L’hai vista di sicuro, la versione col senso di colpa incorporato. Ogni domanda che fai a ChatGPT si berrebbe mezzo litro d’acqua, una bottiglietta intera. Poi scrolli ancora un po’ e trovi OpenAI che dice: una richiesta media ne consuma 0,3 millilitri, tipo un quindicesimo di cucchiaino. Due numeri distanti più di mille volte l’uno dall’altro, e la gente li condivide entrambi con la stessa faccia convintissima.
Allora com’è? Stai prosciugando un lago ogni volta che chiedi una ricetta, oppure non è proprio niente?
La risposta onesta è più utile di quanto vogliano ammettere le due tifoserie: un singolo prompt costa pochissimo, da qualche goccia a un paio di cucchiaini, ma i data center giganteschi dietro l’IA mettono davvero sotto pressione l’acqua in posti ben precisi. Sono vere tutte e due le cose insieme. Ti faccio vedere perché i numeri sembrano urlarsi contro, e cosa vale la pena guardare davvero.
Perché se ne riparla proprio adesso
Il tema in sé è vecchio. Quello che è nuovo è la scala di ciò che si sta costruendo, e stavolta anche qui da noi. Solo intorno a Milano, nel 2025, sono partiti tre progetti hyperscale per 350 MW complessivi, che si sommano agli oltre 200 MW già in funzione: fai il conto, parliamo di più di mezzo gigawatt di data center concentrati in un fazzoletto di Lombardia. A Lacchiarella, a sud della città, ne è previsto uno da 228mila metri quadri e circa 3 miliardi di euro.
E guarda come se ne parla. Non è più roba da addetti ai lavori: il consumo d’acqua di questi impianti è finito su Il Post, su l’Espresso, sul Fatto, ovunque. Quando un tema passa dai forum tecnici alle prime pagine, di solito vuol dire che è diventato una preoccupazione vera. Ed è lo sfondo di ogni post catastrofico sulla bottiglietta d’acqua che ti scorre nel feed.
Perché la stessa domanda ha due risposte
Ecco la cosa che nessuno ti spiega: quei numeri non stanno litigando sul serio. Rispondono a domande diverse, fingendo di rispondere alla stessa. Quando chiedi «quanta acqua consuma un prompt», puoi intendere una di queste cose:
- Solo il raffreddamento dei chip. I server si scaldano, l’acqua porta via il calore. Contando soltanto quello, sei intorno a 0,3 ml a richiesta: i numeri in sito che dichiarano OpenAI e Google. Praticamente niente.
- Più l’acqua servita per fare l’elettricità. Il tuo prompt ha bruciato un po’ di corrente, e anche le centrali elettriche usano acqua. Anzi: come nota naturalnzeb, circa l’80% dell’impronta idrica sta a monte, nella centrale che produce la corrente, non nella sala server. Aggiungendo quella parte, il ricercatore Shaolei Ren, lo scienziato il cui laboratorio ha di fatto acceso tutto il dibattito, stima oggi un prompt moderno intorno ai 15 ml tutto compreso (in un aggiornamento del luglio 2026).
- Un’intera conversazione su un modello vecchio. La famosa bottiglia da mezzo litro viene proprio dal paper di Ren del 2023, “Making AI Less Thirsty”. Vai a leggerlo e la cifra era 500 ml ogni 10-50 risposte su un modello dell’era GPT-3, «a seconda di quando e dove». Cioè un botta e risposta intero, in una zona calda, su tecnologia superata. Ren stesso oggi definisce quel mezzo litro fuori tempo massimo per i sistemi di adesso.
Detto in modo diretto, come lo mette naturalnzeb: una query vale tra 0,3 millilitri, se conti solo il raffreddamento in sito, e fino a circa 519 millilitri per una risposta da 100 parole se includi l’intera filiera energetica. Tutto sta a dove tracci il confine.
Quindi il salto da 0,3 ml a 500 ml non è una bugia né da una parte né dall’altra. È la differenza tra misurare un sorso e misurare tutto il pasto, con in più un sacco di gente che cita il numero più grosso e più vecchio come se fosse una domanda veloce di oggi. La cifra onesta per un singolo prompt, adesso, sta da qualche goccia a un paio di cucchiaini. Se ti serve un numero solo da tenere a mente, 15 ml. E ricordati che Ren dice che perfino quello è «33 volte più basso della bottiglia».
Come si piazza nella tua giornata normale
Un paio di cucchiaini fanno una fatica boia a farti sentire in colpa, una volta che vedi quanto costa tutto il resto. L’acqua si nasconde praticamente in ogni cosa che consumi, in quantità che fanno sembrare un prompt un errore di arrotondamento.
Mettila così: l’acqua dietro un singolo hamburger basta per ben oltre centomila prompt a ChatGPT. Una mandorla costa più acqua di qualche centinaio di domande. Ed è per questo che, a febbraio 2025, Altman se l’è presa su X con chi «si inventa cose sul nostro consumo d’acqua mentre si mangia un hamburger». È il suo modo di girarla, e un fondo di ragione ce l’ha — anche se, come vediamo tra poco, non è tutta la ragione.
Però qui c’è la parte che i tifosi saltano
Se la storia finisse a «il tuo prompt è praticamente gratis», sarebbe una disonestà di segno opposto. Perché se allarghi lo sguardo dalla singola query, l’aggregato è un problema serio. E soprattutto locale.
Quei data center che stanno nascendo intorno a Milano non sono un’astrazione: pescano acqua vera in territori veri. Fino all'85% dell’acqua usata per il raffreddamento diretto evapora e non torna nella rete locale. E qui casca l’asino tutto italiano: a oggi manca l’obbligo di rendicontare quanta acqua prelevano. Non c’è nemmeno una regola che li costringa a dire quanta ne tirano su. Quello è il punto: non se premi invio tu.
C’è pure il paradosso che spiazza tutti: la tecnologia diventa più efficiente per singolo compito, e i consumi totali salgono lo stesso. Semplicemente, la quantità di calcolo cresce più in fretta dei guadagni di efficienza. Insomma, le due metà tengono insieme: il tuo prompt sono quattro gocce, il boom che ci sta dietro è una pressione concentrata e regionale che merita l’attenzione che sta ricevendo.
Cosa significa per te
Se ti senti in colpa ogni volta che apri ChatGPT: puoi lasciar perdere. Saltare una domanda «per risparmiare acqua» ti fa risparmiare più o meno un cucchiaino, meno di quanto ne versi facendo il tè. Usa l’IA per il lavoro, per studiare, per le email. La colpa è puntata sul bersaglio sbagliato.
Se sei tu quello a cui fanno la ramanzina: adesso hai la contro-risposta onesta. Non è «l’IA non consuma niente» né «l’IA sta distruggendo il pianeta». È «un prompt è trascurabile, il boom dei data center è un problema locale vero», e puoi dirle entrambe senza schierarti con una curva.
Se vivi vicino a un data center in progetto (Lacchiarella, l’hinterland milanese, la bassa lombarda…): è qui che la tua attenzione conta sul serio, molto più delle tue abitudini col chatbot. Le domande giuste da fare all’assemblea: raffreddamento a circuito chiuso o a evaporazione? Da dove arriva l’acqua, e chi ha la precedenza in caso di siccità? Chi paga le nuove infrastrutture? Ecco la leva, non la tua tastiera.
Se usi tanta IA o ci lavori: l’efficienza cambia parecchio da modello a modello. Un modellino piccolo sorseggia; una sessione lunga di ragionamento su un modello gigante tracanna (fino a ~150 ml). Se vuoi tirar fuori di più da ogni domanda invece di spararne dieci a vuoto, un prompt fatto bene aiuta: ne parliamo per bene in Prompt efficaci per ChatGPT.
Se lo stai spiegando ai figli o agli studenti: momento didattico d’oro. Stesso fatto, tre titoli, tutti tecnicamente «veri». L’abilità non è memorizzare il numero: è chiedere «contando cosa, esattamente?» prima di crederci.
Cosa questo NON risolve (i caveat onesti)
Ti dico la verità sui limiti di tutto quello che c’è scritto sopra.
- Saltare le domande non sposta l’ago. La leva vera sta a livello di policy, di gestori idrici e di dove e come si costruiscono questi campus. I tuoi prompt singoli sono un cucchiaino nell’oceano: sentirsi in colpa è energia sprecata.
- Nessun numero è verificato fino in fondo. OpenAI non ha pubblicato il metodo dietro lo 0,3 ml. Le stime indipendenti si reggono su ipotesi su hardware e località. Trattali tutti, miei compresi, come intervalli ragionevoli, non come vangelo.
- La posizione cambia tutto. Lo stesso prompt in un data center raffreddato ad aria in montagna e uno nella pianura padana a Ferragosto hanno impronte diversissime. Un numero globale unico nasconde sempre questo.
- Elettricità e acqua non sono la stessa conversazione. La fame di corrente dell’IA è forse la storia più grossa, ed è collegata ma distinta. Risolverne una non risolve in automatico l’altra.
- Non è un liberi-tutti per l’industria. «Il tuo prompt è minuscolo» e «il boom va sorvegliato» sono vere entrambe. Non lasciare che qualcuno usi la prima per cancellare la seconda.
Tirando le somme
Se devi ricordare una cosa sola, fai che sia questa: un singolo prompt costa da qualche goccia a un paio di cucchiaini d’acqua, non una bottiglia. Il mezzo litro che fa paura è un’intera conversazione, su un modello vecchio, in un clima caldo, citato fuori contesto. Non ti devi sentire in colpa per aver fatto una domanda a un chatbot.
Però tieniti pure l’altra metà. I data center dietro l’IA bevono acqua vera in territori veri, guadagni di efficienza o meno, e questo va seguito: a livello di come vengono costruiti e raffreddati, non di se schiacci invio.
L’abilità vera qui non è il numero sull’acqua. È saper acchiappare una statistica virale, chiederti «contando cosa?», e arrivare alla versione onesta prima di condividerla. È esattamente l’idea dietro il nostro corso Fondamenti di IA, e il pezzo su cosa significa davvero essere competenti in IA porta questo muscolo ben oltre questo singolo dibattito.
Fonti:
- Quanta acqua si beve l’intelligenza artificiale — Il Post
- Consumo di acqua dei data center, AI e Bitcoin: i numeri — naturalnzeb
- Almeno mezzo litro con appena 5 domande a ChatGPT — greenMe
- Quanto beve ChatGpt, l’impatto ambientale dei data center — Zeta (Luiss)
- A Milano nascerà un mega data center — Italia che cambia
- Making AI Less Thirsty (origine del “500 ml”) — Ren et al., UC Riverside, 2023
- How Much Water Does AI Use? (l’aggiornamento a ~15 ml di Ren) — Forbes, luglio 2026
