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Data center a gas naturale negli Usa, dubbi sulla sostenibilità

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Undici progetti legati ai big dell’AI potrebbero superare i 129 milioni di tonnellate annue di gas serra. Crescono i dubbi sulla sostenibilità dell’infrastruttura digitale

Negli Stati Uniti undici progetti di data center alimentati a gas naturale potrebbero generare emissioni annuali superiori a quelle di interi Paesi, con stime che superano i 129 milioni di tonnellate di gas serra, secondo documenti ufficiali analizzati da Wired Usa.

Queste strutture sono progettate per sostenere la crescita dei modelli AI e dei servizi digitali avanzati, con aziende come OpenAI, Meta, Microsoft e xAI tra i principali beneficiari di questa nuova capacità computazionale.

Il modello “behind-the-meter”

Per rispondere rapidamente alla domanda energetica, molte aziende stanno adottando soluzioni di produzione autonoma, costruendo impianti direttamente collegati ai data center e non alla rete elettrica tradizionale. Questo approccio, noto come “behind-the-meter power”, consente di aggirare i tempi lunghi di connessione alla rete e di evitare impatti immediati sulle bollette energetiche.

Ma la scelta di ricorrere a turbine a gas naturale introduce un costo ambientale significativo, aumentando le emissioni in un momento in cui il settore energetico dovrebbe ridurre la dipendenza dai combustibili fossili.

Tra i progetti più discussi figurano i data center di xAI in Tennessee e Mississippi, dove l’utilizzo di turbine a gas potrebbe generare milioni di tonnellate di CO2 equivalente ogni anno.

Questi sviluppi hanno già innescato proteste locali e azioni legali, con comunità e associazioni ambientaliste che contestano l’impatto sul territorio e sulla qualità dell’aria.

Il costo climatico dell’AI

L’aumento delle emissioni legate ai data center solleva interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine dell’intero ecosistema digitale, soprattutto se la crescita continuerà a essere sostenuta da fonti fossili.

Il tema non riguarda solo l’energia, ma il modello di sviluppo dell’AI. La necessità di potenza computazionale spinge verso soluzioni rapide e scalabili, ma spesso non allineate con gli obiettivi climatici.

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