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Sam Altman respinge le accuse sui consumi dell’AI

24 Febbraio 2026

Il dibattito sul consumo energetico dell’intelligenza artificiale torna al centro dell’attenzione dopo le dichiarazioni di Sam Altman. Il CEO di OpenAI, intervenendo a margine dell’AI Impact Summit in India, ha respinto con decisione le accuse sull’uso eccessivo di risorse da parte di ChatGPT, definendo “false” le stime che circolano online.

Altman smentisce le accuse sul consumo di acqua dei data center

Altman ha bollato come “completamente non vere” le affermazioni secondo cui ChatGPT utilizzerebbe migliaia di litri d’acqua per ogni singola richiesta.

Le critiche si concentrano sul fatto che i data center impiegano grandi quantità di acqua per il raffreddamento dei componenti elettrici.

È vero che il consumo di acqua nei data center è storicamente elevato, ma molte nuove strutture stanno adottando sistemi di raffreddamento alternativi che riducono o eliminano l’uso diretto di acqua. Tuttavia, un recente report di Xylem e Global Water Intelligence prevede che, con l’aumento della domanda di calcolo, l’acqua utilizzata per il raffreddamento potrebbe più che triplicare nei prossimi 25 anni.

Il tema dell’impatto ambientale dei data center AI resta quindi aperto, anche se Altman invita a distinguere tra dati verificati e stime sensazionalistiche.

Il vero nodo è il consumo energetico dell’intelligenza artificiale

Se sul fronte dell’acqua il CEO di OpenAI parla di allarmismi infondati, sull’energia il tono è diverso. Altman riconosce che l’uso complessivo di elettricità legato all’AI è in crescita, non tanto per singola query, quanto per la diffusione massiccia dei sistemi di intelligenza artificiale.

Secondo un report del Fondo Monetario Internazionale, nel 2023 il consumo elettrico globale dei data center aveva già raggiunto livelli comparabili a quelli di interi Paesi come Germania o Francia. Un dato che alimenta le preoccupazioni sull’energia dei data center AI e sulle reti elettriche nazionali.

Per Altman, la risposta non è rallentare lo sviluppo tecnologico, ma accelerare la transizione verso fonti più pulite come nucleare, eolico e solare.

Il confronto tra AI e cervello umano

Nel corso dell’intervista, Altman ha anche risposto a un confronto avanzato in passato da Bill Gates, secondo cui l’efficienza del cervello umano dimostrerebbe che l’AI potrebbe diventare molto più efficiente nel tempo.

Il CEO di OpenAI ha ribaltato la prospettiva: addestrare un modello richiede energia, ma anche “addestrare un essere umano” comporta decenni di consumo di risorse. Il confronto corretto, secondo Altman, dovrebbe avvenire nella fase di inference, cioè quando un modello già addestrato risponde a una domanda.

In questo scenario, sostiene, l’intelligenza artificiale potrebbe aver già raggiunto livelli di efficienza energetica comparabili o superiori a quelli umani.

Le critiche e le tensioni sul territorio

Le parole di Altman hanno acceso il dibattito online, anche per il parallelo tra tecnologia e persona. Sridhar Vembu, co-fondatore di Zoho Corporation, ha criticato l’equivalenza tra AI e essere umano, sottolineando i rischi culturali e sociali di un simile paragone.

Intanto, governi e aziende stanno investendo miliardi in nuove infrastrutture. Ma la crescita dei data center non è priva di ostacoli: alcune comunità locali, soprattutto negli Stati Uniti, temono un aumento dei costi energetici e una pressione sulle reti elettriche.

Emblematico il caso di San Marcos, in Texas, dove il consiglio comunale ha recentemente bocciato un progetto da 1,5 miliardi di dollari per un nuovo data center dopo mesi di opposizione pubblica.

AI e sostenibilità, un equilibrio ancora da trovare

Il consumo energetico dell’intelligenza artificiale resta una questione centrale nel confronto tra innovazione e sostenibilità. Se da un lato l’AI promette maggiore efficienza in numerosi settori, dall’altro richiede infrastrutture energivore che pongono nuove sfide ambientali.

Altman sostiene che la soluzione non sia frenare lo sviluppo, ma ampliare e diversificare la produzione di energia, puntando su fonti rinnovabili e nucleari. Il futuro dell’AI, dunque, dipenderà non solo dalla potenza dei modelli, ma anche dalla capacità di rendere sostenibile l’ecosistema che li alimenta.

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