{"id":373,"date":"2025-08-30T15:00:00","date_gmt":"2025-08-30T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mondonews.it\/?p=373"},"modified":"2025-09-12T10:05:30","modified_gmt":"2025-09-12T08:05:30","slug":"1-domanda-5-gocce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mondonews.it\/index.php\/2025\/08\/30\/1-domanda-5-gocce\/","title":{"rendered":"1 domanda = 5 gocce"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\"><strong>Cinque gocce d\u2019acqua per un prompt?<\/strong> La trasparenza (finalmente) di Google e i buchi che restano<\/h2>\n\n\n\n<p><em>Per la prima volta un big dell\u2019AI pubblica numeri per\u2011prompt su energia, CO\u2082 e acqua. Ma gli studiosi avvertono: la fotografia \u00e8 parziale e rischia di rassicurare troppo.<\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p>Quando Google dice che \u201cun prompt di Gemini\u201d consuma <strong>0,24 Wh di elettricit\u00e0<\/strong>, <strong>0,03 g di CO\u2082e<\/strong> e <strong>0,26 ml d\u2019acqua<\/strong> (circa <em>cinque gocce<\/em>), \u00e8 impossibile non apprezzare l\u2019atto di <strong>trasparenza<\/strong>. \u00c8 la prima volta che un grande provider rilascia pubblicamente <strong>metriche per\u2011prompt<\/strong> e una <strong>metodologia<\/strong> dettagliata su energia, emissioni e acqua per l\u2019inferenza, non solo per il training. \u00c8 un passo avanti che il settore aspettava da anni. \u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Google rivendica anche <strong>miglioramenti notevoli di efficienza<\/strong>: in dodici mesi, &#8211;<strong>33x<\/strong> energia per prompt e &#8211;<strong>44x<\/strong> impronta di carbonio per il <em>prompt mediano<\/em> di Gemini Apps. Il <a href=\"https:\/\/services.google.com\/fh\/files\/misc\/measuring_the_environmental_impact_of_delivering_ai_at_google_scale.pdf\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/services.google.com\/fh\/files\/misc\/measuring_the_environmental_impact_of_delivering_ai_at_google_scale.pdf\">paper<\/a> spiega di aver misurato l\u2019intero <em>serving stack<\/em> (acceleratori, CPU\/RAM di host, macchine in <em>idle<\/em> per affidabilit\u00e0, overhead di data center via PUE), e contestualmente ricorda gli sforzi su data center efficienti (PUE medio <strong>1,09<\/strong>), 24\/7 carbon\u2011free e politiche di water replenishment. Anche questo merita credito: alza l\u2019asticella del reporting industriale. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>I numeri chiave (secondo Google)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Energia:<\/strong> 0,24 Wh per prompt di testo (Gemini Apps, valore <strong>mediano<\/strong>).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>CO\u2082e:<\/strong> 0,03 g per prompt (calcolata con fattori <em>market\u2011based<\/em>).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Acqua:<\/strong> 0,26 ml per prompt (acqua <strong>on\u2011site<\/strong> per raffreddamento data center).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trend 2024\u21922025:<\/strong> -33x energia \/ -44x CO\u2082e per prompt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Perch\u00e9 gli studiosi dicono \u201cnon basta\u201d<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>1) L\u2019acqua \u201cnascosta\u201d non \u00e8 conteggiata.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Le 5 gocce considerano l\u2019<strong>acqua usata in loco<\/strong> per raffreddare i server, ma <strong>escludono<\/strong> la parte indiretta legata alla <strong>produzione di elettricit\u00e0<\/strong> (centrali a gas, carbone, nucleare) che a sua volta richiede grandi volumi d\u2019acqua per generare vapore e raffreddare gli impianti. \u00c8 qui che, secondo gli esperti, \u201csta il grosso della domanda idrica\u201d collegata ai data center: quindi il numero di Google rischia di mostrare solo \u201cla punta dell\u2019iceberg\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>2) CO\u2082: contabilit\u00e0 market\u2011based senza la metrica location\u2011based.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Il paper riporta le emissioni Scope 2 con approccio <strong>market\u2011based<\/strong> (che riflette contratti e acquisti di energia \u201cverde\u201d), ma <strong>non<\/strong> fornisce anche la metrica <strong>location\u2011based<\/strong>, che considera il mix reale della rete elettrica locale dove si consuma l\u2019energia. Secondo il <strong><a href=\"https:\/\/ghgprotocol.org\/sites\/default\/files\/Scope2_ExecSum_Final.pdf?utm_source=chatgpt.com\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/ghgprotocol.org\/sites\/default\/files\/Scope2_ExecSum_Final.pdf?utm_source=chatgpt.com\">GHG Protocol<\/a><\/strong>, la <strong>doppia rendicontazione<\/strong> MB\/LB \u00e8 la prassi richiesta per trasparenza e comparabilit\u00e0; e in molti casi il valore location\u2011based risulta <strong>pi\u00f9 alto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>3) Scelta del \u201cmediano\u201d, non della media (e poche info sulla distribuzione).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Usare il <strong>prompt mediano<\/strong> \u00e8 difendibile per limitare gli <em>outlier<\/em>, ma se non si pubblica anche <strong>varianza\/distribuzione<\/strong> (es. lunghezze di input\/output), il quadro rischia di <strong>sottopesare i casi pesanti<\/strong> (prompt pi\u00f9 lunghi o pi\u00f9 complessi). \u00c8 una delle critiche degli studiosi intervistati.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>4) Campo di applicazione molto stretto.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>I numeri si riferiscono al <strong>testo in Gemini Apps<\/strong> in un\u2019<strong>istantanea<\/strong> di maggio 2025; <strong>non<\/strong> includono training, n\u00e9 (per ora) prompt multimodali come <strong>immagini o video<\/strong>, che hanno profili energetici diversi. Lo dice la stessa comunicazione ufficiale. Inoltre i dati <strong>non sono stati verificati da terze parti<\/strong>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>5) L\u2019efficienza non basta se l\u2019uso esplode (paradosso di Jevons).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Anche se scende il costo energetico di <strong>un<\/strong> prompt, l\u2019adozione di massa pu\u00f2 far salire il <strong>consumo complessivo<\/strong>. L\u2019IEA prevede che l\u2019elettricit\u00e0 usata dai data center <strong>pi\u00f9 che raddoppi<\/strong> entro il 2030 (AI come driver principale). Insomma: bravi a misurare, ma guardiamo anche il denominatore \u2014 la <strong>scala<\/strong>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Come leggere (bene) lo studio di Google<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>\u00c8 un primo benchmark pubblico<\/strong> che allinea la conversazione su una base empirica e introduce una metodologia pi\u00f9 ampia del solito per l\u2019inferenza. Da applausi. Ma <strong>non \u00e8 la parola finale<\/strong>: manca la tassonomia completa della <strong>water footprint<\/strong> (diretta + indiretta), manca la <strong>doppia rendicontazione<\/strong> delle emissioni Scope 2, e il perimetro riguarda <strong>solo testo<\/strong> in un <strong>mese<\/strong> specifico. Servono <strong>serie storiche<\/strong>, <strong>disaggregazioni<\/strong> (per regione, modello, tipo di workload) e <strong>verifica indipendente<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Per chi innova e investe (imprese, PA, data\u2011driven company): le 6 mosse pratiche<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Chiedete \u201cLB+MB o solo MB?\u201d<\/strong> Pretendete <strong>Scope 2 dual reporting<\/strong> (market\u2011 e location\u2011based) e disclosure dei fattori emissivi usati.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Acqua: tutta, non solo on\u2011site.<\/strong> Richiedete la <strong>water footprint completa<\/strong> (raffreddamento + acqua \u201cembedded\u201d nella generazione elettrica) e, se possibile, le <strong>intensit\u00e0 idriche per kWh<\/strong> su base regionale.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dal \u201cprompt mediano\u201d ai profili d\u2019uso reali.<\/strong> Fatevi dare <strong>distribuzioni<\/strong> (token in\/out, latenze, batch). I <em>worst\u2011case<\/em> contano per capacit\u00e0 e rischio.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Separare training da serving<\/strong> e distinguere <strong>testo vs multimodale<\/strong> nei KPI ambientali e nelle RFP.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Siting e grid strategy.<\/strong> Valutate regioni a <strong>bassa intensit\u00e0 carbonica<\/strong> e <strong>stress idrico<\/strong> contenuto; alcuni territori stanno gi\u00e0 introducendo <strong>regole pi\u00f9 stringenti<\/strong> per grandi utenti idrici (vedi Tucson).\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ottimizzare a monte.<\/strong> Distillazione, quantizzazione, modelli <em>flash\/lite<\/em>, caching e batching riducono costi e impatti: chiedete <strong>KPI per feature<\/strong> e non solo per modello.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Zoom out: perch\u00e9 questo dibattito conta davvero<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Se l\u2019AI diventa infrastruttura di base della produttivit\u00e0, i <strong>costi ambientali marginali<\/strong> devono essere <strong>misurati, comparabili e verificati<\/strong>. Il passo di Google porta luce e metodo; la critica accademica (Shaolei Ren, Alex de Vries) ricorda che <strong>trasparenza senza completezza<\/strong> pu\u00f2 diventare una nuova forma di \u201cottimismo contabile\u201d. La verit\u00e0, come spesso accade, sta nella <strong>somma<\/strong>: misurare <strong>tutto<\/strong> il ciclo (energia, acqua diretta <strong>e<\/strong> indiretta), con metriche <strong>standard<\/strong>, su <strong>serie storiche<\/strong> e <strong>audit terzi<\/strong>. Solo cos\u00ec la \u201cgoccia\u201d non nasconder\u00e0 il <strong>fiume<\/strong>. &nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cinque gocce d\u2019acqua per un prompt? La trasparenza (finalmente) di Google e i buchi che restano Per la prima volta un big dell\u2019AI pubblica numeri per\u2011prompt su energia, CO\u2082 e acqua. Ma gli studiosi avvertono: la fotografia \u00e8 parziale e rischia di rassicurare troppo. 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