Il consumo di energia elettrica da parte dei data center è destinato a esplodere nel corso del 2026: secondo Gartner, infatti, il dato a livello globale dovrebbe crescere del 26%. In altre parole, la società di analisi e ricerca prevede che a fine anno si saranno raggiunti i 565 terawattora (TWh), rispetto ai 447 TWh registrati nel 2025.L’equilibrio tra fabbisogno energetico e capacità di calcolo“La continua domanda di carichi di lavoro di AI ad alta intensità di calcolo sta guidando una crescita senza precedenti del consumo energetico dei data center, mentre la capacità di intelligenza artificiale è ora limitata dalla disponibilità di energia, rendendo la sicurezza energetica dei data center il nuovo terreno di scontro per la scalabilità e la protezione dei margini nella corsa globale all’AI”, spiega Linglan Wang, director analyst di Gartner.Nel 2026, la domanda globale di energia per i data center aumenterà quindi del 27%, raggiungendo i 132 gigawatt (GW), rispetto ai 104 GW del 2025. Gartner stima che arriverà a 290 GW entro il 2030, a testimonianza della portata e del ritmo senza precedenti con cui le applicazioni di intelligenza artificiale di nuova generazione stanno incrementando la domanda.Servono investimenti miratiAnche i server ottimizzati per l’AI continuano ad alimentare l’aumento del consumo energetico dei data center. Gartner prevede che l’adozione di macchine ad hoc rappresenterà il 31% del consumo nel 2026 e che entro il 2027 il loro fabbisogno supererà quello dei server convenzionali.Con un consumo di energia elettrica per i data center stimato a oltre 1.200 TWh entro il 2030, l’offerta della rete elettrica sarà insufficiente a soddisfare le esigenze dei futuri data center, con ripercussioni su tutti gli utenti.Per Wang non ci sono alternative: “I responsabili delle infrastrutture e delle operazioni devono dare priorità agli aggiornamenti di efficienza e alla sicurezza dell’accesso alla rete”, avverte l’analista, “investendo inoltre in sistemi di raffreddamento ad alta efficienza e nell’edge computing per mitigare i vincoli energetici e garantire una crescita sostenibile e scalabile”.Chi consuma di più: Stati Uniti saldamente in testaLe previsioni di Gartner sono in linea con la traiettoria di crescita dei consumi delineata dal rapporto “Dare Energ-IA all’Italia” dell’Istituto per la Competitività (I-Com). Secondo lo studio, infatti, attualmente data center e infrastrutture per l’elaborazione del dato assorbono circa l’1,5% dell’elettricità mondiale, ma entro il 2030 il consumo potrebbe aumentare del 127%, passando da 416 TWh a 946 TWh. Parallelamente, la capacità installata globale salirà da 97 GW nel 2024 a 226 GW.In questo scenario, sempre secondo I-Com gli Stati Uniti guidano la classifica con il 44% dei consumi, seguiti da Cina (25%) ed Europa (16%). In Ue il peso dei data center sul fabbisogno elettrico è già pari al 3%, con punte record in Irlanda, dove nel 2023 il settore ha inciso per il 21% dei consumi nazionali.L’avvento dell’AI generativa amplifica questa tendenza, poiché l’addestramento dei modelli richiede enormi quantità di energia: basti pensare che GPT-4 ha consumato oltre 62mila Mwh solo in fase di training.La prospettiva italianaAnche in Italia, come ha sottolineato su CorCom Leonardo Rossetto, principal at Arthur D. Little, si osserva una crescita repentina delle richieste di connessione, passate da 30 a circa 80 GW, con una concentrazione significativa nel Nord-Ovest e un polo milanese che da solo sfiora i 12 GW.Tuttavia, la dimensione della pipeline è profondamente diversa dalla dimensione del fabbisogno reale. Solo 700 MW sono contrattualizzati e 7,5 GW approvati.È il fenomeno del backlog fantasma: una domanda potenziale molto più ampia della domanda realizzabile. E, secondo Rossetto, governare questa differenza rappresenta una delle principali sfide per il sistema elettrico italiano.Sul fronte dei consumi effettivi, il Paese parte da valori contenuti — circa 570 MW IT installati e 3,5 TWh/anno — ma la curva è destinata a crescere rapidamente. Al 2035 i data center potrebbero rappresentare fino al 13% della domanda elettrica nazionale, imponendo un ripensamento profondo della pianificazione energetica e infrastrutturale.Serve un modello architetturale distribuitoLa questione naturalmente è già arrivato sul tavolo del World Economic Forum. Il quadro emerso è chiaro: l’evoluzione dell’AI non riguarda più solo software e modelli ma l’intero ecosistema che consente alle applicazioni di muoversi, operare e prendere decisioni nel mondo reale.La risposta, secondo gli esperti del World Economic Forum, è nelle architetture distribuite, a patto che garantiscano la capacità di spostare l’intelligenza con efficienza. Una ricerca di Bell Labs indica un aumento a doppia cifra del traffico tra data center e aree metropolitane nei prossimi anni. È il segnale di un cambiamento strutturale.L’addestramento dei modelli si estende su più siti. L’inferenza si avvicina agli utenti. Le aree metropolitane diventano nodi attivi dell’ecosistema. Le reti non rappresentano più un semplice livello di trasporto. Diventano la tessitura intelligente che sincronizza dati, calcolo e decisioni tra edge, metro e core. In questo scenario, lla connettività assume un ruolo centrale: stabilisce dove può risiedere l’intelligenza e con quali livelli di previsione e affidabilità.