Il traffico dati si moltiplica, il digitale cresce. Ma “l’impronta ambientale” del settore Ict resta stabile. E in futuro potrebbe ridursi. Lo afferma il rapporto “A quick guide to your digital carbon footprint” di Ericsson che, pur ammettendo quanto sia complicato pesare l’impatto di un intero settore, ha fatto due conti per confermare o smentire alcune convinzioni piuttosto diffuse.
Le emissioni dell’Ict
I dati, prima di tutto: le emissioni dell’Ict lungo l’intero ciclo di produzione e consumo (cioè dalla costruzione dei dispositivi al loro utilizzo fino allo smaltimento) rappresentano l’1,4% di quelle globali. E non crescono in proporzione al consumo. Anzi, non crescono affatto. Tra il 2010 e il 2020, il traffico dati si è decuplicato (superando i 2500 milioni di terabyte), con una crescita verticale negli ultimi cinque anni. L’impronta ambientale dell’Ict, invece, è rimasta stabile.
Nonostante cloud, streaming e smartphone con schermi sempre più grandi. Anche il peso sul consumo elettrico globale sembra tutto sommato contenuto: è il 3,6% del totale, mentre l’Ict vale circa il 6% dell’economia mondiale. Secondo la ricerca non dovrebbero esserci impennate. Anzi. Se l’energia consumata dal settore fosse prodotto interamente da fonti rinnovabili, l’impronta ambientale potrebbe ridursi dell’80% rispetto ai livelli attuali. Chiaro: non è una prospettiva semplice né tantomeno immediata, ma alcuni grandi produttori stanno già andando in questa direzione.
L’impatto dell’intelligenza artificiale
Guardando in prospettiva, l’indagine di Ericsson non si pronuncia sugli effetti che potrebbero avere nuove tecnologie come machine learning e intelligenza artificiale. Lo studio afferma che si tratta di applicazioni ancora troppo giovani per predire un loro impatto a livello energetico. È vero: la capacità di elaborazione che esigono potrebbe generare consumi maggiori. Ma dipenderà dalla scala di utilizzo.
A rendere ancora più complicata la previsione c’è poi un altro fattore: machine learning e intelligenza artificiale hanno un elevato potenziale proprio
