L’intelligenza artificiale rischia di generare uno “tsunami” di rifiuti elettronici
La corsa globale alla costruzione di data center per l’intelligenza artificiale potrebbe avere una conseguenza ambientale ancora poco considerata: un’enorme quantità di apparecchiature elettroniche destinate a diventare obsolete nel giro di pochi anni. Secondo un nuovo rapporto del Basel Action Network (BAN), organizzazione non profit impegnata sul fronte dei rifiuti tossici, l’espansione dell’infrastruttura AI potrebbe contribuire a triplicare la produzione annuale di e-waste nei prossimi 25 anni.
Le dimensioni prospettate sono impressionanti. BAN stima che, considerando l’intero ciclo di sostituzione dell’hardware collegato alla crescita dell’AI, i rifiuti elettronici potrebbero arrivare fino a 13 milioni di tonnellate metriche all’anno entro il 2030. Il problema non riguarda soltanto la quantità di materiale da smaltire, ma anche la presenza di sostanze potenzialmente pericolose e la difficoltà nel recuperare in modo efficiente i metalli di valore contenuti nei dispositivi.
Data center AI, migliaia di nuovi impianti e hardware da sostituire
Alla base delle previsioni c’è la velocità con cui l’infrastruttura informatica mondiale sta aumentando. Il rapporto BAN ha individuato circa 4.871 nuovi data center in fase di sviluppo negli Stati Uniti. Non tutti saranno necessariamente dedicati all’intelligenza artificiale, ma una quota significativa dovrebbe essere collegata direttamente o indirettamente alla crescita dei carichi AI.
Il fenomeno è confermato anche dalle stime sugli investimenti. Secondo McKinsey & Company, entro il 2030 potrebbero essere necessari circa 6.700 miliardi di dollari di investimenti globali nei data center per soddisfare la domanda di capacità di calcolo. Di questi, circa 5.200 miliardi di dollari sarebbero legati alle infrastrutture necessarie per gestire i carichi di lavoro dell’AI.
Dietro queste cifre non ci sono solamente GPU e processori. Ogni struttura richiede server, rack, sistemi di rete, storage, apparati elettrici e grandi quantità di cablaggio. Il rapporto BAN prende quindi in considerazione un ecosistema hardware molto più ampio rispetto ai soli chip utilizzati per addestrare ed eseguire i modelli di intelligenza artificiale.
A rendere più complesso il problema è il ciclo di vita relativamente breve delle apparecchiature. Secondo le ipotesi utilizzate nel rapporto, numerosi componenti potrebbero essere sostituiti ogni due-cinque anni, creando un flusso continuo di hardware dismesso. BAN considera inoltre il possibile effetto dell’AI sull’obsolescenza di computer, smartphone e infrastrutture di telecomunicazione. È proprio questa impostazione particolarmente ampia a contribuire alla stima di 13 milioni di tonnellate annuali entro il 2030.
Piombo, mercurio e altri materiali rendono l’e-waste difficile da gestire
I rifiuti elettronici rappresentano un problema diverso rispetto a molte altre categorie di scarti. Al loro interno possono infatti essere presenti piombo, mercurio, cadmio e altre sostanze potenzialmente tossiche, insieme a materiali preziosi che potrebbero teoricamente essere recuperati e reintrodotti nella catena produttiva.
Il riciclo, tuttavia, è tecnicamente ed economicamente complesso. Una gestione inadeguata può portare parte dei dispositivi nelle discariche oppure favorirne l’esportazione verso altri Paesi, con il rischio che alcune sostanze contaminino terreno e acqua. BAN sostiene che il sistema attuale non sia preparato a gestire la quantità di apparecchiature che potrebbe derivare dalla nuova espansione dei data center.
Il problema diventa ancora più rilevante considerando la scala prevista per l’infrastruttura. McKinsey stima che la domanda globale di capacità dei data center possa raggiungere circa 220 gigawatt entro il 2030, quasi sei volte il livello del 2020, con l’intelligenza artificiale tra i principali motori della crescita.
La questione, quindi, non riguarda semplicemente cosa fare dei server quando smettono di funzionare. Il punto centrale sarà progettare una filiera capace di recuperare componenti e materie prime prima che milioni di tonnellate di apparecchiature arrivino alla fine del proprio ciclo operativo.
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Il boom dell’AI apre anche il fronte energetico e sanitario
I rifiuti elettronici sono soltanto una parte dell’impatto ambientale attribuito alla crescita dei data center. Le strutture dedicate all’AI richiedono enormi quantità di energia elettrica, sistemi di raffreddamento e nuove infrastrutture energetiche.
Negli Stati Uniti la costruzione di nuovi impianti ha già alimentato opposizioni locali e politiche legate ai consumi di energia, acqua e territorio. Nel settembre 2026, per esempio, la Virginia ha annunciato nuove misure per aumentare la trasparenza sui grandi progetti e incentivare maggiormente l’utilizzo di fonti energetiche rinnovabili.
Il dibattito riguarda anche le possibili conseguenze sanitarie dell’aumento della produzione elettrica necessaria ad alimentare le infrastrutture. Il rapporto BAN richiama stime secondo cui l’inquinamento atmosferico associato alla domanda energetica dei data center potrebbe contribuire negli Stati Uniti a nuovi casi di asma e arrivare fino a 1.300 morti premature all’anno. Si tratta di proiezioni, non di effetti già osservati su questa scala, e dipendono anche dal mix energetico utilizzato per soddisfare la nuova domanda.
Negli Stati Uniti cambiano anche le regole sui data center
La crescita dell’infrastruttura AI è diventata nel frattempo una questione politica negli Stati Uniti. L’amministrazione Trump ha adottato misure finalizzate ad accelerare lo sviluppo dei data center, sostenendo che queste infrastrutture siano strategiche per la competitività tecnologica e la sicurezza nazionale americana.
Un ordine esecutivo del 23 luglio 2025 ha previsto procedure per facilitare e velocizzare autorizzazioni e revisioni ambientali relative ai grandi progetti, oltre a forme di sostegno per determinate infrastrutture.
Nel luglio 2026, inoltre, l’Environmental Protection Agency ha pubblicato indicazioni che ampliano le possibilità di realizzare sistemi di produzione elettrica indipendenti dalla rete pubblica destinati anche ai data center. L’EPA presenta queste misure come strumenti per accelerare lo sviluppo delle infrastrutture senza trasferirne i costi energetici sulle comunità locali; organizzazioni ambientaliste e altri critici contestano invece l’indebolimento di alcune protezioni ambientali legato alla più ampia politica di deregolamentazione.
Il confronto non riguarda quindi soltanto la necessità di costruire più capacità di calcolo, ma anche come farlo e chi dovrà sostenere i costi ambientali derivanti dall’espansione.
Il vero problema potrebbe arrivare quando i server diventeranno rifiuti
L’intelligenza artificiale viene spesso analizzata attraverso il consumo energetico dei modelli o il costo delle GPU, mentre il destino dell’hardware dopo la sua dismissione riceve molta meno attenzione. Se le previsioni di crescita si avvicineranno alla realtà, questo aspetto potrebbe diventare uno dei problemi ambientali più importanti legati all’infrastruttura AI.
Le stime di BAN restano proiezioni basate su ipotesi relative alla crescita della capacità informatica e ai cicli di sostituzione delle apparecchiature. Lo stesso sviluppo tecnologico potrebbe modificare alcune variabili, attraverso server più efficienti, componenti con una vita utile maggiore, sistemi riparabili o migliori processi di recupero delle materie prime.
Il rapporto mette però in evidenza un punto fondamentale: mentre vengono investite somme enormi per costruire rapidamente nuovi data center AI, la pianificazione della fase finale del ciclo di vita dell’hardware non procede necessariamente alla stessa velocità. Senza sistemi più efficaci di riuso, riparazione e riciclo, l’espansione dell’intelligenza artificiale rischia quindi di lasciare dietro di sé non soltanto una gigantesca infrastruttura digitale, ma anche milioni di tonnellate di rifiuti elettronici difficili da gestire.
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