L’altro problema dell’IA: saremo sommersi dai rifiuti elettronici dei data center

Elevato consumo energetico e grandi quantità di acqua per il raffreddamento. I data center hanno un costo collettivo molto elevato, e la loro diffusione - che va di pari passo con la progressione dell'IA generativa - avrà ripercussioni sempre più tangibili e drammatiche. Anche per quanto riguarda i rifiuti, aspetto fino ad ora trascurato, ma messo in evidenza da un white paper relalizzato da Basel Action Network (BAN), l'organizzazione ambientalista nota per le sue battaglie contro il traffico internazionale di rifiuti tossici.

Il dossier, infatti, mette l'accento sulla quantità di rifiuti elettronici, i RAEE, che i data center produrranno nei prossimi anni. Si chiama The Coming AI Waste Waveil documento del BAN che, citando dati McKinsey, sottolinea che tra il 2025 e il 2030 l'industria investirà circa 7.000 miliardi di dollari per costruire l'infrastruttura necessaria a sostenere l'IA. Per comprendere quanto sia enorme l'investimento compresso in appena cinque anni, secondo il dossier la stessa cifra metterebbe fine alla fame nel mondo per i prossimi 75 anni. Soldi che serviranno a raggiungere 219 gigawatt di capacità totale nei data center entro il 2030, l'80% in più rispetto al 2025: sempre per fare paragoni utili a capire quanto sia alta la posta in gioco, la stessa mole di energia potrebbe alimentare tutte le abitazioni degli Stati Uniti messe insieme. Restando in America, solamente lì, sono in programma 4.871 impianti per sfamare la sete di IA necessaria allo sviluppo delle big tech e delle aziende che useranno questa tecnologia.

Ambiente

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di Paolo Travisi 15 Giugno 2026

"I rifiuti elettronici rappresentano già il flusso di rifiuti in più rapida crescita sul pianeta e solo un quinto viene gestito correttamente", ha affermato Jim Puckett, cofondatore di BAN, ma perché queste infrastrutture produrranno questa enorme mole di rifiuti? La velocità di sviluppo della tecnologia attuale ha saturato i limiti fisici del silicio contenuto nei chip, per cui per aumentare la potenza richiesta dall'IA sono stati aggiunti chip che lavorano in parallelo. Milioni di macchine che una volta obsolete devono essere smaltite. Per il BAN,l'87% della massa complessiva delle infrastrutture di un data centerè rappresentato da trasformatori, sistemi UPS, cablaggi in rame, sistemi di raffreddamento, di backup con batterie e generatori diesel. Ed il problema è che non esiste un piano strutturato per gestire questi rifiuti, che contengono anchepiombo, mercurio, cadmio e sostanze chimiche persistenti, oltre a metalli preziosi difficili da recuperare.

A questo si aggiunge l'effetto contagio, chiamato AI waste contagion: ovvero l'obsolescenza indotta su dispositivi che si trovano fuori dai data center, comePC, smartphone, dispositivi edge, infrastrutture di telecomunicazione, resi obsoleti in tempi rapidissimi dai nuovi requisiti hardware imposti dall'IA. Insomma quel che diventa vecchio, si deve cambiare per essere al passo con il mercato, e non è il frutto di scelte consapevoli di consumatori e imprese.

Le cifre stimate dall'organizzazione ambientalista hanno volumi davveri giganteschi: entro il 2050 saremo sommersi da una forbice compresa tra 395 e 617 milioni di tonnellate di rifiuti elettronici legati anche all'IA, l'equivalente di un massimo (nell'ipotesi peggiore) di23 milioni di container che allineati circonderebbero la Terra per ben sei volte. Per comprendere meglio le proporzioni. Ad oggi, si producono circa 67 milioni di tonnellate di e-waste all'anno, di cui — secondo il Global E-Waste Monitor dell'ONU citato nel rapporto —solo il 22,3% viene riciclato in modo corretto. Il white paper però precisa che si tratta di proiezioni, sottostimate o sovrastimate? È presto per dirlo, ma sicuramente intende porre l'attenzione e accendere la sensibilità suun fenomeno nuovo, che potrebbe essere incontrollabile. Ma se ora l'attenzione è stata posta sui RAEE, nei prossimi approfondimenti, BAN annuncia di voler analizzare anche il livello di tossicità di questi nuovi rifiuti, che potrebbero contenere PFAS nei liquidi di raffreddamentoe infine, l'assenza totale di un piano per gestire questi volumi di rifiuti da parte di hyperscaler comeAWS, Microsoft Azure, Google, Meta, Oracle o Alibaba. "Ci troviamo tutti a partecipare alla corsa all'intelligenza artificiale", afferma il rapporto, “quasi sempre senza essere consapevoli delle conseguenze più ampie che ne derivano".