Ai e ambiente: come ridurre l’impatto energetico dei data center

La comparsa dell’intelligenza artificiale (AI) ha dato inizio a una nuova fase di evoluzione digitale, ma ha altresì generato importanti questioni legate al suo impatto ambientale. L’aumento della reliance su sistemi di intelligenza artificiale avanzati e intricati implica un crescita notevole del fabbisogno energetico, che porta con sé ripercussioni immediate sull’ecosistema e sulla sostenibilità a livello globale.

L’impronta energetica dell’AI: un’analisi approfondita

La produzione e il perfezionamento dei sistemi d’intelligenza artificiale necessitano di enormi quantità d’energia. Una ricerca recente ha esaminato l’impatto ambientale manifestato da 200 significative imprese del comparto digitale, mettendo in evidenza come solamente un gruppo ristretto (8 aziende) riesca a ottenere una conformità superiore al 90% rispetto ai parametri della sostenibilità. Tali statistiche denotano chiaramente un divario sostanziale tra ciò che viene dichiarato dalle organizzazioni stesse e quanto realmente venga realizzato per minimizzare la propria impronta ecologica.
Le società attive in Europa e Nord America sembrano mostrare maggiore dedizione e apertura riguardo alla loro operatività comparativamente alle aziende situate in Africa, Asia e America Latina; ciò avviene frequentemente per via delle norme meno rigide vigenti nelle rispettive regioni oltre alla disponibilità limitata delle risorse. Durante l’ultimo anno fiscale trascorso, i colossi digitali hanno speso all’incirca 581 TWh d’elettricità, corrispondente al 2,1% dell’intera richiesta globale. Le proiezioni indicano che tale valore non farà altro che incrementare con il proliferarsi di applicazioni AI sempre più sofisticate.

Infrastrutture obsolete e la necessità di investimenti massicci

Le strutture infrastrutturali correnti presentano carenze significative, specialmente nell’ambito europeo; esse risultano non solo datate ma anche estremamente vulnerabili nel fronteggiare l’aumento della necessità energetica legato all’Intelligenza Artificiale (AI). Secondo le valutazioni fornite dalla Commissione Europea, sarà imprescindibile investire oltre *220 miliardi di euro ogni anno nelle reti sia per la trasmissione che per la distribuzione dell’energia fino al traguardo del 2050, così da agevolare una transizione energetica efficace. Negli Stati Uniti si prevede invece un investimento cumulativo che potrebbe attestarsi intorno ai 1.400 miliardi di dollari per ampliamenti della rete nella misura del 50-100% entro l’anno 2035.
La sostanziale crescita della richiesta è orchestrata soprattutto dai data center: si calcola che entro il termine del 2026, tali centri potrebbero vedere un incremento d’uso elettrico tale da duplicare quello registrato nel 2022, toccando così i 1.000 TWh*, volume equiparabile a quello necessario annualmente dal Giappone stesso. Si fa notare infine come un singolo comando fornito a ChatGPT comporti un dispendio energetico circa dieci volte superiore rispetto a una semplice ricerca su Google; questo scenario sottolinea l’imperativa necessità d’intervenire sulle problematiche legate alle fonti energetiche in un contesto sempre più influenzato dall’intelligenza artificiale.

L’Italia come snodo strategico e gli investimenti in sostenibilità

L’Italia sta emergendo come fulcro vitale nella ristrutturazione della mappa digitale globale. In questo contesto, Milano si è affermata quale centro cruciale per la proliferazione dei data center nell’area mediterranea; nel 2024, la potenza complessiva installata ha toccato i 238 MW IT, registrando una crescita del +34% rispetto all’anno precedente. Gli investimenti previsti supereranno i 10 miliardi di euro, mirando a sviluppare nuove infrastrutture tra il 2025 e il 2026; vi sarà altresì un accresciuto focus sulla sostenibilità ambientale: tutti gli impianti saranno alimentati da fonti energetiche 100% rinnovabili, implementando sistemi di raffreddamento ad acqua e metodologie innovative per il recupero termico destinato al teleriscaldamento urbano.

Verso un futuro energetico sostenibile: sfide e opportunità

Google ha recentemente fornito informazioni approfondite riguardanti l’impatto energetico legato a Gemini. I dati mostrano che ogni richiesta testuale consuma 0,24 wattora, produce 0,03 grammi di anidride carbonica ed utilizza 0,26 millilitri d’acqua. Pur apparendo modestamente contenuti a livello individuale, tali valori devono essere considerati nel contesto dei milioni di utilizzatori quotidiani; ciò mette in luce l’urgenza per il monitoraggio attento e la riduzione della sostenibilità ambientale associata all’intelligenza artificiale.
L’azienda fa notare come i propri sistemi d’intelligenza artificiale stiano diventando sempre più efficienti: nel corso degli ultimi dodici mesi si registra infatti una diminuzione pari a 33 volte nella consumazione energetica e ben 44 volte nell’impronta carbonica, relativamente al prompt medio generato da Gemini. È cruciale però tenere presente che queste valutazioni riguardanti le emissioni si fondano su un approvvigionamento energetico proveniente da fonti rinnovabili; avrebbero esiti notevolmente elevati se inserite all’interno dei parametri standard della rete elettrica convenzionale.

Responsabilità condivisa: un imperativo per la sostenibilità digitale

La difficoltà nell’equilibrare l’avanzamento tecnologico con la necessità della salvaguardia ambientale esige una visione d’insieme e una corresponsabilità collettiva. Le imprese sono chiamate a implementare schemi armonizzati per misurare la sostenibilità; devono altresì impiegare risorse in infrastrutture che ottimizzino le loro operazioni e incoraggiare forme alternative come quelle basate sull’energia rinnovabile. D’altra parte, le istituzioni governative devono avviare normative rigide e chiare finalizzate a limitare il carico ecologico associato al comparto tecnologico. Inoltre, i cittadini sono invitati a prendere coscienza dell’energia consumata dalle tecnologie AI attraverso scelte più oculate.

L’evoluzione verso pratiche ecologiche rappresenta un cammino intricato, tuttavia cruciale, nel fornire a tutte le generazioni future opportunità vitali. Qualora gestita con attenzione, l’intelligenza artificiale può costituire un alleato efficace nella sorveglianza delle questioni ambientali così come nell’efficienza energetica; nonostante ciò, essa deve inizialmente distaccarsi dal suo status problematico affinché possa contribuire proattivamente alla soluzione. Riflettiamo insieme su questo tema: il viaggio verso una maggiore eco-consapevolezza non implica solamente ingenti fondi economici o soluzioni high-tech sofisticate; abbracciare anche pratiche semplici nel quotidiano può avere effetti significativi sulla nostra realtà comune. Quando ricorriamo a un chatbot o eseguiamo ricerche online, siamo partecipi del consumo energetico globale. La consapevolezza riguardo a questo fenomeno rappresenta il primo step verso comportamenti più responsabili nei nostri usi quotidiani.

Il fondamento della transizione ecologica si basa sull’efficienza energetica, cioè la capacità di raggiungere i medesimi obiettivi utilizzando minori quantità di energia. Per quanto riguarda il settore dell’intelligenza artificiale (AI), ciò implica non solo lo sviluppo di algoritmi maggiormente performanti ma anche una razionalizzazione delle strutture dei data center.

Andando oltre, vi è il concetto dell’analisi del ciclo di vita, conosciuto come LCA: esso offre uno strumento per misurare gli effetti sull’ambiente generati da qualsiasi prodotto o servizio durante tutte le fasi della sua esistenza, dall’origine fino allo smaltimento finale. Integrare questa analisi nel panorama dei sistemi AI potrebbe facilitare l’individuazione delle opportunità per minimizzare i danni all’ambiente.
Pertanto, nella nostra prossima interazione con intelligenze artificiali, dovremmo tenere presente che persino le nostre attività digitali possono influire sul pianeta. È imperativo impegnarci nell’uso ponderato e morale della tecnologia al fine di unirci nella creazione di un avvenire decisamente più sostenibile per tutti noi.