Negli ultimi mesi è emersa una discrepanza significativa fra le stime ufficiali e le analisi indipendenti sull’impatto climatico dei datacenter dedicati all’AI. Dopo la pubblicazione iniziale del Compute evidence annex a luglio 2026, il Dipartimento per la Scienza, l’Innovazione e la Tecnologia (DSIT) ha aggiornato il documento il 23 aprile 2026, riconoscendo di aver sottostimato drasticamente le emissioni cumulative previste per il periodo considerato.
La rettifica, resa pubblica e analizzata nei giorni successivi, porta a una nuova forbice di valori molto diversa dalla prima versione: dai precedenti 0,025–0,142 MtCO₂ (valori che apparivano come annuali) a una stima corretta di 34–123 MtCO₂ cumulativi su dieci anni. Questo scarto ha innescato un dibattito su ipotesi di decarbonizzazione, mix energetico e attendibilità dei modelli usati dalle istituzioni.
La rettifica del governo e l’errore aritmetico
Il cuore del problema è puramente numerico: la versione pubblicata a luglio 2026 indicava valori molto bassi, espressi come MtCO₂, che sono stati interpretati come emissioni annuali. La versione corretta del 23 aprile 2026 chiarisce che il modello del DSIT mira a stimare le emissioni cumulative dal 2026 al 2035. La conversione incongrua ha amplificato l’effetto percepito delle attività legate all’AI di circa 100 volte, mettendo in luce la delicatezza delle ipotesi di base e la necessità di verifiche interne più robuste nelle valutazioni pubbliche.
Analisi indipendenti e scenari energetici
Organismi esterni come Carbon Brief e gruppi di pressione come Foxglove hanno esaminato le nuove stime e le assunzioni sottostanti. Un elemento chiave è la scelta del valore di riferimento per l’intensità di carbonio della rete elettrica: il governo punta a un obiettivo di 50 gCO2/kWh entro il 2030, cifra considerata rappresentativa di una generazione elettrica molto pulita.
Tuttavia, se la produzione elettrica dipende maggiormente dal gas, l’intensità di emissione può aumentare di un ordine di grandezza, con effetti proporzionali sulle emissioni dei datacenter.
Intervallo di risultati secondo Carbon Brief
Utilizzando proiezioni diverse per la quota di gas nella generazione, Carbon Brief ha calcolato scenari che vanno da 3,4 MtCO₂ (con solo il 5% di generazione a gas) fino a 68,1 MtCO₂ (con il 95% a gas). Questi numeri si appoggiano a stime di fabbisogno elettrico per i datacenter che possono raggiungere decine di gigawatt: una proiezione di Ofgem parla di 20 GW di domanda futura, mentre il picco registrato a febbraio 2026 è stato di 45 GW, offrendo un quadro della scala potenziale.
Modelli e assunzioni tecniche
Il modello ambientale del DSIT usa input da Cambridge Econometrics e dati sul compute demand derivati dal modello McKinsey: la conversione da GPU a consumo elettrico e poi a emissioni dipende da molte assunzioni, tra cui efficienza dell’hardware, progressi nel raffreddamento e traiettorie di decarbonizzazione della rete. Il documento aggiornato esplicita quattro scenari (Low, Medium, High, High with decarbonisation) che combinano diversi livelli di domanda e intensità di carbonio della rete.
Implicazioni politiche e prossimi passi
La rettifica ha ripercussioni immediate su politiche pubbliche, pianificazione territoriale e permessi per nuovi datacenter. Critici come Foxglove sottolineano che continuare un’espansione massiccia senza garanzie robuste sulla decarbonizzazione potrebbe compromettere gli impegni legali del Regno Unito verso il net zero al 2050. La questione chiave è se le autorizzazioni vengano condizionate a requisiti stringenti su mix elettrico, efficienza e uso di tecnologie a minore consumo idrico e energetico.
Trasparenza e governance
Per ricostruire fiducia serve maggiore trasparenza sui modelli e verifiche indipendenti delle ipotesi. La comunità scientifica e le ONG chiedono che i calcoli pubblici siano accompagnati da scenari alternativi facilmente replicabili e da dati aperti su consumi previsti, capacità installata (oggi stimata intorno a 1,6 GW attiva con oltre 8 GW in pianificazione o costruzione secondo analisi giornalistiche) e piani di integrazione con la rete elettrica.
In conclusione, la correzione pubblicata e le analisi successive mettono in evidenza come la crescita degli AI datacenter possa avere un impatto significativo sulle emissioni se non accompagnata da una decarbonizzazione reale e rapida del sistema elettrico. Decisioni politiche, controllo normativo e scelte tecnologiche sugli hardware e sul raffreddamento saranno decisive per ridurre il rischio che la rivoluzione dell’AI si traduca in un aumento netto delle emissioni.
