La crescita di ChatGPT non è solo una storia di adozione tecnologica senza precedenti, ma anche un caso emblematico sul costo energetico dell’intelligenza artificiale generativa. Secondo una ricerca pubblicata il 15 dicembre 2025 da BestBrokers, il chatbot di OpenAI gestisce ormai oltre 912,5 miliardi di query all’anno, con un impatto energetico e finanziario che inizia ad assumere dimensioni paragonabili a quelle di interi Paesi.
I numeri citati nello studio arrivano in una fase di forte espansione per la piattaforma: le stime parlano di 810 milioni di utenti attivi settimanali, più del doppio rispetto all’inizio del 2025. Una crescita che consolida la posizione di ChatGPT come riferimento nel settore, ma che apre interrogativi concreti su sostenibilità, infrastrutture e costi operativi.
Quanto consuma una singola risposta di ChatGPT
Ogni volta che un utente invia una richiesta a ChatGPT, entra in gioco il processo di inference, ovvero l’elaborazione della domanda attraverso i parametri del modello per generare una risposta. Stimare il consumo energetico di questa operazione non è semplice, perché dipende dalla lunghezza del prompt, dal tipo di richiesta e dall’efficienza del modello.
Secondo i ricercatori dell’AI Lab della University of Rhode Island, l’attuale modello GPT-5, lanciato ufficialmente il 7 agosto 2025, consuma tra 2 e 45 watt per prompt di media lunghezza, con una media stimata di 18,9 wattora per richiesta. Un valore fino a otto volte superiore rispetto ai modelli precedenti e oltre cinquanta volte più alto rispetto a una ricerca tradizionale su Google, che secondo l’Electric Power Research Institute richiede circa 0,3 wattora.
2,5 miliardi di query al giorno: il peso dell’uso quotidiano
Con circa 2,5 miliardi di richieste elaborate ogni giorno, ChatGPT consuma 47,2 gigawattora di elettricità al giorno. Per avere un termine di paragone, una famiglia media statunitense utilizza circa 29 kWh al giorno. Su base annuale, il consumo complessivo arriva a 17.228 GWh, un valore sufficiente ad alimentare 1,64 milioni di abitazioni statunitensi per un anno intero.
Sempre secondo i dati citati nello studio, il fabbisogno energetico giornaliero di ChatGPT è paragonabile a quello di interi Paesi come Porto Rico o Croazia, mentre su base annua supera il consumo elettrico di nazioni come Slovenia, Costa Rica, Kenya, Estonia e Lussemburgo.
Il costo economico dell’elettricità
Applicando la tariffa media statunitense per l’elettricità commerciale, pari a 0,141 dollari per kWh secondo la U.S. Energy Information Administration (dato di settembre 2025), il conto energetico annuale di ChatGPT per la sola gestione delle query arriva a circa 2,42 miliardi di dollari. In media, ogni singola richiesta ha un costo energetico stimato di 0,0027 dollari.
Si tratta di una stima prudente, che non tiene conto di eventuali contratti energetici agevolati o dell’uso di fonti rinnovabili, ma che rende evidente l’ordine di grandezza del problema.
Confronti che aiutano a capire la scala
La ricerca di BestBrokers prova a tradurre questi numeri in esempi concreti. L’energia consumata da ChatGPT in un anno sarebbe sufficiente a ricaricare tutte le auto elettriche presenti negli Stati Uniti circa 36 volte, considerando un parco di 6,5 milioni di veicoli elettrici e un consumo medio di 0,19 kWh per chilometro.
Lo stesso quantitativo di energia potrebbe anche ricaricare 3,29 miliardi di iPhone ogni giorno per un anno, prendendo come riferimento una batteria da 14,351 Wh come quella dell’iPhone 17. Su scala temporale, un’ora di attività di ChatGPT richiede circa 2 miliardi di wattora, l’equivalente di 10,5 milioni di ore di streaming video, secondo i parametri del Carbon Trust.
Il peso crescente dei modelli di ragionamento
Una parte rilevante dell’aumento dei consumi è legata all’evoluzione architetturale dei modelli. Con il passaggio dai sistemi generalisti ai modelli di ragionamento avanzato, come la famiglia o1 e l’attuale GPT-5, OpenAI ha privilegiato accuratezza e capacità di affrontare problemi complessi, accettando tempi di risposta più lunghi e un maggiore impiego di risorse computazionali.
Questi modelli “pensano” più a lungo prima di rispondere, adottando strutture di ragionamento simili a catene logiche interne. Una scelta che migliora i risultati in ambiti come matematica, programmazione e analisi scientifica, ma che comporta un consumo energetico sensibilmente più elevato rispetto alle generazioni precedenti.
L’energia necessaria per addestrare i modelli
Se l’inferenza quotidiana ha un costo elevato, la fase di training dei modelli di linguaggio resta ancora più dispendiosa. L’addestramento di GPT-3, con 175 miliardi di parametri, ha richiesto circa 1,29 milioni di kWh in 34 giorni. Per GPT-4, con oltre un trilione di parametri, le stime parlano di 62,3 milioni di kWh in circa 100 giorni, ovvero 48 volte di più.
Per GPT-5, OpenAI non ha divulgato dati ufficiali. Secondo gli esperti, l’addestramento non si è svolto in un’unica fase, ma attraverso cicli multipli di retraining su enormi cluster di GPU distribuite. Una scelta che rende impossibile una stima precisa, ma che suggerisce un impatto energetico ancora superiore rispetto al passato.
Ricavi e sostenibilità economica
A fronte di costi energetici stimati in 2,42 miliardi di dollari l’anno, i ricavi da abbonamenti appaiono nettamente più elevati. Secondo informazioni riportate da The Information, ChatGPT avrebbe raggiunto circa 35 milioni di abbonati paganti nel 2025, con un mix di piani che include Plus, Pro, Team, Enterprise ed Edu.
Sulla base di stime prudenti, i ricavi mensili potrebbero aggirarsi intorno ai 955 milioni di dollari, pari a circa 11,46 miliardi di dollari annui. In questo scenario, i costi energetici annuali legati alle query verrebbero coperti da meno di tre mesi di entrate, anche senza considerare altre fonti di fatturato come le API o le partnership commerciali.
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