In Italia, le richieste di connessione in alta tensione per nuovi data center hanno raggiunto a dicembre 2025 i 69 GW, oltre il doppio rispetto al 2024 e quasi 13 volte il livello registrato nel 2023. Lo si legge nel Digitalization and Decarbonization Report 2025, redatto dall’Energy & Strategy della School of Management del Politecnico di Milano. Non tutte queste richieste sono comunque andate a buon fine, ma il trend sembra indicare una crescita esponenziale.
“Si prevede che al 2035 la capacità installata dei data center passerà dai 609 MW stimati per il 2025 a un intervallo compreso tra 2,3 GW (scenario tendenziale) e 4,6 GW (scenario estremo). Questi valori riflettono l’espansione della digitalizzazione e della necessità di potenza per supportare applicazioni avanzate come l’intelligenza artificiale”, ha scritto il Politecnico di Milano.
Come riportato dal rapporto, le richieste di connessione vengono soprattutto dalla Lombardia (34,9 GW, per lo più attorno a Milano) e dal Piemonte (11,7 GW). Secondo il Politecnico, questa concentrazione mette in difficoltà le infrastrutture. Seguono Lazio (7,1 GW), Puglia (3,9 GW), Veneto (2,9 GW) ed Emilia-Romagna (2,7 GW).
Per diminuire l’impatto occorrerebbe incentivare i data center che integrano soluzioni di autoproduzione attraverso impianti rinnovabili, con o senza sistemi di accumulo, in modo da ridurre il prelievo dalla rete.
Immagine: Politecnico di Milano
“Solo un forte impegno sulla sostenibilità energetica e sull’adozione di tecnologie green potrà evitare che il settore dei data center diventi una fonte rilevante di emissioni di carbonio”, ha detto Federico Frattini, vicedirettore di Energy & Strategy e responsabile dello studio.
Consumi energetici
“Nel 2024 il consumo elettrico dei data center in Italia si aggirava sull’1,9% del totale dei consumi nazionali (5,8 TWh), ma al 2035 potrebbe oscillare tra il 7% e il 13% (va considerato anche il “peso” dei sistemi di raffreddamento, che mediamente coprono il 25-30% del totale, ma innovazioni in fase di sviluppo come le soluzioni a liquido possono abbatterlo del 90%)”, ha riportato il Politecnico.
A livello globale, nel 2024 la capacità installata dei data center è stimata essere di poco inferiore ai 100 GW, con i consumi energetici che hanno raggiunto i 415 TW: gli Stati Uniti guidavano la classifica con 233 TWh (il 4,4% dei consumi totali), seguiti dalla Cina (129 TWh, 1,1%) e dall’Unione Europea (49,7 TWh, 2,3%).
“Entro il 2030 si prevede che i data center consumeranno il doppio, cioè 945 TWh, quasi il 3% della domanda globale, con un aumento annuo del 15%, il quadruplo degli altri settori. Le principali aree di domanda di elettricità continueranno a essere Stati Uniti e Cina (insieme l’80% dell’incremento previsto) ed Europa: negli USA si avrà un aumento di 240 TWh (+130% sul 2024), in Cina di 175 TWh (+170%), in Europa di 45 TWh (+70%)”.
Normativa e complessità
Dal punto di vista normativo, il rapporto sostiene che l’AI Continent Action Plan europeo e il recente DDL AI italiano rappresentino un passaggio chiave verso la costruzione “di un ecosistema dell’intelligenza artificiale competitivo, affidabile e sostenibile nel medio-lungo periodo”.
Il team di E&S ha intervistato direttamente sia operatori del settore energetico, sia aziende loro fornitrici di servizi legati all’AI, e ha integrato i risultati con un sondaggio condotto in collaborazione con Doxa rivolto alle imprese manufatturiere. La maggior parte delle aziende rispondenti, soprattutto di grandi dimensioni, già adotta soluzioni AI, “in particolare per la previsione di consumi e prezzi, l’ottimizzazione degli asset e la manutenzione predittiva, con risultati in genere positivi o molto positivi”.
Due le barriere: incertezze sul ritorno economico e barriera tecnologica legata alla qualità dei dati.
“In futuro però quasi tutte le aziende si dichiarano pronte ad aumentare gli investimenti, spesso in maniera significativa, in particolare per l’aspettativa di sviluppo dell’AI generativa, percepita come una tecnologia in grado di trasformare profondamente modelli operativi e di business. Allo stato attuale invece la tecnologia più implementata è il machine learning, che integrata con sensoristica e digitalizzazione dei processi consente, in diversi contesti industriali, di ottenere significativi risparmi (ad esempio nell’ambito dei consumi energetici), migliorare la manutenzione degli asset e abilitare decisioni più consapevoli”.
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