Ai e consumo energetico: la sfida italiana è già iniziata

## L’Energia e l’Intelligenza Artificiale: Un Paradosso Difficile da Ignorare
Il fenomeno dell’intelligenza artificiale (AI) sta radicalmente cambiando le dinamiche tecnologiche contemporanee; tuttavia, ciò implica anche un’escalation preoccupante nella richiesta energetica. Le strutture dedicate ai dati – i famosi data center – diventano sempre più affamati d’energia per supportare l’addestramento e il funzionamento dei modelli AI. Per il 2024 si prevede che questi centri assorbano circa 415 terawattora (TWh), rappresentando almeno un 1,5% del fabbisogno globale totale. Questo valore continua a crescere incessantemente alla vigilia dell’aumento annuale registrato del 12%, verificatosi negli ultimi cinque anni.

In aggiunta all’esplosione della richiesta energetica dovuta all’avanzata dell’AI, c’è un forte impulso verso server dalle elevate prestazioni operative; ciò contribuisce ad accrescere ulteriormente la densità energetica negli stessi data center. Comprendere come avviene tale transizione risulta essenziale nel tentativo di anticipare gli sviluppi futuri della domanda elettrica nel settore tech. Tuttavia, si segnala anche che, malgrado le problematiche nelle forniture disponibili sul mercato, continuino a sorgere ostacoli nell’espansione delle spedizioni hardware necessarie.

## Caratteristiche e Sfide dei Data Center AI
A differenza dei data center tradizionali, progettati per servizi IT generici, i data center AI sono ottimizzati per fornire prestazioni computazionali estreme, necessarie per applicazioni avanzate come l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). I recenti sviluppi nel settore evidenziano che questi data center si avvalgono principalmente dell’hardware d’avanguardia, caratterizzato da un elevato grado di densità, sfruttando risorse come GPU e TPU nonché sistemi avanzati per il raffreddamento che garantiscono efficacia energetica. Allo stato attuale delle cose, i moderni centri dati dedicati all’IA iperscalare generalmente superano i 100 MW nella richiesta energetica, mentre le nuove strutture in fase progettuale mirano persino a toccare l’ordine del gigawatt (GW).
Fra le peculiarità salienti dei data center destinati all’IA, emerge:

– Densità energetica elevata: i workloads legati all’intelligenza artificiale necessitano solitamente di energia ben oltre quella richiesta dai sistemi informatici tradizionali. A titolo esemplificativo, una semplice query effettuata tramite ChatGPT impiega approssimativamente due virgola nove Wh; ciò equivale a quasi dieci volte l’energia consumata da un comune motore di ricerca Google (0,3 Wh). In termini pratici, i racks specializzati per il calcolo AI sono capaci di conseguire una densità che varia tra i trentacinque kW agli oltre cento kilowatt per unità.

– Cambiosità dei carichi: Un’altra notevole peculiarità è rappresentata dalla forte variabilità nelle richieste energetiche; è tipico assistere a rapidi picchi nei consumi significativi nei terminal precedentemente menzionati durante fasi di picco. Giganti cluster attivati grazie alla tecnologia GPU talvolta genereranno oscillazioni dell’assorbimento elettrico in ballpark anche pari a centinaia di mega-unità in brevissimi intervalli temporali.

L’funzionamento a breve termine del settore elettrico coinvolge aspetti essenziali; infatti, il carico instabile prodotto dai centri elaborativi AI – dotati nella loro complessità intrinseca – pone sfide alle infrastrutture attuali. Per mantenere questo equilibrio tra offerta e richiesta, sono necessari sistemi adatti al bilanciamento efficiente.

In aggiunta si evidenziano le dinamiche ardue che governano le reti elettriche contemporanee:
L’interconnessione con le elettroniche avanzate è fonte d’incongruenze energetiche ed effetti collaterali negativi che rischiano seriamente la coesione generale nelle nostre reti.
Ampliando il discorso riguardante i rimedi da adottare, vi è una lista ben articolata:

• » Aggiornamenti alla rete:
  
  (ben otto tipologie!) nuovi tracciati per linee energeticamente più performanti semplificherebbero il futuro imminente.
• » Prestazioni ottimizzate nei Data Center – Oltre all’ottimo sfruttamento delle risorse, sarà possibile includere approcci verdi come pannelli fotovoltaici o nuovi metodi industrializzati.
• » User Engagement… è sotto osservazione lo sviluppo fondato su algoritmi ottimizzati preminenti fino al raggiungimento dei parametri migliori dal punto di vista ambientale.


“Go green or go home!” https://collaborative_business_platform.org Tutti e ne corrieremo tra i bilanciamenti di uno tech sector iperconnesso normativo!

Dai vigori – s’adagia sulla direttiva lato ecosistema nel quale obiettivi riportabili “off” allineeranno versatilmente fa un canestro immaginario orientato… Le previsioni a livello globale suggeriscono chiaramente come i data center, pur rappresentando solo una frazione delle attuali emissioni di CO2, nell’immediato futuro necessitino comunque di un’attenta considerazione riguardo alla loro espansione. Senza dubbio si tratta di una questione cruciale per orientarsi verso uno scenario ecologicamente responsabile.
Secondo quanto segnalato da Key4Biz, in Italia il gestore della rete elettrica mette in guardia su come questi centri computazionali consumino annualmente ben 55 gigawatt, influenzando notevolmente la richiesta energetica del paese, con particolare riferimento alle aree settentrionali.

Diviene quindi imperativo creare sinergie tra autorità governative, imprese tech ed energie rinnovabili allo scopo di inventare strategie capaci non solo di ottimizzare il fabbisogno energetico dei data center stessi, ma anche di incrementare l’utilizzo delle fonti rinnovabili e affinare gli algoritmi dell’AI. Un’interazione ben coordinata e sostenibile permetterà infatti il massimo utilizzo delle potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale senza nuocere all’ambiente circostante.

Non dimentichiamo mai come automazione, scalabilità industriale e transizione digitale siano elementi intrecciati tra loro nel contesto moderno. L’automazione dei processi nei data center, ad esempio, può portare a una maggiore efficienza energetica e a una riduzione dei costi operativi. La scalabilità produttiva, d’altra parte, consente di gestire la crescente domanda di risorse di calcolo in modo efficiente e sostenibile. Infine, la trasformazione digitale, che include l’adozione di tecnologie AI, può contribuire a ottimizzare l’utilizzo dell’energia e a ridurre l’impatto ambientale.
Un concetto più avanzato è l’utilizzo di tecniche di “federated learning” per addestrare modelli AI su dati distribuiti, riducendo la necessità di trasferire grandi quantità di dati a un data center centralizzato. Questo approccio non solo migliora la privacy dei dati, ma riduce anche il consumo energetico associato alla trasmissione dei dati. Riflettiamo: come possiamo, come individui e come società, contribuire a un futuro in cui l’AI sia una forza per il bene, senza compromettere la sostenibilità del nostro pianeta?