Il tema dell’impatto energetico dell’intelligenza artificiale (IA) è salito alla ribalta con l’iniziativa della Commissione Europea, che ha recentemente avviato una consultazione pubblica per l’introduzione di un’etichetta energetica per i modelli di IA. Questo passo mira a stabilire un quadro di riferimento per misurare il consumo energetico e le emissioni associate ai sistemi di IA, come ChatGPT, Claude e Gemini. La consultazione offre a imprese e organizzazioni la possibilità di contribuire a un’analisi che potrebbe cambiare il modo in cui comprendiamo e gestiamo l’energia consumata da queste tecnologie.
Il contesto della consultazione pubblica
La consultazione aperta il 7 aprile 2026 ha come obiettivo principale quello di raccogliere input da aziende di diverse dimensioni, dalle startup alle grandi imprese, che sviluppano sistemi di intelligenza artificiale di uso generale (GPAI). Fino al primo giugno, i partecipanti hanno l’opportunità di compilare un questionario online anonimo, il cui esito contribuirà a definire le metrics e gli standard per la futura etichetta energetica.
Perché è necessaria un’etichetta energetica per l’IA?
La necessità di un’etichetta energetica per l’IA affonda le radici in un problema crescente: l’impatto energetico dei modelli di intelligenza artificiale. Fino a qualche anno fa, il focus era principalmente sul “training” dei modelli, un processo che richiede ingenti risorse energetiche; ad esempio, l’allenamento di GPT-3 ha richiesto circa 1.287 MWh, mentre GPT-4 ha consumato quasi 50 GWh. Tuttavia, attualmente oltre l’80% del consumo di energia è destinato all’inferenza, il momento in cui i modelli addestrati elaborano nuovi dati e generano risposte.
Le stime dell’Agenzia Internazionale per l’Energia indicano che il consumo globale dei data center potrebbe più che raddoppiare entro il 2030, raggiungendo circa 945 TWh, un consumo che supera quello annuale del Giappone. In Italia, si prevede un incremento del 127% entro la fine del decennio, con l’IA come principale responsabile di questo aumento. Questa crescente domanda di energia ha reso urgente la creazione di una misura di trasparenza per monitorare e confrontare l’impatto ambientale dei sistemi di IA.
Come funzionerà l’etichetta energetica
Il funzionamento dell’etichetta energetica per l’IA è ancora in fase di definizione, ma si prevede che seguirà un modello simile a quello utilizzato per gli elettrodomestici, con una scala di valutazione da A a G. Le metriche candidate per l’etichetta includono il consumo energetico per token, le emissioni di CO₂ equivalente per task, e l’efficienza energetica calcolata in Flops per watt.
Una delle ipotesi più discusse è l’adozione di un sistema a doppio livello: dati tecnici dettagliati per le aziende che acquistano servizi di cloud IA e una versione semplificata per il pubblico, con codici QR che rimandano a un registro pubblico. Questo approccio potrebbe migliorare la trasparenza e consentire agli utenti di prendere decisioni più informate riguardo ai servizi di IA che utilizzano.
Le sfide da affrontare
Nonostante l’intento positivo dell’etichetta energetica, ci sono sfide significative da affrontare. Prima di tutto, è necessario garantire l’accessibilità e l’affidabilità dei dati necessari per misurare i consumi energetici durante le fasi di addestramento e inferenza. Inoltre, gli attuali indicatori di performance devono essere adeguati per descrivere in modo accurato l’efficienza energetica e le emissioni dei sistemi di IA.
Un altro aspetto cruciale riguarda la cooperazione tra le diverse parti interessate del settore, inclusi sviluppatori di software, fornitori di servizi cloud e aziende di hardware. Solo così sarà possibile sviluppare un sistema di etichettatura che sia efficace e accettato dal mercato.
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