Schneider Electric ha invitato i decisori politici a gestire attentamente il consumo di elettricità dei data center basati sull'intelligenza artificiale e a evitare che sfugga di mano.
Ciò avviene mentre il consumo energetico dei data center di intelligenza artificiale continua ad aumentare a causa della crescente domanda di servizi di intelligenza artificiale, creando così spazio per le aziende di intelligenza artificiale nella ricerca di fonti di energia alternative.
I data center potrebbero lasciare tutti gli altri nell'oscurità più totale
Nel suo rapporto, ha proposto quattro possibili scenari e suggerito alcuni principi guida da seguire per impedire ai data center basati sull'intelligenza artificiale di "divorare" la rete elettrica e lasciare il mondo al buio.
Lo studio fa seguito alla Conferenza globale dell'IEA su energia e intelligenza artificiale tenutasi il mese scorso. Lo studio, intitolato "Intelligenza artificiale ed elettricità: un approccio basato sulla dinamica dei sistemi", esamina le scuole di pensiero emergenti relative all'intelligenza artificiale e al suo impatto sul consumo energetico.
Sebbene si sia parlato molto di intelligenza artificiale generativa e consumo di elettricità, il rapporto di Schneider Electric concorda anche con studi precedenti sul fatto che l'infrastruttura dei data center esistenti necessita di una notevole quantità di elettricità per funzionare, pertanto saranno necessarie maggiori risorse per supportare l'aumento previsto nell'adozione dell'intelligenza artificiale.
La prevista crescita della domanda di servizi di intelligenza artificiale e il conseguente incremento dei consumi energetici hanno inoltre sollevato preoccupazioni circa il potenziale impatto che la tecnologia potrebbe avere sulle reti elettriche. Vi sono inoltre preoccupazioni circa il possibile impatto ambientale se la domanda di energia continuasse a crescere a questo ritmo.
Rémi Paccou, direttore dello Schneider Electric Sustainability Research Institute, ha affermato che lo studio ha lo scopo di esplorare potenziali scenari futuri e preparare le parti interessate ad affrontare le sfide e le opportunità future.
“Ci auguriamo invece che serva da punto di partenza per una discussione e un processo decisionale informati”
Paccou.
"Presentiamo i nostri risultati partendo dalla consapevolezza che l'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione e che le nostre conoscenze sono in continua crescita", ha aggiunto.
Schneider Electric ha quindi elaborato quattro scenari diversi: Intelligenza artificiale sostenibile, Limiti alla crescita, Abbondanza senza confini e Crisi energetica.
Schneider Electric prevede un aumento della domanda di elettricità da qui al 2030
Secondo lo studio, tutti e quattro gli scenari elaborati da Schneider Electric indicano un aumento dei consumi energetici nel periodo 2025-2030, con una domanda in continua crescita. Tuttavia, divergono notevolmente in base ad alcuni presupposti alla base di ciascuno scenario.
Con "Intelligenza Artificiale Sostenibile", lo studio Schneider esamina i potenziali risultati derivanti dalla priorità all'efficienza in un contesto di aumento dei consumi, mentre "Limits to Growth" esamina un percorso vincolato in cui lo sviluppo dell'intelligenza artificiale incontra limiti legati all'uomo. L'Intelligenza Artificiale Sostenibile offre un approccio più promettente, che vedrebbe un aumento del consumo di elettricità da 100 terawattora (TWh) previsti nel 2025 a 785 TWh nel 2035, secondo il suo modello.
In questo scenario, l'inferenza generativa dell'intelligenza artificiale sarà il fattore chiave del consumo di elettricità nel settore dell'intelligenza artificiale dal 2027 al 2028. Si assisterà inoltre a un passaggio verso modelli più efficienti e meno dispendiosi in termini energetici.
Secondo il rapporto, è “caratterizzata da una relazione simbiotica tra infrastruttura di intelligenza artificiale e domanda, in cui efficienza e conservazione delle risorse si rafforzano a vicenda”
Altri scenari, come Abbondanza senza confini, esaminano i potenziali rischi di una crescita incontrollata, mentre la crisi energetica esamina come la domanda e la produzione di energia non uniformi potrebbero portare a carenze diffuse.
Secondo il rapporto, l'energia totale destinata all'intelligenza artificiale aumenterà dai 100 TWh di base di quest'anno a 510 TWh entro il 2030, ma sfide come gli ingorghi nella produzione di chip specializzati e la carenza di dati per gli LLM si faranno sentire.
Il rapporto afferma inoltre che lo scenario Abundance Without Boundaries riflette il fatto che il rapido sviluppo in corso dell'intelligenza artificiale creerà delle sfide, poiché le aziende di intelligenza artificiale corrono verso infrastrutture più grandi e avanzate, superando la capacità di utilizzo sostenibile delle risorse.
Lo scenario di crisi energetica vede una rapida crescita dell'intelligenza artificiale, con conseguente conflitto tra il suo fabbisogno energetico e quello di altri settori critici dell'economia, con conseguenti sfide operative per le industriedent dall'intelligenza artificiale.
In questo scenario, si prevede che il consumo energetico raggiungerà il picco nel 2029, attestandosi a circa 670 TWh, prima di scendere a 380 TWh entro il 2032 e di scendere ulteriormente nel 2025 a 190 TWh.
Schneider offre alcuni suggerimenti per la potenziale crisi energetica
Secondo il rapporto, una governance non coordinata si traduce in politiche frammentate, che potrebbero tradursi in defienergetici globali o localizzati.
Tuttavia, il rapporto Schneider offre alcune raccomandazioni per un'intelligenza artificiale sostenibile, che prendono in esame tre aree: infrastruttura dell'intelligenza artificiale, sviluppo dell'intelligenza artificiale, governance, standard e formazione.
L'infrastruttura di intelligenza artificiale richiede che i data center di nuova generazione siano ottimizzati con le più recenti tecnologie di raffreddamento, elaborazione ad alta densità e hardware moderno a basso consumo energetico, come GPU e TPU.
Ciò segue anche le segnalazioni secondo cui i data center di intelligenza artificiale consumano grandi volumi di acqua per raffreddare i server di intelligenza artificiale, con aziende tecnologiche come Google, Microsoft e OpenAI che avrebbero registrato un aumento del consumo di utenze nei loro data center.
La raccomandazione relativa allo sviluppo dell'intelligenza artificiale suggerisce di rendere i modelli più efficienti attraverso tecniche come la potatura dei modelli, la quantizzazione e l'architettura leggera.
Nell'ambito della governance, degli standard e della formazione, il rapporto raccomanda ai decisori politici di sviluppare e implementare sistemi di certificazione per pratiche di intelligenza artificiale sostenibili, come l'efficienza energetica e l'impatto ambientale. Un quadro solido guiderà inoltre lo sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale e affronterà questioni quali il consumo energetico, la privacy dei dati e le considerazioni etiche.
