Quanto consuma ChatGPT? L’energia (vera) di una domanda all’AI

Ammettilo: ogni tanto, dopo aver chiesto a ChatGPT come si scrive una mail o quanti anni aveva un attore in un certo film, una vocina ti dice che stai sprecando le risorse del pianeta. Hai letto da qualche parte che ogni domanda all'intelligenza artificiale "beve una bottiglia d'acqua" o consuma "dieci volte una ricerca su Google". Ho controllato i numeri veri, quelli usciti tra il 2025 e il 2026. La buona notizia è che quella vocina ha torto. La cattiva è che il problema c'è davvero — solo che non è dove pensi.

Partiamo dal numero che conta per te: quanto costa, in energia e acqua, una singola domanda di testo a un chatbot.

Le uniche due aziende che hanno messo dei numeri sul tavolo sono OpenAI (ChatGPT) e Google (Gemini). Nel giugno 2025 l'amministratore delegato di OpenAI, Sam Altman, ha scritto sul suo blog che una domanda media a ChatGPT consuma circa 0,34 wattora di elettricità e circa un quindicesimo di cucchiaino d'acqua. Poco dopo Google ha pubblicato i dati di Gemini: 0,24 wattora a domanda, 0,03 grammi di anidride carbonica e 0,26 millilitri d'acqua, cioè circa cinque gocce.

Tradotto in cose che vedi tutti i giorni: quella domanda costa quanto tenere acceso un forno per poco più di un secondo, o una lampadina a basso consumo per un paio di minuti. L'acqua sono cinque gocce. Non una bottiglia: cinque gocce. Google lo riassume così: l'impatto di un prompt equivale a guardare la televisione per meno di nove secondi.

Un'avvertenza onesta, perché qui voglio darti i numeri giusti e non quelli che fanno più effetto: queste cifre misurano soprattutto i chip che fanno il calcolo. Aggiungendo il raffreddamento, la rete e tutto il contorno del data center, il consumo reale per domanda può arrivare circa al doppio. Resta comunque una quantità minuscola.

Se la singola domanda costa cinque gocce, perché tutti dicono il contrario?

Perché la cifra che è diventata virale è vecchia. Nasce da una stima del 2023 che parlava di circa 3 wattora per domanda, dieci volte tanto, da cui il famoso "dieci volte una ricerca Google". Quella stima è stata costruita quando i modelli erano più lenti, l'hardware meno efficiente e i dati pubblici quasi inesistenti. Da allora i modelli sono diventati molto più efficienti, e analisi indipendenti hanno corretto il tiro al ribasso di circa dieci volte.

Il punto è che il titolo allarmista viaggia più veloce della smentita. "La tua mail all'AI prosciuga un fiume" fa cliccare; "in realtà sono cinque gocce" no. Così la cifra sbagliata è rimasta incollata nell'immaginario di tutti, mentre i numeri reali venivano riscritti in silenzio.

Attenzione, però: il fatto che le aziende dichiarino numeri bassi non chiude la questione. Lo dicono loro, di sé stesse, senza che nessuno possa verificarli fino in fondo. Alcune stime indipendenti, partendo da modelli più trasparenti, arrivano a cifre molto più alte. La verità più probabile sta nel mezzo, ma il punto resta: ti stanno chiedendo di fidarti.

Ecco il dettaglio che cambia tutto e che quasi nessuno ti racconta. Quei numeri rassicuranti valgono per una domanda di testo semplice. Ma l'AI oggi fa molto di più che rispondere a parole.

Quando chiedi di generare un'immagine, di creare un video, di "ragionare" a lungo su un problema complesso, o quando metti al lavoro un agente che esegue decine di passaggi da solo, il conto cambia radicalmente. L'Agenzia Internazionale dell'Energia stima che queste attività possano consumare da centinaia a migliaia di volte di più di una semplice domanda testuale. Lo stesso vale per i modelli più nuovi e potenti: alcune analisi indicano che le risposte più complesse possono arrivare a decine di wattora ciascuna, non più frazioni di uno.

Quindi la domanda "quanto consuma l'AI?" non ha una risposta sola. Dipende da cosa le chiedi. Chiacchierare costa cinque gocce. Farti fare un video costa come una piccola lavatrice. È questo tipo di uso — non la curiosità del sabato sera — quello che fa crescere i consumi.

E qui arriviamo al punto che conta davvero. Una goccia è niente. Ma moltiplicala per qualche miliardo, ogni giorno.

ChatGPT da solo, secondo i dati di OpenAI, serve oltre 2,5 miliardi di domande al giorno. Aggiungi Gemini, Copilot, Perplexity, e tutta l'AI infilata dentro motori di ricerca, telefoni e programmi che usi senza accorgertene. Il singolo gesto è irrilevante; la somma no.

Il modo serio di guardare il fenomeno è dall'alto, dai data center — i capannoni pieni di computer dove tutto questo accade. I numeri dell'Agenzia Internazionale dell'Energia sono netti: i data center di tutto il mondo sono passati da circa 415 terawattora nel 2024 e raddoppieranno verso i 945 terawattora entro il 2030, con l'AI come motore principale. Per darti la misura: 945 terawattora sono poco più di tutta l'elettricità che consuma il Giappone in un anno. Negli Stati Uniti, entro fine decennio, i data center consumeranno più corrente della produzione di alluminio, acciaio, cemento e chimica messe insieme. In Europa si prevede una crescita da circa 70 a 115 terawattora.

C'è poi un paradosso che spiega tutto. Ogni singola operazione diventa più efficiente anno dopo anno — i chip migliorano, i modelli si ottimizzano. Eppure il consumo totale esplode lo stesso, perché i modelli diventano più grandi e l'uso cresce più in fretta dell'efficienza. Lo si vede persino nei conti di chi questi data center li gestisce: Google ha tagliato del 12% le emissioni dei suoi data center, ma nello stesso anno il consumo elettrico assoluto è cresciuto del 27%. Più efficiente per unità, più affamato in totale.

Mettiamo in fila una cosa che, a ben guardare, è la notizia vera: di tutte le aziende che ti vendono intelligenza artificiale, solo OpenAI e Google hanno pubblicato dei numeri per domanda. Anthropic, Perplexity, Microsoft Copilot, xAI e Apple non hanno diffuso metriche comparabili.

Significa che, quando leggi una cifra rassicurante, vale per due servizi su tanti, è auto-dichiarata, e in un caso non è ancora passata da una verifica indipendente. Tutto il resto è una scatola nera. Per un tema che tira in ballo bollette elettriche, consumo d'acqua e rete energetica di interi Paesi, questa opacità non è un dettaglio: è il vero problema politico della faccenda.

Se è il tuo caso, ti dico come la vedrei io.

Smetti di sentirti in colpa per la singola domanda. Chiedere a ChatGPT una scemenza è, dal punto di vista energetico, irrilevante: incide sul tuo impatto ambientale meno di un caffè o di dieci minuti di streaming. Per inciso, l'Agenzia Internazionale dell'Energia ha calcolato che se tutte le ricerche del mondo fossero fatte con semplici domande testuali all'AI, consumerebbero meno dell'1% dell'elettricità che i data center già usano oggi. Le domande di testo sono una briciola.

Stai attento a come usi l'AI quando l'uso diventa serio. Generare valanghe di immagini o video "tanto per", lasciar girare agenti automatici giorno e notte, produrre contenuti a raffica senza uno scopo: lì il conto inizia a contare, soprattutto se è la tua azienda a farlo su scala. Usare l'AI con un minimo di criterio non è solo ecologia, è anche buon senso economico — ogni elaborazione che non ti serve è tempo e denaro buttati.

È lo stesso principio che vale per un sito web. Un sito appesantito da immagini enormi, script inutili e codice gonfio brucia energia (e pazienza dell'utente) a ogni singola visita, moltiplicata per migliaia di visite. Un sito leggero e ben fatto consuma meno, carica più in fretta e converte di più. L'efficienza non è un sacrificio estetico: è la cosa che, quasi sempre, fa anche bene al business. È esattamente il ragionamento che applico quando faccio un check-up di un sito.

Pretendi trasparenza. A parità di servizio, premia chi i suoi numeri li pubblica. È l'unico modo perché quei numeri, prima o poi, diventino la regola e non l'eccezione.

La prossima volta che chiedi una cavolata a ChatGPT, quindi, fallo pure: sono cinque gocce. Il pianeta non si gioca lì. Si gioca nei capannoni grandi come quartieri che stiamo costruendo in tutto il mondo, e nella domanda — molto più scomoda — di chi li alimenterà, con cosa, e a spese di chi.

• Sam Altman, blog personale (giugno 2025), ripreso da IEEE Spectrum — prima fonte per il consumo di una domanda a ChatGPT (~0,34 Wh; ~1/15 di cucchiaino d'acqua). Dato auto-dichiarato dall'azienda, senza documentazione tecnica di supporto: va letto come ordine di grandezza, non come misura verificata.
• Google, "Measuring the environmental impact of AI inference" (agosto 2025), sintesi su Data Center Dynamics — dati su Gemini (0,24 Wh, 0,03 g CO₂e, 0,26 ml d'acqua a prompt). Metodologia pubblicata dall'azienda; al momento non ancora sottoposta a revisione tra pari indipendente, e la stima della CO₂ usa un criterio "market-based" che tende a sottostimare l'impatto sulla rete locale.
• Epoch AI (febbraio 2025), discussa nell'analisi indipendente di Hannah Ritchie — ha rivisto al ribasso di ~10 volte la stima storica, portandola intorno a 0,3 Wh per GPT-4o. Utile per capire perché la vecchia cifra virale era sovrastimata.
• Agenzia Internazionale dell'Energia (IEA), "Energy and AI" e "Key Questions on Energy and AI" (2025–2026) — sintesi esecutiva e aggiornamento sulle domande chiave. Fonte di riferimento per i dati aggregati: consumo dei data center (415 → ~945 TWh entro il 2030), confronto con il consumo del Giappone, peso di video/ragionamento/agenti, e stima sul consumo complessivo delle ricerche testuali. È la fonte più solida e indipendente del gruppo.
• Brookings Institution (aprile 2026) — Global energy demands within the AI regulatory landscape. Utile per il "paradosso dell'efficienza" (efficienza per unità che migliora mentre il consumo assoluto cresce) e per i dati su Google (-12% emissioni, +27% consumo elettrico nello stesso anno).
• Earth911 (marzo 2026) — Your AI Carbon Footprint: What Every Query Really Costs. Riepilogo sul tema della trasparenza: quali aziende hanno pubblicato dati e quali no.
• Nota di metodo — le equivalenze quotidiane (secondi di TV, microonde, gocce d'acqua) provengono dalle stesse fonti aziendali e servono a rendere comprensibili gli ordini di grandezza, non a fornire misure precise. Tutti i numeri di questo tipo, a oggi, vanno presi con un margine di incertezza ampio, proprio per la scarsa trasparenza del settore.