Data Center: 3 domande a Sergio Bellucci

di Alberto Deambrogio

Tre domande a Sergio Bellucci, saggista, giornalista, specializzato nei temi
dell’innovazione tecnologica

Alberto Deambrogio: Sergio Bellucci, mentre si moltiplicano le richieste di
autorizzazione per la costruzione di nuovi data center sta prendendo forma una
normativa che dovrebbe tentare di mettere ordine al settore: le Regioni da una
parte e un DDL delega a livello parlamentare. Che pensi di questo quadro rispetto
alle evidenti esigenze su diversi terreni (ambientale, sociale, ecc.)?
Sergio Bellucci: Il quadro che si sta delineando ha un merito e un limite, e il limite
rischia di pesare più del merito. Il merito è che finalmente si prende atto che i data
center non sono capannoni come gli altri. A febbraio la Camera ha approvato
all’unanimità il disegno di legge delega che punta a un iter autorizzativo unico
nazionale, alla priorità per le aree industriali dismesse, al potenziamento della rete
elettrica e al contenimento dei consumi d’acqua; il testo è ora all’esame del Senato.
La Lombardia, dove si concentra la parte più consistente degli impianti, ha
approvato a giugno la prima legge regionale del settore, che fissa soglie di potenza
oltre le quali un impianto assume rilevanza sovracomunale e incentiva il recupero
del calore e l’uso di acque non potabili.
Il limite è che entrambe le norme guardano al data center come a un problema
urbanistico ed energetico da semplificare, non per ciò che realmente è, cioè la
fabbrica dell’epoca digitale, il luogo fisico in cui si produce e si accumula il capitale
conoscitivo che oggi decide gerarchie economiche e rapporti di potere. È come
regolare l’altezza dei camini senza chiedersi chi possiede la fabbrica, che cosa
produce e a chi va quello che produce.
I numeri spiegano perché la questione non è tecnica. Nel 2024 i data center hanno
consumato nel mondo circa 415 TWh, più dell’intero fabbisogno elettrico italiano, e
uno studio dell’Università delle Nazioni Unite prevede oltre 900 TWh entro il 2030,
insieme a migliaia di miliardi di litri d’acqua per il raffreddamento e a un’impronta di
suolo paragonabile alla superficie di una regione come la Campania. In Italia la sola
provincia di Milano, con 168 impianti, assorbe oltre il 40 per cento dei consumi

nazionali del settore, e la capacità installata in Lombardia è destinata a crescere di
dieci volte in cinque anni. Energia, acqua e suolo vanno valutati insieme, perché
ridurre le emissioni non riduce automaticamente il consumo idrico o l’occupazione
di territorio.
C’è poi un nodo che la discussione pubblica tende a rimuovere. Dichiarare queste
infrastrutture di pubblica utilità significa accelerarne l’insediamento e caricare sulla
collettività una parte dei costi, dalla rete elettrica alle risorse idriche, senza che la
collettività riceva un ritorno proporzionato in termini di accesso, di servizi o di
governo dei dati che vi transitano. È la vecchia formula della socializzazione dei costi
e della privatizzazione dei benefici. Non a caso negli Stati Uniti, nella vecchia cintura
industriale, crescono le proteste delle comunità locali contro rumore, consumi e
aumento delle bollette, e segnali analoghi cominciano a comparire anche
nell’hinterland milanese.
Né è casuale che proprio in questi giorni il Senato abbia approvato in via definitiva la
legge sul ritorno al nucleare. La fame energetica dell’intelligenza artificiale è
diventata l’argomento principe di una scelta che ha molto di ideologico e poco di
efficiente, perché tempi e costi dell’atomo sono incompatibili con la curva della
domanda, mentre rinnovabili, accumuli e carichi flessibili possono rispondere molto
più rapidamente.
Che cosa servirebbe? Trasformare la semplificazione in condizionalità. Autorizzazioni
rapide solo a fronte di energia rinnovabile aggiuntiva e non sottratta ad altri usi, di
recupero obbligatorio del calore per il teleriscaldamento, di carichi di calcolo
spostabili nelle ore di abbondanza energetica, di trasparenza pubblica sui consumi
reali, di un coinvolgimento vincolante delle comunità locali e di una quota di
capacità di calcolo riservata a ricerca, scuola e pubblica amministrazione. Chi usa un
territorio per produrre valore deve restituirgli qualcosa di più di qualche posto di
lavoro nella vigilanza.
A.D.: Le esigenze e gli interessi di chi propone i data center con l’attuale
conformazione sono quelle di garantire una centralizzazione del controllo dei dati
e di implementare profitti crescenti. Cosa bisognerebbe fare secondo te per
recuperare terreno sia sul terreno democratico, sia su quello della distribuzione del
valore che viene dal trattamento dei dati?
S.B.: Bisogna partire da una constatazione. Le tre grandi ondate del capitalismo
digitale, l’informatica personale, le reti e ora l’intelligenza artificiale, non hanno
prodotto soltanto ricchezza, hanno prodotto una rendita. E si tratta di una rendita
diversa da quelle che conosciamo, perché non si consuma. Le rendite

dell’innovazione industriale, dalla ferrovia all’elettricità, venivano erose dalla
concorrenza e alla fine si trasferivano ai consumatori. Quella digitale si rafforza con
l’uso, grazie a tre meccanismi che si alimentano a vicenda. L’effetto di rete, per cui
una piattaforma diventa più utile quanti più utenti la usano; la dipendenza tecnica,
che rende costoso cambiare fornitore anche quando esiste un’alternativa; il circuito
dei dati, per cui più un sistema è usato più dati raccoglie, più migliora e più viene
usato. È l’esatto contrario di un brevetto in scadenza.
I dati più recenti lo confermano. Le ricerche dello Stanford Digital Economy Lab
registrano nei primi mesi del 2026 una crescita della quota di reddito che va al
capitale a scapito del lavoro, senza un corrispondente aumento della produttività
complessiva. Il reddito, cioè, non cresce perché il sistema diventa più efficiente, si
sposta. È appropriazione di valore esistente, in larga misura generato dal lavoro
implicito di miliardi di persone che, per il solo fatto di vivere e comunicare in rete,
producono gratuitamente i dati su cui questi sistemi si addestrano. È ciò che chiamo
plusvalore algoritmico.
Per questo le risposte settoriali, una tassa qui, una regolamentazione là, vengono
riassorbite. I sistemi complessi, e l’economia digitale lo è, tornano al loro equilibrio
quando le perturbazioni sono deboli e disperse. Occorre agire sul nodo che ha le
connessioni più forti, e quel nodo è la proprietà del capitale conoscitivo, cioè
modelli, dati e infrastrutture di calcolo.
Indicherei quattro direzioni. La prima riguarda le infrastrutture. Reti, archivi di dati e
capacità di calcolo vanno considerati infrastrutture essenziali, come gli acquedotti,
con accesso universale, interoperabilità obbligatoria e divieto di controllo
monopolistico. Un’Europa che continua a regolare ciò che non produce, senza un
proprio cloud né propri modelli di scala, dispone di una sovranità normativa priva di
sovranità produttiva. Una rete pubblica e federata di calcolo, costruita con
università, enti locali e comunità energetiche, sarebbe anche la risposta più concreta
alla domanda sui data center. La seconda riguarda i modelli. I sistemi addestrati su
dati pubblici o sul patrimonio collettivo dell’umanità devono essere resi disponibili
come codice aperto, perché ciò che nasce dal sapere comune non può diventare un
recinto privato. La terza riguarda il valore. Serve un dividendo sociale alimentato
dalla ricchezza prodotta dai sistemi automatizzati, finanziato da una fiscalità capace
di colpire la rendita là dove si forma, e il riconoscimento del lavoro implicito come
contributo alla ricchezza collettiva. La quarta riguarda il lavoro organizzato. Il
sindacato può già contrattare la gestione algoritmica, con trasparenza, diritto di
contestare le decisioni automatiche e codeterminazione, come in parte prevede la

direttiva europea sul lavoro tramite piattaforme, ma deve estendere la propria
rappresentanza oltre il perimetro del lavoro contrattualizzato.
Sul terreno democratico la posta è ancora più alta. Le grandi imprese
dell’intelligenza artificiale scrivono documenti che fissano valori, gerarchie
normative e condizioni d’uso per miliardi di persone. Sono costituzioni di fatto, che
nessuna procedura democratica ha mai discusso. Recuperare terreno significa
riportare la definizione di quei valori nello spazio pubblico. La scelta tra un modello
centralizzato, proprietario e chiuso e un modello decentrato, aperto e cooperativo
non è tecnica. È una scelta politica, forse la più importante del nostro tempo.
A.D.: Le notizie di queste ultime settimane parlano della messa in funzione di un
primo data center che utilizza neuroni umani. Quali sono secondo te le possibili
ricadute, al di là delle implicazioni etiche tutte da dipanare, sull’obsolescenza dei
data center che utilizzano invece chip?
S.B.: Partiamo dai fatti, perché su questa notizia si è già prodotto molto rumore. Ad
agosto, a Singapore, la Facoltà di medicina dell’Università nazionale di Singapore,
l’operatore DayOne e la società australiana Cortical Labs hanno presentato il
prototipo di quello che è stato definito il primo data center biologico. Si tratta di un
armadio con venti unità di calcolo che ospitano complessivamente circa sedici
milioni di neuroni umani coltivati a partire da cellule staminali, con un consumo
intorno al chilowatt. I neuroni restano vitali fino a sei mesi, poi vanno sostituiti. Le
stesse fonti tecniche riconoscono che le colture attuali, bidimensionali, non sono in
grado di gestire calcoli complessi o reti di grandi dimensioni, e le applicazioni
indicate sono di nicchia, dalla ricerca farmacologica allo studio delle malattie
neurologiche, dove conta imparare da pochi esempi più della potenza bruta.
Dunque nessuna obsolescenza a breve dei data center al silicio. Chi lo sostiene
alimenta una narrazione speculativa, non un’analisi. Eppure la notizia è importante,
per almeno tre ragioni.
La prima è energetica. Il cervello umano svolge funzioni che nessun sistema
artificiale eguaglia consumando circa venti watt, quanto una lampadina. I grandi
modelli richiedono invece campus da centinaia di megawatt. Questa distanza misura
quanto sia ancora primitiva, sul piano dell’efficienza, l’architettura su cui stiamo
costruendo l’intelligenza artificiale. Ogni progresso che la riduca, che venga dalla
biologia, dall’informatica neuromorfica o da algoritmi più parsimoniosi, come ha
mostrato il caso DeepSeek, mette in discussione le previsioni di domanda con cui
oggi si giustificano centrali e data center da gigawatt.

La seconda riguarda il rischio di investimenti incagliati. L’obsolescenza vera è già
dentro il silicio, perché i processori si svalutano in tre o quattro anni mentre edifici,
allacci elettrici e centrali vengono pianificati per decenni. Se l’efficienza compie un
salto, ci ritroveremo con infrastrutture sovradimensionate, territori impegnati e reti
costruite per una domanda mai arrivata, e il conto lo pagherà la collettività. È un
argomento in più per una pianificazione pubblica prudente, con clausole di
reversibilità e di riconversione dei siti.
La terza è la più radicale e riguarda l’economia politica prima ancora dell’etica.
Finora il capitalismo digitale ha messo al lavoro le nostre menti come produttrici
inconsapevoli di dati. Con il calcolo biologico il tessuto umano diventa direttamente
mezzo di produzione. Il cervello non lavora più soltanto per la macchina, diventa la
macchina. Si apre così una questione di proprietà che la storia della biomedicina
conosce bene, basti pensare alle cellule di Henrietta Lacks, utilizzate per decenni
senza consenso né riconoscimento. Chi possiede le linee cellulari? Quali diritti hanno
i donatori? A chi va il valore prodotto? Sono domande da porre adesso, prima che la
tecnologia maturi e che le risposte vengano scritte, ancora una volta, nei termini di
servizio di qualche impresa.