Fonte: Shutterstock
La crescita dell’intelligenza artificiale sta modificando il rapporto tra infrastrutture digitali e sistema energetico. A evidenziarlo è l’AI for Energy Report 2026, realizzato da Energy&Strategy della School of Management del Politecnico di Milano, che analizza il ruolo dell’AI nel settore energetico e le conseguenze dell’espansione dei data center sulla domanda elettrica.
I numeri relativi all’Italia mostrano una crescita significativa: a inizio ottobre 2026 erano 262 i data center presenti sul territorio nazionale, con circa il 45% concentrato in Lombardia.
La capacità installata è più che raddoppiata rispetto al 2020, raggiungendo 609 MW alla fine del 2025. Di questi, 414 MW sono localizzati nell’area di Milano, soprattutto nella zona Nord-Ovest, caratterizzata dalla presenza di infrastrutture elettriche ad alta e altissima tensione, reti in fibra ottica e del Milan Internet Exchange Point (MIX).
Entro il 2030 l’Italia potrebbe arrivare a 1,8 GW
Secondo le simulazioni contenute nel Report, la crescita è destinata a proseguire nei prossimi anni.
Le stime individuano tre possibili scenari per il 2030. Nello scenario Low Attractiveness, caratterizzato da una crescita più contenuta, la capacità installata dei data center in Italia potrebbe raggiungere 0,9 GW.
Lo scenario Medium Attractiveness, che ipotizza una prosecuzione delle attuali dinamiche, porta invece la capacità a circa 1,2 GW. In presenza di politiche specifiche e di maggiori investimenti, lo scenario High Attractiveness prevede infine il raggiungimento di 1,8 GW.
Le proiezioni devono però essere lette alla luce delle numerose richieste di connessione alla rete in alta e altissima tensione. A ottobre 2026 queste ammontavano complessivamente a 101,4 GW, ma soltanto una quota molto ridotta dei progetti arriverà effettivamente alla realizzazione.
Secondo il Report, infatti, meno del 2% delle richieste risulta al termine del procedimento. Disponibilità della rete, maturità dei progetti, tempi autorizzativi e capacità di attrarre finanziamenti saranno quindi fattori decisivi per determinare la crescita effettiva delle infrastrutture.
Data center, consumi elettrici in crescita in Europa
La questione non riguarda soltanto la capacità installata, ma anche l’energia necessaria per alimentare le infrastrutture.
In Europa, secondo le stime riportate dal Report, i data center contribuiranno per circa il 28% all’aumento del fabbisogno elettrico tra il 2023 e il 2030, con un incremento attribuibile a queste infrastrutture pari a circa 89 TWh.
Nello stesso periodo la domanda elettrica europea è stimata in crescita dell’1,4%, passando da 3.214 a 3.533 TWh. Il contributo dei data center risulta quindi particolarmente significativo all’interno dell’aumento complessivo dei consumi.
La tendenza è ancora più evidente osservando il quadro globale: tra il 2020 e il 2025 la capacità installata dei data center è cresciuta del 93%, arrivando a 114 GW, mentre i consumi elettrici sono aumentati dell’80%, raggiungendo 485 TWh.
Entro il 2035 la capacità mondiale potrebbe arrivare a quasi 280 GW, circa 2,4 volte il livello attuale.
Efficienza, raffreddamento e rinnovabili per ridurre l’impatto
La crescita delle infrastrutture necessarie allo sviluppo dell’AI pone quindi una questione centrale: come aumentare la capacità di calcolo senza compromettere gli obiettivi di sostenibilità energetica e ambientale.
Secondo Federico Frattini, Vicedirettore di Energy&Strategy e Direttore scientifico del Report, la sostenibilità delle infrastrutture digitali diventa un elemento strategico della diffusione dell’intelligenza artificiale.
Tra le principali leve individuate figurano l’efficientamento dei data center, l’ottimizzazione dei sistemi di raffreddamento, la riduzione dei consumi idrici e l’approvvigionamento da fonti rinnovabili.
A queste si aggiunge la necessità di sviluppare modelli di AI capaci di ridurre il fabbisogno di calcolo e quindi di energia, mantenendo al tempo stesso adeguati livelli di performance.
La sfida riguarda anche la dimensione tecnologica e industriale. Il Report evidenzia infatti la forte concentrazione geografica dello sviluppo dell’AI: a maggio 2026, tra i 50 modelli AI più utilizzati al mondo, soltanto due non erano sviluppati negli Stati Uniti o in Cina.
Il ruolo delle utilities nella crescita dei data center
In questo scenario possono assumere un ruolo sempre più importante anche le utilities, non soltanto come fornitori di energia, ma come partner in grado di contribuire alla progettazione e alla gestione delle infrastrutture.
Tra le soluzioni considerate dal Report figurano i Power Purchase Agreement (PPA), la generazione di energia in prossimità dei data center, i sistemi di accumulo e le soluzioni di flessibilità.
I PPA possono garantire maggiore prevedibilità dei costi e accesso a energia rinnovabile, ma l’alimentazione basata esclusivamente su fonti rinnovabili e sistemi BESS presenta alcune limitazioni.
Per questo il contributo delle utilities può estendersi anche alle attività di EPC (Engineering, Procurement and Construction) e O&M (Operation and Maintenance), alla valorizzazione della capacità elettrica disponibile presso siti esistenti e all’integrazione dei data center con reti di teleriscaldamento per recuperare il calore prodotto.
Norme e autorizzazioni, un altro nodo da affrontare
La crescita delle infrastrutture digitali si confronta inoltre con un quadro normativo europeo e nazionale in evoluzione.
La Energy Efficiency Directive introduce obblighi di monitoraggio per i data center con oltre 500 kW di potenza IT installata, con particolare attenzione a consumi energetici, utilizzo di fonti rinnovabili, consumi idrici e recupero del calore.
La roadmap europea per la digitalizzazione e l’AI nel settore energetico considera inoltre i data center infrastrutture strategiche da integrare nella pianificazione energetica e territoriale.
In Italia, la Delega al Governo e l’articolo 8 del DL Bollette 2026 puntano invece a rendere più rapidi e prevedibili i procedimenti autorizzativi.
La capacità di accompagnare la crescita delle infrastrutture con reti adeguate, procedure efficienti e criteri di sostenibilità sarà quindi determinante per lo sviluppo del settore.
L’AI entra nelle strategie energetiche delle imprese
Il Report non si limita però ad analizzare la crescita dei data center. Una parte della ricerca è dedicata all’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane dei settori energetico e manifatturiero.
La survey, realizzata da Energy&Strategy in collaborazione con Ipsos Doxa, ha raccolto 308 risposte da aziende con fatturato superiore a 5 milioni di euro, approfondendo applicazioni, investimenti e tecnologie utilizzate per iniziative legate all’energia e alla decarbonizzazione.
I principali benefici individuati dalle imprese riguardano produttività, riduzione dei consumi e contenimento dei costi, con impatti spesso compresi tra il 10% e il 20%.
I risultati vengono generalmente rilevati entro 6-12 mesi, a conferma del fatto che, pur richiedendo un periodo di adozione e consolidamento, le applicazioni di AI possono produrre benefici già nel primo anno.
Ottimizzazione degli asset e manutenzione predittiva tra le applicazioni principali
Le aziende che hanno già adottato soluzioni di AI ne riconoscono anche il valore strategico per la transizione energetica.
Il contributo alla digitalizzazione della gestione energetica e ambientale viene valutato 3,7 su 5, mentre quello al raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione raggiunge 3,6 su 5.
Tra gli ambiti di investimento più rilevanti figurano l’ottimizzazione degli asset, la previsione dei consumi e la manutenzione predittiva. Cresce inoltre l’interesse per applicazioni legate alla strategia di bidding e alla valutazione energetica, a supporto delle decisioni e dell’ottimizzazione del business.
Rispetto al 2025 aumentano anche gli investimenti, soprattutto nella fascia compresa tra 100.000 e 500.000 euro, segnale di una progressiva strutturazione dei progetti. Rimangono invece ancora limitati gli investimenti superiori a 1 milione di euro.
AI generativa, collaborativa e Machine Learning guidano gli investimenti
Guardando ai prossimi anni, meno di un terzo delle imprese intervistate non ha ancora sviluppato applicazioni di AI e soltanto il 3% non prevede di farlo nel medio periodo.
Le tecnologie destinate a concentrare maggiormente l’attenzione rimangono AI generativa, AI collaborativa e Machine Learning.
I budget dedicati all’AI continuano a essere prevalentemente inferiori al 10% del budget IT, ma cresce il peso della fascia compresa tra il 21% e il 30%.
L’espansione delle applicazioni incontra tuttavia alcuni ostacoli: tra i principali figurano costi, integrazione tecnologica e disponibilità di competenze. Il consolidamento dell’AI richiederà quindi non soltanto investimenti in tecnologia, ma anche un’evoluzione organizzativa e culturale.
Startup AI per l’energia: un ecosistema ancora early-stage
Il terzo capitolo dell’AI for Energy Report 2026 è dedicato infine alle startup che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale per il settore energetico.
La mappatura, realizzata sulla base dei dati Crunchbase, ha escluso le realtà con oltre 100 dipendenti, quelle già quotate e le società che hanno completato più di sette round di finanziamento.
Ne emerge un campione di 274 startup, fortemente concentrato tra Regno Unito e Stati Uniti, ma con una presenza anche in altri Paesi.
Si tratta prevalentemente di realtà in fase early-stage, con capitali concentrati soprattutto nei comparti Storage/DER/VPP, grid intelligence e rinnovabili.
Sono ambiti strettamente collegati alle principali esigenze della transizione energetica: flessibilità del sistema, stabilità delle reti e miglioramento delle prestazioni degli asset.
Le startup analizzate hanno raccolto complessivamente circa 609 milioni di euro, soprattutto attraverso finanziamenti Early Stage Venture e forme alternative di raccolta. Nella maggior parte dei casi in cui il dato è disponibile, inoltre, gli organici non superano le 10 persone.
AI ed energia, una transizione da governare insieme
I dati dell’AI for Energy Report 2026 restituiscono quindi un quadro nel quale intelligenza artificiale e sistema energetico sono sempre più interdipendenti.
Da un lato l’AI offre alle imprese nuove possibilità per ottimizzare consumi, asset e processi, sostenendo efficienza e decarbonizzazione. Dall’altro, la crescita della capacità computazionale richiede nuove infrastrutture digitali e determina una domanda crescente di energia.
Per l’Italia e per l’Europa la sfida sarà quindi quella di sviluppare capacità computazionale, reti e filiere tecnologiche adeguate alla crescita dell’AI, mantenendo al tempo stesso sotto controllo consumi, emissioni e risorse necessarie al funzionamento dei data center.
In questo equilibrio tra innovazione, infrastrutture, energia e sostenibilità si giocherà una parte importante dello sviluppo dell’intelligenza artificiale nei prossimi anni.
