenza artificiale, culminata con l’approvazione dell’AI Act, il primo quadro normativo organico dedicato a questa tecnologia. Parallelamente, la Commissione europea ha individuato nella sovranità digitale uno degli obiettivi strategici del decennio digitale europeo. Tuttavia, la leadership regolatoria non coincide necessariamente con la leadership infrastrutturale.
L’Europa continua infatti a dipendere in larga misura da piattaforme cloud, processori avanzati e grandi operatori extraeuropei. A questa dipendenza tecnologica si aggiungono differenze significative nella disponibilità di energia, nella resilienza delle reti elettriche e nella distribuzione delle risorse idriche tra gli Stati membri (López-Rauhut et al., 2026). Il rischio è che la costruzione di un ecosistema europeo dell’intelligenza artificiale venga affrontata concentrandosi prevalentemente sugli aspetti normativi, trascurando la pianificazione delle infrastrutture che dovranno sostenerlo nel lungo periodo. Le stesse istituzioni europee hanno iniziato a riconoscere questa esigenza. La strategia per la competitività digitale pone crescente attenzione allo sviluppo di data center ad alta efficienza energetica, all’incremento della capacità di calcolo e alla sostenibilità delle infrastrutture digitali (Commissione europea, 2024). Tuttavia, il tema della sicurezza idrica rimane ancora relativamente marginale rispetto al dibattito sull’energia.
La sfida, quindi, non consiste semplicemente nel costruire più data center, ma nel progettare infrastrutture che sappiano conciliare innovazione tecnologica, sicurezza energetica e tutela delle risorse naturali. È su questo equilibrio che si giocherà una parte importante della credibilità della strategia europea per l’intelligenza artificiale. In questa prospettiva, la sostenibilità non rappresenta un vincolo allo sviluppo tecnologico, bensì una componente della resilienza strategica (Jegham et al., 2025). Quanto più un Paese sarà in grado di integrare pianificazione infrastrutturale, gestione delle risorse e innovazione digitale, tanto maggiore sarà la sua capacità di competere in un contesto internazionale caratterizzato da crescente instabilità.
Verso una nuova geopolitica delle infrastrutture digitali
La crescente interdipendenza tra risorse naturali e sviluppo tecnologico suggerisce che l’intelligenza artificiale debba essere interpretata non soltanto come un’innovazione digitale, ma come un fenomeno destinato a ridefinire gli equilibri geopolitici. Ogni rivoluzione tecnologica modifica infatti la domanda di risorse strategiche e, di conseguenza, gli assetti economici e politici che ne regolano l’accesso. Se durante il Novecento il petrolio ha rappresentato il principale fattore della sicurezza energetica globale e negli ultimi anni i semiconduttori sono diventati il simbolo della competizione tecnologica, il prossimo decennio potrebbe essere caratterizzato da una crescente attenzione verso quelle risorse che consentono materialmente il funzionamento dell’economia digitale. In questo scenario, l’acqua occupa una posizione particolare. A differenza delle materie prime critiche, non è una risorsa nuova né rara in senso assoluto. La sua rilevanza deriva piuttosto dalla crescente pressione esercitata contemporaneamente dal cambiamento climatico, dalla crescita demografica, dalla produzione energetica e, oggi, anche dall’espansione delle infrastrutture digitali. L’intelligenza artificiale non crea quindi un nuovo problema idrico, ma contribuisce ad aumentare la competizione per una risorsa già sottoposta a forti tensioni.
Naturalmente sarebbe riduttivo attribuire all’acqua un ruolo esclusivo nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Le variabili in gioco sono molteplici e comprendono disponibilità di capitale, ricerca scientifica, innovazione industriale, formazione di competenze e accesso ai mercati globali. Tuttavia, ignorare la dimensione materiale della trasformazione digitale rischierebbe di produrre una rappresentazione incompleta della realtà. Ogni algoritmo opera infatti all’interno di un’infrastruttura fisica e ogni infrastruttura fisica dipende, in misura diversa, dalla disponibilità di risorse naturali. È probabilmente questa la principale lezione che emerge dall’attuale evoluzione dell’intelligenza artificiale. La distinzione tra mondo digitale e mondo materiale, che ha accompagnato per molti anni il dibattito sull’innovazione, appare oggi sempre meno sostenibile. La crescita della capacità computazionale richiede energia, l’energia richiede infrastrutture e le infrastrutture, a loro volta, richiedono acqua. Comprendere questa catena di interdipendenze significa interpretare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale in una prospettiva più ampia, nella quale tecnologia, ambiente ed economia non costituiscono ambiti separati, ma componenti di uno stesso sistema.
In conclusione, l’acqua rappresenta oggi una delle risorse più trascurate nel dibattito pubblico sull’intelligenza artificiale. Eppure è proprio la sua apparente invisibilità a renderla strategica. Mentre l’attenzione internazionale continua a concentrarsi sulla competizione per i chip, sui modelli linguistici e sulla corsa agli investimenti miliardari, la vera sfida potrebbe giocarsi sulla capacità degli Stati di garantire infrastrutture resilienti, approvvigionamenti energetici sicuri e una gestione sostenibile delle risorse naturali. La leadership nell’intelligenza artificiale non dipenderà soltanto da chi svilupperà gli algoritmi più avanzati, ma anche da chi saprà costruire le condizioni materiali perché tali algoritmi possano operare nel tempo in modo efficiente, sicuro e sostenibile. Se il Novecento è stato il secolo in cui il petrolio ha ridisegnato gli equilibri geopolitici mondiali, il XXI secolo potrebbe essere ricordato come l’epoca in cui la competizione tecnologica ha riportato al centro una risorsa antica quanto la civiltà stessa. Non perché l’acqua sia diventata improvvisamente più preziosa, ma perché la rivoluzione digitale ci ricorda che nessuna innovazione è davvero immateriale.
- Commissione europea (2024), Communication on boosting Europe’s AI innovation e documenti sul programma AI Factories.
- International Energy Agency (2025), Energy and AI, IEA, Paris https://www.iea.org/reports/energy-and-ai, Licence: CC BY 4.0
- Jegham, N., Abdelatti, M., Elmoubarki, L., & Hendawi, A. (2025). How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference. arXiv:2505.09598.
- Li P., Yang J., Islam M.A., Ren S. (2023), Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models, University of California Riverside & University of Texas at Arlington.
- López-Rauhut, M., Landrieu, L., Aubry, M., & Ligozat, A.-L. (2026). Environmental Footprint of GenAI Research: Insights from the Moshi Foundation Model. arXiv:2604.11154.
- UNESCO (2024), United Nations World Water Development Report 2024 – Water for Prosperity and Peace.
Marco Bertoncelli 
Guglielmo Calvi 
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