Un nuovo report della Basel Action Network (BAN), organizzazione non governativa statunitense che da oltre vent'anni monitora il commercio e lo smaltimento dei rifiuti elettronici nel mondo, mette in discussione le stime finora circolate sull'impatto ambientale della corsa globale all'intelligenza artificiale. Il primo capitolo dello studio "The Coming AI Waste Wave", pubblicato il 23 settembre 2026, calcola che la costruzione dei data center necessari ad alimentare l'IA generativa potrebbe triplicare la produzione mondiale di rifiuti elettronici tossici nei prossimi venticinque anni, portandola tra 395 e 617 milioni di tonnellate complessive dal 2025 al 2050: un volume equivalente a 15-23 milioni di container da 40 piedi, che allineati circonderebbero la Terra per sei volte.
Il problema: si contava solo il 13 per cento dell'hardware
Secondo BAN, gran parte delle stime precedenti sull'e-waste generato dall'intelligenza artificiale si è concentrata quasi esclusivamente su server e acceleratori (GPU e chip dedicati), che però rappresentano solo il 13 per cento della massa fisica di un data center. Il restante 87 per cento, altrettanto classificabile come rifiuto elettronico una volta dismesso, è distribuito tra sistemi di raffreddamento (35 per cento), distribuzione dell'energia (34 per cento), alimentazione di backup (15 per cento) e apparati di rete (3 per cento). Su un impianto di riferimento da 100 megawatt, il report stima un peso complessivo di circa 70.000 tonnellate di hardware per ogni gigawatt di capacità installata: una quota che, scrive BAN, "non è mai comparsa in nessuna proiezione precedente sui rifiuti elettronici legati all'IA".
Cicli di sostituzione più corti e investimenti miliardari
Il report lega la crescita dei rifiuti anche alla velocità con cui questo hardware viene rimpiazzato: acceleratori, server e rack dedicati all'IA avrebbero una vita utile di 2,5-5 anni, contro i 5-7 anni tipici dei server tradizionali, in una corsa agli upgrade dettata dalla rapidità con cui arrivano nuove generazioni di chip. Sullo sfondo ci sono investimenti che BAN stima in 7.000 miliardi di dollari a livello globale tra il 2025 e il 2030 solo per la costruzione di nuovi data center, di cui circa 4.300 miliardi destinati all'hardware elettronico. Allargando lo sguardo oltre i data center, lo studio introduce anche il concetto di "AI contagion obsolescence": l'accelerazione nel ricambio di dispositivi personali e infrastrutture di telecomunicazione indotta indirettamente dalla diffusione dell'IA, che da sola potrebbe aggiungere 16,2-30,7 milioni di tonnellate di rifiuti elettronici all'anno entro il 2050, portando il totale mondiale dell'e-scrap fino a 211 milioni di tonnellate annue, il 28 per cento in più rispetto alle proiezioni precedenti. Per inquadrare la scala del fenomeno, il Global E-waste Monitor delle Nazioni Unite aveva stimato in 62 milioni di tonnellate i rifiuti elettronici prodotti nel 2022, di cui solo il 22,3 per cento raccolto e riciclato in modo formale.
Le stime non convincono tutti
Non tutta l'industria concorda con i numeri più alti del report. L'analista Frank Dickson ha definito "probabilmente sovrastimate" le proiezioni di BAN per l'orizzonte 2030, ricordando che i grandi hyperscaler hanno nel frattempo allungato le ipotesi di vita utile dei propri server: Microsoft è passata da 4 a 6 anni, Alphabet da 4,5 a 6 anni, proprio per ammortizzare meglio gli investimenti. Il consulente tecnologico Steven Eric Fisher ha inoltre fatto notare che il ritiro di un'apparecchiatura da una determinata installazione non equivale automaticamente a un suo smaltimento: GPU di generazioni precedenti come le Nvidia V100 e A100, dismesse dai data center di punta, restano spesso in uso altrove ancora nel 2026, in configurazioni meno esigenti o in mercati secondari.
Cosa propongono gli esperti per gestire il problema
Al di là delle divergenze sui numeri, il report converge con altri osservatori del settore su un punto: oggi "non esiste un piano reale" per gestire l'ondata di hardware che arriverà a fine vita, perché gran parte di questi sistemi non è progettata per essere riparata o riutilizzata. Tra le proposte discusse da analisti del settore, l'executive advisor Nidhi Luthra osserva che "l'IA può generare obsolescenza economica più rapidamente di quella fisica" e consiglia alle aziende di affiancare ai modelli di capacità anche modelli di ciclo di vita, con una redistribuzione pianificata dell'hardware dismesso verso carichi di lavoro meno esigenti. L'analista Darin Stahl propone invece di trattare la gestione del fine vita come un requisito architetturale e di procurement fin dalla progettazione, includendo nel conteggio batterie, refrigeranti e sistemi antincendio, e suggerisce che le politiche pubbliche dovrebbero imporre alle grandi infrastrutture per l'IA una trasparenza sul ciclo di vita dell'hardware analoga a quella già richiesta sui consumi di energia e acqua.
Il commento di PINET
Per l'Italia, dove la scala dei data center dedicati all'IA è ancora lontana da quella statunitense, questo report arriva comunque come un avviso utile prima che il problema si presenti su scala locale: il nostro paese dispone già, con il decreto legislativo 49/2014 e il relativo Registro nazionale AEE, di un impianto normativo sui rifiuti elettronici che recepisce la direttiva europea WEEE, e con i nuovi Criteri Ambientali Minimi per l'ICT ha appena introdotto obblighi di ricondizionato per gli acquisti della Pubblica Amministrazione (ne abbiamo parlato nel nostro articolo sui CAM ICT 2026): un impianto che oggi si concentra però su PC, notebook e dispositivi d'ufficio, non sull'hardware specialistico di un data center, fatto di acceleratori, sistemi di raffreddamento e alimentazione di backup con filiere di riciclo e smaltimento molto meno strutturate. Le stime di BAN sono contestate da parte dell'industria sulla rapidità dei cicli di sostituzione, ed è ragionevole aspettarsi che la realtà si collochi tra gli scenari più prudenti dei grandi operatori cloud e quelli più allarmanti dell'ONG: ma anche nello scenario più conservativo, il tema della tracciabilità e del fine vita dell'hardware per l'IA meriterebbe di entrare prima possibile nei bandi e nei contratti con cui le aziende italiane, pubbliche e private, affidano la gestione dei propri carichi di calcolo a fornitori cloud e data center, italiani o esteri che siano.
Per approfondire gli obblighi italiani sul ricondizionato IT negli appalti pubblici, si veda anche il nostro articolo CAM ICT 2026: il 10% di PC ricondizionati per scuole e PA.
Fonte: Waste Dive e Network World
