Classifica l’attività
Testo, immagini, documenti, video e audio vengono trattati separatamente, perché hanno profili computazionali molto diversi.
AImpronta Model v1.0
Il motore dietro AImpronta
Metodo proprietario, versionato e verificabile sulle fonti: come trasformiamo attività AI in stime trasparenti di energia, acqua e CO₂e.
AImpronta Model v1.0 · Metodo 2.0.0 · Revisione fonti 23 settembre 2026
STATOOperativo e versionatoAImpronta Model v1.0 · Metodo 2.0.0
REVISIONE23 settembre 2026Fonti e perimetri ricontrollati
EVIDENZEProvider + ricerca + istituzioniOgni categoria usa una base dichiarata
TRACCIABILITÀVersione legata al risultatoStessa versione + stesso input strutturato = stesso output
AImpronta Model v1.0
Un modello proprietario, costruito su evidenze verificabili
AImpronta non applica un unico numero a qualunque attività AI. Il motore seleziona la base tecnica più adatta al tipo di utilizzo, distingue dati dichiarati dai provider, benchmark di ricerca e scenari ingegneristici, normalizza i diversi perimetri e restituisce una stima versionata di energia, acqua e CO₂e.
La metodologia è pubblica nei principi, nelle fonti, nei confini e nei limiti. L’implementazione, i coefficienti di elaborazione e le logiche di parametrizzazione restano parte proprietaria di AImpronta Model.
AIMPRONTA LAB
Come lavora AImpronta Model
Una vista illustrata del modello: dati, benchmark e parametri di utilizzo entrano nel motore e diventano stime comparabili di acqua, energia e CO₂e.
AIMPRONTA / MODEL v1.0
01 / IL TUO USO DELL’AI02 / IL NOSTRO MODELLO03 / L’IMPATTO STIMATO
MODEL v1.0
AImprontaDALL’USO ALL’IMPATTO01 Classifica02 Normalizza03 Stima
STIMAEnergiakWh
STIMAAcquaL
STIMACO₂eg CO₂e
PARAMETRI DICHIARATIAttività · provider · quantità · durata
FONTI + BENCHMARKEvidenze pubbliche e ipotesi trasparenti
UN RISULTATO LEGGIBILETre indicatori, con limiti e intervalli
PERCHÉ IL MODELLO È SOLIDO
Non una formula unica, ma una catena di evidenze
Seleziona l’evidenza
Quando esiste una misura pubblica del provider viene considerata per quel perimetro. In assenza, il modello usa ricerca indipendente o benchmark tecnici dichiarati.
Normalizza il perimetro
Il motore distingue energia IT, overhead di data center, acqua diretta e fattori elettrici, evitando di sommare grandezze che misurano cose diverse.
Parametrizza
Volume, durata, tipo di attività e, quando riconoscibile, provider modificano la base utilizzata. Il dettaglio dei coefficienti resta nel motore server-side.
Espone risultato e incertezza
Il valore centrale viene accompagnato da sensibilità, equivalenze e fonti. Le sensibilità non vengono presentate come intervalli statistici se non lo sono.
EVIDENZE AGGIORNATE AL 2026
I riferimenti che oggi contano davvero
AImpronta Model viene mantenuto coerente con la migliore evidenza pubblica disponibile. La revisione corrente incorpora fonti istituzionali, studi peer-reviewed e disclosure tecniche dei provider disponibili fino al 23 settembre 2026.
La domanda elettrica dei data center focalizzati sull’AI è cresciuta del 50% nel 2025; il totale dei data center è cresciuto del 17%.
Fonte IEA ↗Google stima per il prompt testuale mediano di Gemini Apps 0,24 Wh, 0,03 gCO₂e e 0,26 ml d’acqua con metodologia operativa documentata.
Metodo Google ↗La ricerca peer-reviewed di de Vries-Gao stima per l’AI nel 2025 un’impronta carbonica di 32,6–79,7 Mt CO₂ e un’impronta idrica di 312,5–764,6 miliardi di litri.
Studio peer-reviewed ↗Il 21 settembre 2026 la Commissione europea ha proposto un sistema comune di rating dei data center centrato anche sulla trasparenza di consumi energetici e idrici.
Commissione europea ↗Questi numeri hanno perimetri diversi e non vengono mescolati automaticamente. AImpronta Model utilizza ogni fonte soltanto nel contesto per cui è tecnicamente pertinente.
GERARCHIA DELLE FONTI
Come scegliamo la base tecnica
Misura o disclosure del provider
Prima scelta quando il dato è pubblico, il prodotto è identificabile e il perimetro è sufficientemente descritto.
Ricerca indipendente o peer-reviewed
Usata quando manca una misura del provider o quando serve un benchmark esterno per una categoria di attività.
Scenario ingegneristico
Utilizzato solo quando non esiste un dato diretto adeguato. Viene dichiarato come scenario e non come misura.
Conversione istituzionale
IEA e altre fonti autorevoli vengono usate per fattori di contesto come il mix elettrico, mantenendo separati i confini di misura.
BASE TECNICA PER CATEGORIA
Ogni attività ha una base diversa
Non pubblichiamo i coefficienti interni del motore. Rendiamo però verificabile la provenienza dell’evidenza e il modo in cui viene trattata.
| Attività | Base principale | Tipo di evidenza | Come viene usata |
|---|---|---|---|
| Testo | Google Gemini, OpenAI, Epoch AI | Disclosure provider + analisi indipendente | Se il provider è riconoscibile si usa il riferimento specifico compatibile; altrimenti il riferimento testuale generico. |
| Immagini | Luccioni et al., ACM FAccT | Ricerca indipendente | Benchmark di inferenza con confini hardware dichiarati, usato come riferimento tecnico della categoria. |
| Video | Delavande et al. | Benchmark tecnico | La durata entra nella parametrizzazione; il benchmark non viene presentato come misura di Sora, Veo o altri servizi proprietari. |
| Audio | Passoni et al. + NVIDIA | Ricerca + scenario hardware | Scenario ingegneristico esplicitamente distinto da una misura diretta di servizi commerciali. |
| Documenti | Riferimento testuale/compute | Scenario parametrico | La frase dell’utente non permette di conoscere formato, lunghezza e operazione effettiva; il risultato resta una stima di scenario. |
VERIFICA DEL MODELLO
Che cosa significa “verificato” per AImpronta
Fonti ricontrollate
I riferimenti pubblici utilizzati dalla versione corrente sono stati riesaminati nella revisione del 23 settembre 2026.
Perimetri dichiarati
Il modello distingue provider disclosure, ricerca, scenari ingegneristici, energia IT, overhead, acqua e fattori elettrici.
Risultati versionati
Il motore restituisce la versione del modello e associa il risultato alle fonti pertinenti, così gli aggiornamenti restano tracciabili.
Coerenza deterministica
A parità di input strutturato e versione del modello, il motore produce lo stesso risultato. Le formule sensibili vengono eseguite lato server.
Importante: questa è una verifica interna di coerenza e tracciabilità sulle fonti dichiarate. AImpronta Model non è, allo stato attuale, una certificazione ambientale né una metodologia validata da un ente terzo indipendente.
Perimetro, qualità dei dati e limiti
Il calculator stima energia operativa, acqua secondo il riferimento applicabile e CO₂ legata alla generazione elettrica. Non rappresenta l’intero ciclo di vita dell’AI e non legge i consumi del singolo account o del data center.
Modello, lunghezza del contesto, hardware, carico, localizzazione e infrastruttura possono cambiare sensibilmente i consumi. Un riferimento pubblico non misura ogni possibile utilizzo.
Training, produzione dell’hardware, costruzione dei data center, reti e dispositivi dell’utente sono esclusi dal calculator salvo indicazioni specifiche. Il Global Counter ha un perimetro distinto e dichiarato più sotto.
Le sensibilità mostrate dal calculator esplorano variazioni intorno al riferimento centrale di AImpronta. Non sono intervalli di confidenza statistica né range pubblicati dai provider.
Equivalenze e proiezioni
Le equivalenze trasformano i risultati in esempi quotidiani come bottiglie, ore di lampadina o chilometri in automobile. Servono a comprendere la scala e non implicano che quelle risorse siano state materialmente utilizzate in quella forma.
Le proiezioni collettive e aziendali mantengono il medesimo scenario di riferimento e non modellano automaticamente economie di scala, cambi infrastrutturali o contratti energetici specifici.
Fonti principali e documentazione
Le fonti sono esposte perché il metodo sia controllabile dall’esterno senza rendere pubblica l’implementazione proprietaria del motore.
| Fonte | Anno | Ruolo nel metodo | Perimetro |
|---|---|---|---|
| IEA · Key Questions on Energy and AI ↗ IEA · Electricity 2026 ↗ | 2026 | Scenario energetico e contesto globale | Data center, AI-focused data center, domanda elettrica e mix globale. Non è una misura del singolo prompt. |
| Google · Measuring AI inference at Google Scale ↗ Technical paper ↗ | 2025 | Disclosure diretta del provider | Prompt testuali mediani Gemini Apps con overhead operativo. Non rappresenta ogni prompt o altro provider. |
| de Vries-Gao · Patterns ↗ | 2026 | Cross-check globale acqua e carbonio | Stima su scala AI/data center; utile per ordini di grandezza globali, non per il singolo prompt. |
| Epoch AI · How much energy does ChatGPT use? ↗ | 2025 | Riferimento indipendente per testo | Analisi ingegneristica, non media misurata di tutti i modelli. |
| Sam Altman · The Gentle Singularity ↗ | 2025 | Disclosure pubblica OpenAI | Riferimento per richieste testuali ChatGPT; i confini di misura non sono documentati con il dettaglio dello studio Google. |
| Luccioni et al. · Power Hungry Processing ↗ | 2024 | Benchmark immagini | Ricerca con hardware e task definiti; non misura ogni generatore proprietario. |
| Delavande et al. · Text-to-video energy ↗ | 2025 | Benchmark video | Modello e hardware specifici; la parametrizzazione per durata è uno scenario AImpronta. |
| Passoni et al. · Generative audio ↗ | 2025 | Benchmark audio | Ricerca usata insieme a specifiche hardware; non è una misura diretta di servizi commerciali. |
| Commissione europea · Energy performance of data centres ↗ | 2026 | Contesto di trasparenza e reporting | Rating e reporting di energia e acqua dei data center. Non è un fattore di conversione AImpronta. |
| Regolamento UE 2024/1689 · AI Act ↗ | 2024 | Contesto normativo | Trasparenza e governance AI; non utilizzato per calcolare consumi. |
CONTESTO EUROPEO 2026
La trasparenza sui data center sta diventando infrastruttura di mercato
Il 21 settembre 2026 la Commissione europea ha proposto un sistema comune di rating dei data center per rendere più trasparenti energia e acqua, affiancato al reporting previsto dalla Energy Efficiency Directive. AImpronta non è un sistema di conformità legale, ma nasce nella stessa direzione: rendere leggibili dati che oggi sono frammentati e difficili da confrontare.
AImpronta Global Counter · v1.0.0
Il modello dietro il contatore globale
Revisione fonti: 23 settembre 2026
Il Global Counter è una stima temporale AImpronta, non una telemetria mondiale in tempo reale.
Energia
Parte dalle prospettive IEA per i data center orientati all’AI e costruisce uno scenario annuale coerente con i benchmark pubblici 2025–2030.
Acqua
Combina riferimenti di raffreddamento diretto e acqua legata alla produzione elettrica. Consumo e prelievo idrico non sono la stessa cosa.
CO₂e
Usa un fattore del mix elettrico mondiale dichiarato nel modello; non rappresenta i contratti energetici o il mix reale di ogni singolo data center AI.
Live
Il numero avanza con il tempo sulla base dello scenario annuale. Non suggerisce che esista un sensore mondiale che misura l’AI secondo per secondo.
L’IEA segnala che nel 2025 il consumo dei data center focalizzati sull’AI è cresciuto del 50%. Poiché non esistono statistiche complete sull’uso globale dell’AI, il counter deve essere interpretato come scenario trasparente e aggiornabile, non come dato osservato.
Fonti del Global Counter
MODELLOAImpronta Model v1.0
METODO2.0.0
REVISIONE23/09/2026
STATOStima da fonti pubbliche
© AImpronta 2026. AImpronta Model e la relativa implementazione sono parte del progetto AImpronta. Dati pubblici e studi citati restano attribuiti alle rispettive fonti.