L’intelligenza artificiale divora energia. E lo fa con un appetito sempre più vorace. Secondo un report pubblicato dall’Agenzia Internazionale dell’Energia (Iea), ChatGPT e compagni stanno facendo impennare i consumi energetici globali in modo preoccupante. Lo studio, il più completo e basato su dati mai realizzato finora sulle crescenti connessioni tra energia e intelligenza artificiale, spiega che i data center, cuore pulsante dell’AI, sono destinati a raddoppiare il proprio consumo elettrico entro il 2030, trasformandosi in uno dei principali driver della domanda energetica mondiale. Insomma: più intelligenza artificiale, più energia. Ma c’è anche un risvolto positivo: la stessa AI potrebbe aiutarci a consumare meglio l’energia che produciamo.
945 terawattora
È il consumo di elettricità previsto per i data center nel 2030, guidato principalmente dalla diffusione dell’intelligenza artificiale. Dietro ogni risposta generata dai sistemi AI lavorano migliaia di processori specializzati con un elevato fabbisogno energetico. I chip progettati specificamente per l’AI, come le GPU e i processori tensoriali, consumano significativamente più energia rispetto ai processori tradizionali. La cifra rappresenta più del doppio dei consumi attuali e riflette l’adozione crescente dell’intelligenza artificiale in ogni settore, dalla sanità alla finanza. Le aziende tecnologiche stanno costruendo data center sempre più grandi, alcuni dei quali richiedono infrastrutture elettriche paragonabili a quelle di insediamenti industriali di medie dimensioni.
12%
Rappresenta l’aumento annuale dei consumi elettrici dei data center dal 2017. Questa crescita, quattro volte più rapida dell’aumento della domanda elettrica globale complessiva, è trainata dalla nostra crescente interazione con servizi di AI. Il dato riflette la diffusione di applicazioni come ChatGPT, Claude, Midjourney e le numerose soluzioni aziendali che integrano funzionalità di intelligenza artificiale. Non sorprende che le grandi aziende tecnologiche stiano investendo miliardi in nuovi data center dotati di sistemi di raffreddamento avanzati, necessari per dissipare l’intenso calore generato dai processori durante l’elaborazione dei modelli AI. Questa tendenza pone interrogativi importanti sulla sostenibilità della rivoluzione dell’intelligenza artificiale nel lungo periodo.
50%
Ecco la quota dell’aumento dei consumi dell’AI che sarà coperta da fonti rinnovabili nei prossimi anni. Le aziende tecnologiche, consapevoli dell’impatto ambientale dei loro servizi AI, stanno investendo significativamente in energia pulita. Microsoft, Google e Meta hanno stipulato importanti accordi per l’acquisto di energia rinnovabile, cercando di bilanciare l’impronta carbonica delle loro infrastrutture. Parallelamente, i ricercatori stanno sviluppando modelli più efficienti dal punto di vista energetico: la riduzione dei consumi dell’intelligenza artificiale è diventata una priorità nel settore. L’obiettivo è mantenere le prestazioni dei sistemi AI riducendone al contempo il fabbisogno energetico, una sfida tecnica considerevole che potrebbe definire il futuro di questa tecnologia.
20%
È la percentuale della crescita della domanda elettrica nei paesi avanzati che sarà attribuibile all’AI entro il 2030. I gestori delle reti elettriche, abituati a decenni di consumi relativamente stabili, devono ora affrontare questa nuova significativa richiesta di energia. In aree ad alta concentrazione tecnologica come la Silicon Valley, le utility elettriche stanno già riscontrando difficoltà nel soddisfare la domanda crescente. Un campanello d’allarme sulla necessità di riportare il settore elettrico su un percorso di crescita, dopo decenni di domanda stagnante. Senza adeguati interventi, infatti, circa il 20% dei progetti di data center pianificati potrebbe rischiare ritardi a causa delle tensioni sulle reti elettriche. La costruzione di nuove linee di trasmissione richiede da quattro a otto anni nelle economie avanzate, e i tempi di attesa per componenti critici della rete sono raddoppiati negli ultimi tre anni.
300 terawattora
Si tratta del risparmio energetico potenziale ottenibile applicando l’AI all’efficientamento degli edifici. L’intelligenza artificiale presenta quindi un duplice aspetto: grande consumatore di energia ma anche strumento per ottimizzarne l’utilizzo. Algoritmi avanzati possono analizzare in tempo reale molteplici variabili per regolare con precisione i sistemi di climatizzazione e illuminazione, riducendo gli sprechi senza compromettere il comfort. L’AI predittiva consente inoltre di gestire meglio le reti elettriche e integrare più efficacemente le fonti rinnovabili intermittenti. Nel lungo termine, il machine learning sta accelerando la ricerca su nuovi materiali per batterie più efficienti e pannelli solari più produttivi, potenzialmente rivoluzionando il settore energetico. La vera sfida sarà fare in modo che i benefici dell’ottimizzazione superino i costi energetici della tecnologia stessa.
Fonte : Wired
