L'IA Ha un Maggiore Appetito Energetico e Questo Richiede Nuove Soluzioni di Sostenibilità

Il fabbisogno energetico della tecnologia di intelligenza artificiale è uno dei temi più discussi nei circoli tecnologici. Sebbene consumi energia su scala pari ai bisogni di un intero paese, ha anche un'impronta carbonica pesante.

ChatGPT di OpenAI, che è il prodotto AI più famoso al momento, sta consumando elettricità sufficiente per alimentare 23.000 case medie statunitensi ogni giorno per generare risposte a 195 milioni di query degli utenti. È come alimentare una piccola città.

Di solito sono le nostre piccole abitudini ad accelerare il consumo energetico dell'AI, insieme allo sviluppo che avviene nei giganti della tecnologia e nelle startup. Diamo un'occhiata.

Spesso Non Rileviamo il Consumo Energetico dell'AI

In questa era digitale, quasi tutte le nostre attività hanno una certa connessione con la potenza di calcolo. La maggior parte delle cose che avvengono sotto gli occhi di tutti sono collegate a un computer integrato da qualche parte. 

Ad esempio, quando paghiamo al bancone di un negozio e passiamo la carta, c'è una lunga catena di transazioni che avviene su una vasta rete che non vediamo.

Quando passiamo attraverso un casello, il sistema ci addebita, ma non lo vediamo. Lo stesso vale quando navigiamo sulle mappe; mentre vediamo solo il nostro telefono, c'è un data center da qualche parte che memorizza ed elabora i dati per guidarci sul nostro dispositivo.

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Tutte queste transazioni computazionali che avvengono quando facciamo qualsiasi cosa online o su un dispositivo sono eseguite attraverso un processo chiamato inferenza, che consuma molta energia. Sebbene aziende come OpenAI, Meta o Alphabet non rivelino le loro effettive cifre di consumo energetico, la dottoressa Sasha Luccioni di Hugging Face ha accennato ai costi più elevati associati all'addestramento e all'inferenza dell'AI. Ha scritto in un tweet, menzionando l'addestramento dell'AI, che:

«Abbiamo speso 100 milioni di dollari in calcolo solo per dare alla tua chatbot una voce sexy!» 

Menzionando l'inferenza, ha notato:

«Ogni volta che cerchi nelle tue foto, usi tanta energia quanto l'intero isolato della tua città!» Sasha Luccioni.

Solo per darti un'idea di quanto questi sistemi AI divoratori di energia stiano succhiando dalla rete. Lucioni ha studiato l'AI per molto tempo e dice che passare da un approccio AI non generativo a uno generativo può fare una differenza fino a 40 volte maggiore di energia per la stessa attività.

A Quali Cifre Energetiche Stiamo Guardando?

Man mano che l'adozione dell'AI aumenta, si stima che il consumo energetico dei data center quasi raddoppierà entro il 2026 a livello globale, richiedendo più di 1000 terawatt. 

A gennaio, l'Agenzia Internazionale per l'Energia (IEA) ha rilasciato le sue previsioni per il consumo energetico mondiale nei prossimi due anni. La novità era che le proiezioni sulla quantità di elettricità utilizzata dai data center, dalle criptovalute e dall'intelligenza artificiale sono state incluse per la prima volta.

«Il consumo totale di elettricità dei data center potrebbe superare i 1000 TWh nel 2026. Questa domanda è approssimativamente equivalente al consumo di elettricità del Giappone.» Fonte: AIE.

Guardando le cifre, è sconosciuto come raggiungeremo un futuro energetico sostenibile con l'aumento dell'adozione della tecnologia in tutti i settori. Attualmente, il consumo di AI è diventato una grande percentuale dei carichi di lavoro nei data center, dai piccoli server di inferenza edge ai grandi cluster di addestramento AI.

Le Emissioni di Carbonio Stanno Aumentando

Per semplificare i dati sopra menzionati, il consumo energetico avrà un'impronta carbonica equivalente a 80 milioni di veicoli a benzina. Molti fattori aggiuntivi si sommano rapidamente.

Prendiamo, ad esempio, una GPU (Graphics Processing Unit). Si riscalda di più se utilizzata intensamente ed emette più calore. Immagina un data center con migliaia di questi in pila e la quantità di calore che produrrebbero. Sono stati adottati diversi approcci per raffreddarli. Nella maggior parte dei casi, viene adottato il raffreddamento ad acqua, che aumenta sicuramente il consumo di acqua e il consumo energetico per far circolare quell'acqua.

«L'addestramento e i carichi di lavoro molto densi devono trovarsi in un ambiente più efficiente. E se non lo fanno, metteremo una pressione enorme sulle reti elettriche non solo in Europa ma in tutto il pianeta, e avremo problemi reali nei prossimi cinque-dieci anni.» Dominic Ward, CEO di Verne Global.

Man mano che i data center aumentano di numero e quello attuale si espande e si adatta alle capacità dell'AI, verrà prodotto più calore, influenzando l'ecosistema del nostro pianeta. Un'altra preoccupazione è che i data center stanno ora espandendo le loro operazioni a livello globale in luoghi dove carbone e gas naturale sono le fonti primarie di generazione energetica.

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A causa di alcune limitazioni dell'energia solare ed eolica, è molto più facile sfruttare queste fonti tradizionali, e le aziende si stanno riversando su di esse nella corsa all'oro dell'AI. Gli esperti stimano che i miliardi di dispositivi connessi a internet produrranno il 3,5% delle emissioni totali di anidride carbonica entro il prossimo anno. Quindi, anche noi, utenti, dobbiamo pensare: abbiamo bisogno di parlare con le nostre lavatrici e ottenere risposte generate dall'AI?

I giganti della tecnologia hanno molte più responsabilità, ma tutti devono fare la loro parte.

Reportage di Cryptopolitan a cura di Aamir Sheikh