Dietro alla domanda di intelligenza artificiale che spinge il mercato del digitale e che sta trasformando soluzioni e organizzazioni si è accesa una richiesta di energia che sta a sua volta trasformando il sistema dell’offerta. Per sostenere lo sviluppo dell’AI si deve naturalmente mettere in campo, come sta avvenendo, uno sviluppo della capacità di elaborazione e di storage. Su questa spinta, la grande industria dei data center, sta rispondendo con uno sviluppo che si riflette in modo sempre più diretto in una decisa crescita nella domanda di energia. Ed è anche per questa ragione che il tema della competitività delle imprese, che da tempo è direttamente associata ai costi energetici, deve tenere in crescente considerazione il rapporto tra Data center, AI er energia.
Data center, AI ed energia: l’Italia verso una capacità che potrebbe raggiungere gli 1,8 GW nel 2030
Le simulazioni realizzate nell’ambito dell’ultimo “AI for Energy Report 2026” dell’Energy&Strategy della School of Management del Politecnico di Milano, mostrano che la relazione dinamica tra data center, AI ed energia potrebbe portare la capacità italiana a raggiungere gli 1,8 GW entro il 2030. Uno scenario questo che si verificherebbe nel caso in cui il sistema dovesse essere sostenuto da politiche ad hoc e da maggiori investimenti e che Energy&Strategy definisce come High Attractiveness. Una alternativa questa a uno scenario caratterizzato invece da una sostanziale continuità con il presente, definito come Low Attractiveness e destinato a far crescere la capacità a 0,9 GW. Il report invita poi a considerare anche una terza ipotesi Medium che risponde a una simulazione di crescita nell’ordine di 1,2 GW.
Queste prospettive sono il frutto di una analisi che tiene in considerazione sia le attuali richieste di connessione ad alta e altissima tensione all’ottobre 2026, sia la realistica presa di atto che non tutte ovviamente riusciranno a concretizzarsi in progetti veri e propri. Una correzione peraltro che si appoggia a dati secondo i quali le richieste che arrivano a superare il traguardo di una conclusione positiva del procedimento è inferiore al 2%. (leggi il servizio Data center in Italia tra infrastrutture e geografia n.d.r.).
L’evoluzione dei consumi relativi ai data center in Europa
Alzando lo sguardo per comprendere l’intera Europa, con l’obiettivo di valutare la dinamica dei consumi, si può osservare come il settore dei data center sia destinato a contribuire per il 28% all’aumento del fabbisogno elettrico continentale nel periodo considerato 2023 – 2030, con consumi calcolati in 89 TWh che si collocano – significativamente – alle spalle della crescita prevista per il settore industriale a 177 TWh, caratterizzato come ben noto da un ampio processo di elettrificazione. Il tutto in una dinamica di crescita europea complessiva dell’energia che dovrebbe passare da 3.214 a 3.533 TWh con un progresso dell’1,4%.
Alzando ulteriormente lo sguardo per guardare oltre i confini continentali, nel periodo 2020-2025 si è registrata una crescita che ha sfiorato di poco il raddoppio con un 93% in termini di capacità installata (che arriva a 114 GW). Nello stesso periodo i consumi sono cresciuti dell’80% arrivando a quota 485 TWh. E se la corsa in termini di potenza energetica di questi anni può essere definita assai più che notevole, ancora di più lo è il futuro che promette di sviluppare una capacità mondiale in grado di arrivare a 280 GW entro il 2035.
Nella crescita del rapporto data center, AI e energia il punto critico è nelle infrastrutture
La prospettiva per il rapporto tra data center, AI e energia è quella di un impatto di portata strategica soprattutto per quanto attiene alle infrastrutture abilitanti. Il report ricorda i numeri di riferimento di questo rapporto dal punto di vista della polarizzazione in termini di carico energetico: Il 45% dei 262 data center presenti in Italia ad ottobre 2026 sono attivi in Lombardia. La capacità installata è raddoppiata in pochi anni arrivando a 609 MW a fine 2025. Se poi si mette in relazione la presenza geografica con la capacità energetica, ovvero la potenza elettrica che la struttura può mettere a disposizione delle apparecchiature informatiche come server, sistemi di archiviazione e apparati di rete e il luogo in cui questi servizi si devono concretizzare, si nota che la concentrazione sulla Lombardia è ancora più rilevante, con qualcosa come 414 MW focalizzati nell’area di Milano, soprattutto nella zona Nord-Ovest. Proprio in quest’area peraltro sono presenti infrastrutture elettriche ad alta e altissima tensione, reti in fibra ottica oltre al Milan Internet Exchange Point (MIX), ovvero un nodo strategico di interscambio Internet per il nostro paese e per l’Europa.
Data center, AI ed energia: la sostenibilità come punto di equilibrio
Nel rapporto tra data center ed energia l’Intelligenza artificiale è destinata a muoversi sempre di più esercitando una doppia pressione: da una parte spinge, come abbiamo visto, i consumi di energia, dall’altra è una fonte preziosa di possibili soluzioni per una gestione dell’energia sempre più intelligente e soprattutto efficiente. (A questo proposito si suggerisce la lettura dei report dedicati a Intelligenza artificiale e decarbonizzazione e digitalizzazione come fattore chiave per la sostenibilità n.d.r)
Come mette in evidenza Federico Frattini, Vicedirettore di E&S e Direttore scientifico dell’AI for Energy Report 2026 gli sviluppi legati alla domanda dell’AI impone di portare l’attenzione sui temi legati alla sostenibilità delle infrastrutture digitali. Perché questo possa avvenire è necessario che l’Europa sia nella condizione di trovare un nuovo equilibrio tra la risposta computazionale alla domanda dell’AI e il rispetto degli obiettivi climatici. Un equilibrio che passa dall’innovazione e in particolare dalla capacità di far evolvere quelle filiere tecnologiche che portano soluzioni in termini di efficienza energetica per i data center, di miglioramento nei sistemi di raffreddamento, di water management per data center e ottimizzazione dei consumi idrici, oltre naturalmente al ruolo fondamentale dell’approvvigionamento intelligente da energie rinnovabili.
Nello stesso tempo, certamente su altri tavoli, ma con la stessa attenzione ai temi energetici e alla sostenibilità, la filiera dell’innovazione è chiamata a sviluppare modelli di intelligenza artificiale che siano nella condizione di considerare anche la capacità di ottimizzare la capacità di calcolo necessaria e il consumo di energia, ovviamente a parità di performance.
Si tratta di un equilibrio che non può fermarsi ai confini dell’innovazione tecnologica e che deve comprendere anche i temi, sempre più importanti, di una sovranità digitale integrata o quanto meno collegata a una sovranità energetica.
Il report, a questo proposito, mette in evidenza che Stati Uniti e Cina hanno al loro attivo ben 48 modelli AI sui 50 più utilizzati al mondo (dato al mese di maggio). E a tutto questo va aggiunto come il rapporto tra data center, AI ed energia in Europa debba considerare il ruolo di una normativa che vive un processo di costante evoluzione con la Energy Efficiency Directive che prevede obblighi di monitoraggio per i data center sopra i 500 kW di potenza IT installata. A questo si deve aggiungere anche una serie di impegni che puntano definire dei punti di riferimento per quanto riguarda i consumi energetici, l’utilizzo di energie rinnovabili, la gestione dell’acqua così e le necessità legate al recupero del calore. In questo senso e in questa ricerca di equilibrio tra consumi energetici e sostenibilità l’Europa ha scelto di considerare i data center come infrastrutture strategiche nell’ambito della roadmap europea per la digitalizzazione e l’AI nel settore energetico. E questa scelta implica la integrazione delle scelte legate ai data center nell’ambito della pianificazione energetica e territoriale.
Il ruolo determinante delle utility e dei PPA
Tra gli attori che sono chiamati a contribuire alla ricerca di questo equilibrio e allo sviluppo energetico associato ai data center un ruolo chiave è affidato alle utility che portano a questo sviluppo due asset determinanti: il primo riguarda, ovviamente, la capacità di fornire l’energia necessaria con un forte presidio territoriale e in secondo luogo e in particolare la capacità di fornirla anche attraverso il modello dei Power Purchase Agreement PPA. Unitamente a queste due dimensioni si devono aggiungere naturalmente anche i valori sempre più rilevanti in chiave ESG di una capacità di generazione in prossimità dei data center, la disponibilità di sistemi di storage e conseguentemente la capacità di introdurre elementi di flessibilità nell’erogazione.
La prevedibilità dei costi che caratterizza il modello PPA è un ingrediente chiave sia per rispondere alla domanda di energia con un crescente impegno sulle rinnovabili sia per mantenere un elevato controllo dei costi. Nello stesso tempo le utility, proprio in ragione del presidio territoriale spesso sviluppato in forma di multiservizi, sono nella condizione di progettare la integrazione di data center con reti di teleriscaldamento per il recupero del calore di scarto o di valorizzare la capacità di produzione elettrica eventualmente disponibile presso siti esistenti.
L’energia per l’AI come riflesso della domanda di Intelligenza artificiale nelle imprese
Per meglio comprendere le dinamiche che caratterizzano la domanda di energia in relazione all’AI è utile risalire a monte e osservare le dinamiche che stanno facendo crescere l’utilizzo di soluzioni di AI in particolare presso le imprese energetiche e manifatturiere. Questa prospettiva è stata indagata, nell’ambito del report Energy&Strategy, tramite una ricerca realizzata in collaborazione con Ipsos Doxa, per verificare i livelli di adozione dell’AI nell’ambito specifico di iniziative finalizzate alla gestione energetica e alla decarbonizzazione nelle aziende italiane attive nell’energia e nel manifatturiero.
La ricerca ha circoscritto l’analisi ad aziende dimensionalmente superiori a 5 milioni di euro raggiungendo 308 realtà. In sintesi, dalla survey è emerso come per le imprese l’adozione dell’AI si concretizzi in una serie di benefici che attengono alla produttività, alla riduzione dei consumi, alla gestione dei costi, con una roadmap relativamente veloce che consente di vedere i risultati già nell’arco di un semestre o di un anno, in funzione della tipologia degli interventi. Le aspettative delle aziende trovano un riscontro nell’AI in particolare come strumento per accelerare la transizione energetica e come strumento per indirizzare e accelerare i processi di decarbonizzazione.
Alle imprese è stato poi chiesto di rivolgere lo sguardo verso il futuro e in questa prospettiva le roadmap di sviluppo comprendono un utilizzo dell’AI per la ottimizzazione degli asset, lo sfruttamento della capacità di previsione per gestire l’evoluzione dei consumi e per attuare forme di manutenzione predittiva. Nello specifico del comparto energetico cresce l’attenzione verso un utilizzo dell’intelligenza artificiale per le strategie di bidding, per le valutazioni energetiche e per l’ottimizzazione dei processi di business.
L’energia delle startup per portare innovazione nell’energia
Se è in larga misura l’innovazione che determina i prossimi passi del rapporto tra data center, AI ed energia è evidente che si aprono spazi sempre più rilevanti per le startup che hanno nella propria vocazione la relazione tra AI ed energy. Ed è in questo territorio che si muove un altro “capitolo” del report E&S con una mappatura delle startup specializzate in soluzioni AI per il settore energetico.
Questa analisi ha selezionato 274 startup caratterizzate da una elevata concentrazione tra Gran Bretagna e USA. Il profilo di questo “gruppo” di innovatori con potenziale di sviluppo è caratterizzato dall’appartenenza allo stadio early-stage e da una concentrazione di attenzione sulle tematiche critiche e potenzialmente in sviluppo della transizione energetica (come soluzioni per gestire la flessibilità dei sistemi energetici), per la stabilità delle reti e per la ottimizzazione e il miglioramento nella gestione degli asset. Una concentrazione di attenzione e investimenti che concretamente dovrebbero portare innovazione e sviluppo nei sistemi di accumulo dell’energia, negli apparati per le risorse energetiche distribuite (DER), come piccoli impianti e batterie, nelle centrali elettriche virtuali (VPP), ma anche in tecnologie per gestire le reti elettriche in modo intelligente (come nel caso della grid intelligence) e in soluzioni per produrre e integrare energia da fonti rinnovabili.
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