Data center energivori, l’Ai ridefinisce gli asset globali
L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama energetico globale, con i data center destinati a diventare sempre più energivori. Secondo il rapporto dell’Agenzia Internazionale per l’Energia, il consumo elettrico dei data center potrebbe raddoppiare entro il 2026, passando dai 460 TWh del 2022 a oltre 1.000 TWh. Un incremento crescente – la stima per il 2030 è il quadruplo di quello attuale – che equivarrebbe al consumo annuale di un Paese come la Germania o il Giappone, trainato principalmente da Ai, modelli linguistici avanzati (come ChatGPT) e mining di criptovalute.
L’impatto energetico dell’Ai è notevole, l’intensità computazionale è elevata, un singolo prompt su ChatGPT richiede per esempio circa 2,9 Wh, quasi 10 volte più di una ricerca Google tradizionale (0,3 Wh). E solo negli Stati Uniti, come emerge da un rapporto dell’Electric Power Research Institute, solo 15 Stati ospitano l’80% dei data center degli Stati Uniti. In alcuni stati, come la Virginia, sede del Data Center Alley, oltre il 25% dell’elettricità viene consumata dai data center, creando picchi di domanda localizzati che stressano le reti. L’addestramento di modelli come GPT-4 richiede oggi 50 volte più elettricità rispetto a GPT-3, equivalente al consumo annuo di migliaia di abitazioni e l’addestramento di un grande modello linguistico genera fino a 552 tonnellate di CO2, pari alle emissioni di 5 automobili in tutto il loro ciclo di vita. E già attualmente Microsoft e Google hanno registrato fino al 2023 aumenti del 30-50% nelle emissioni a causa dell’espansione dei data center.
Gli effetti, secondo la Iea, saranno particolarmente significativi in alcuni Paesi in cui i data center rappresentano già una buona fetta della domanda energetica: Malesia, Giappone, Stati Uniti. Per soddisfare il crescente fabbisogno dei data center verrà sfruttata una vasta gamma di fonti energetiche, anche se le energie rinnovabili e il gas naturale sono destinati a prendere il sopravvento grazie alla loro competitività in termini di costi e alla loro disponibilità.
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