L’intelligenza artificiale ha fame di elettricità
Il digitale sembra immateriale, ma dietro ogni risposta dell’IA esistono data center, chip, reti elettriche, acqua e materie prime. La sfida non è fermare l’intelligenza artificiale, ma capire come alimentarla senza aggravare i problemi che potrebbe aiutarci a risolvere.
Quando utilizziamo un sistema di intelligenza artificiale abbiamo l’impressione di interagire con qualcosa di quasi immateriale. Scriviamo una domanda sullo schermo e, pochi istanti dopo, riceviamo una risposta. Non vediamo fumo, motori, ciminiere o camion. Tutto sembra avvenire dentro una nuvola digitale.
Ma il cloud non è una nuvola.
Dietro ogni servizio digitale esiste un’infrastruttura fisica composta da edifici, server, processori, sistemi di raffreddamento, reti di telecomunicazione e centrali elettriche. E con la diffusione dell’intelligenza artificiale questa infrastruttura sta crescendo a una velocità tale da diventare una questione energetica globale.
Dietro una risposta esiste una macchina
I modelli di intelligenza artificiale funzionano grazie a enormi quantità di calcoli eseguiti da processori specializzati. Questi chip vengono installati in grandi data center, strutture progettate per funzionare continuamente e gestire enormi flussi di informazioni.
Tutto questo richiede elettricità.
Nel 2024 i data center hanno rappresentato circa l’1,5% del consumo mondiale di elettricità. Secondo le proiezioni dell’International Energy Agency, la loro domanda potrebbe più che raddoppiare entro il 2030, raggiungendo circa 945 terawattora l’anno e avvicinandosi al 3% dell’elettricità consumata nel mondo.
L’intelligenza artificiale non è l’unica attività svolta nei data center. Una parte rilevante dell’infrastruttura digitale serve già oggi per archiviazione cloud, streaming, servizi finanziari, social network, siti web e applicazioni aziendali. Ma l’IA rappresenta uno dei fattori che stanno facendo crescere più rapidamente la potenza di calcolo richiesta.
La questione, quindi, non è stabilire se l’intelligenza artificiale consumi energia. La risposta è ovviamente sì.
La domanda interessante è capire quanto crescerà quel consumo e da dove arriverà l’elettricità necessaria ad alimentarlo.
Il problema non è soltanto quanta energia consumiamo
Un chilowattora non produce sempre lo stesso impatto ambientale.
Se l’elettricità utilizzata da un data center proviene da fonti a basse emissioni, il suo impatto climatico sarà molto diverso rispetto a quello di una struttura alimentata prevalentemente da carbone o gas.
Per questo il vero problema dell’espansione dell’intelligenza artificiale non può essere ridotto alla semplice quantità di elettricità consumata.
Conta anche il sistema energetico nel quale i data center vengono inseriti.
L’IEA stima che nei prossimi anni una parte consistente della nuova domanda possa essere soddisfatta dalle energie rinnovabili, ma anche gas naturale, carbone e nucleare contribuiranno in misura diversa a seconda delle regioni.
Il risultato dipenderà quindi dalle scelte energetiche compiute contemporaneamente alla crescita del digitale.
Un data center costruito in una regione con abbondante produzione a basse emissioni rappresenta una situazione molto diversa da uno collocato in un’area dove la nuova domanda costringe a mantenere o costruire centrali fossili.
Il problema è anche dove viene consumata l’energia
A livello mondiale la quota di elettricità utilizzata dai data center può sembrare ancora relativamente limitata.
Ma le medie globali possono nascondere problemi locali molto più significativi.
I data center tendono infatti a concentrarsi in determinate aree, spesso vicine a grandi nodi di telecomunicazione, disponibilità energetica e mercati digitali.
In queste zone l’aumento della domanda può essere estremamente rapido e mettere sotto pressione reti elettriche progettate quando un consumo simile non era previsto.
Secondo l’IEA, negli Stati Uniti la crescita dei data center potrebbe rappresentare una parte molto importante dell’aumento della domanda elettrica fino al 2030.
Questo significa che la sfida non consiste soltanto nel produrre più elettricità, ma anche nel costruire reti, trasformatori, sistemi di accumulo e infrastrutture capaci di portarla dove serve.
Il mondo digitale dipende quindi da una delle strutture più fisiche che esistano: la rete elettrica.
Anche l’acqua entra nei nostri algoritmi
L’elettricità non è l’unica risorsa necessaria.
I processori producono calore e devono essere raffreddati continuamente. Alcuni data center utilizzano sistemi che possono richiedere quantità significative di acqua, mentre altri adottano tecnologie differenti.
UNEP sottolinea che l’impatto idrico varia molto in funzione della tecnologia di raffreddamento, del clima e della localizzazione dell’impianto. Il problema diventa particolarmente delicato quando grandi infrastrutture digitali vengono costruite in regioni già sottoposte a stress idrico.
Non avrebbe molto senso utilizzare una tecnologia avanzatissima per affrontare problemi ambientali se, contemporaneamente, la sua infrastruttura aggravasse la scarsità d’acqua nelle comunità che la ospitano.
Questo non significa che ogni utilizzo dell’intelligenza artificiale consumi enormi quantità d’acqua in modo diretto. Significa che anche il digitale ha una geografia e che la localizzazione delle infrastrutture conta.
E poi ci sono i materiali
Un data center non è composto soltanto da software.
Servono semiconduttori, rame, acciaio, alluminio, sistemi elettronici e numerosi materiali utilizzati nella produzione dei chip e delle apparecchiature.
La crescita molto rapida delle infrastrutture digitali aumenta quindi anche la domanda di risorse e produce apparecchiature elettroniche che, prima o poi, dovranno essere sostituite.
UNEP richiama proprio l’attenzione sull’intero ciclo di vita dell’intelligenza artificiale: energia, acqua, minerali e rifiuti elettronici devono essere considerati insieme se vogliamo misurarne realmente l’impatto ambientale.
È un principio che vale per quasi tutte le tecnologie moderne.
Dietro qualcosa che ci appare digitale esiste sempre una base materiale.
Ma i computer diventano sempre più efficienti
C’è però un elemento importante da considerare.
L’hardware migliora rapidamente.
I nuovi processori riescono a eseguire quantità sempre maggiori di calcoli utilizzando meno energia per singola operazione. Anche i modelli e i software possono diventare più efficienti.
L’IEA ha evidenziato come il consumo di energia per determinate attività di intelligenza artificiale stia diminuendo rapidamente grazie ai miglioramenti tecnologici.
Questo potrebbe sembrare sufficiente a risolvere il problema.
Ma esiste un meccanismo economico noto da molto tempo: quando una tecnologia diventa più efficiente e meno costosa, spesso iniziamo semplicemente a utilizzarla molto di più.
Un motore più efficiente può ridurre il consumo per chilometro, ma se percorriamo molti più chilometri il consumo complessivo può comunque aumentare.
Con l’intelligenza artificiale potrebbe succedere qualcosa di simile.
Ogni singola operazione può diventare meno energivora mentre il numero complessivo delle operazioni cresce enormemente.
La domanda che dovremmo porci è: per fare cosa?
Ed è probabilmente qui che la discussione diventa più interessante.
Non tutti i consumi energetici hanno lo stesso valore sociale.
Utilizziamo energia per illuminare ospedali, produrre acciaio, riscaldare case, guardare video, trasportare merci e far funzionare videogiochi.
Nessuna società decide quali attività debbano esistere semplicemente contando i kilowattora.
Con l’intelligenza artificiale dovremmo probabilmente fare lo stesso ragionamento.
Un sistema utilizzato per migliorare le previsioni meteorologiche, individuare perdite in una rete idrica, progettare nuovi materiali o ottimizzare il consumo energetico di un edificio non ha lo stesso significato di milioni di elaborazioni generate senza alcuna reale utilità.
Il problema ambientale dell’IA non può quindi essere misurato soltanto chiedendo quanto consuma.
Dovremmo chiederci anche quale valore produce con quell’energia.
L’IA può essere anche parte della soluzione
Sarebbe paradossale raccontare l’intelligenza artificiale soltanto come una nuova fonte di consumo.
Gli stessi strumenti possono essere utilizzati per rendere più efficienti molti sistemi.
L’IA può contribuire a prevedere con maggiore precisione la produzione eolica e solare, aiutare nella gestione delle reti elettriche, individuare anomalie negli impianti industriali, monitorare la deforestazione attraverso immagini satellitari e migliorare la progettazione degli edifici.
UNEP utilizza già strumenti di intelligenza artificiale e analisi satellitare in diversi programmi ambientali e ne evidenzia il potenziale per affrontare problemi che vanno dal monitoraggio delle emissioni alla gestione delle risorse.
La stessa tecnologia che aumenta la domanda elettrica può quindi contribuire a ridurre sprechi energetici in altri settori.
Non esiste una contraddizione.
È il normale funzionamento della tecnologia: produce nuovi problemi mentre offre strumenti per risolverne altri.
Il rischio è credere che la tecnologia sia automaticamente sostenibile
Nel mondo digitale abbiamo spesso associato innovazione e sostenibilità.
Sostituire carta con documenti elettronici.
Fare videoconferenze invece di viaggiare.
Ottimizzare trasporti.
Condividere informazioni istantaneamente.
Molte tecnologie digitali possono effettivamente ridurre l’utilizzo di alcune risorse.
Ma questo non significa che tutto ciò che è digitale sia automaticamente ecologico.
Internet richiede energia.
Il cloud richiede edifici.
L’intelligenza artificiale richiede processori.
E i processori richiedono materie prime.
Il digitale non elimina il mondo fisico.
Lo nasconde dietro uno schermo.
Non serve scegliere tra IA e ambiente
Anche in questo caso il dibattito rischia di dividersi tra due estremi.
Da una parte chi presenta l’intelligenza artificiale come la tecnologia destinata a risolvere quasi ogni problema umano.
Dall’altra chi considera la sua crescita energetica una ragione sufficiente per descriverla come ambientalmente insostenibile.
Entrambe le visioni sono troppo semplici.
L’intelligenza artificiale continuerà probabilmente a svilupparsi e a entrare in un numero crescente di attività economiche e sociali.
La questione interessante è quindi come accompagnare questa crescita.
Data center più efficienti, elettricità a basse emissioni, sistemi di raffreddamento adeguati alle condizioni locali, maggiore trasparenza sui consumi e apparecchiature progettate per durare più a lungo possono ridurre significativamente l’impatto.
UNEP ha già pubblicato indicazioni specifiche per rendere più sostenibili i data center e migliorare la gestione di energia, acqua e materiali.
Anche l’intelligenza ha bisogno di energia
Per secoli abbiamo costruito macchine capaci di sostituire parte della nostra forza fisica.
Motori.
Trattori.
Automobili.
Macchine industriali.
Oggi stiamo costruendo macchine capaci di svolgere una parte crescente del lavoro cognitivo.
Ma esiste una continuità sorprendente tra la rivoluzione industriale e quella digitale.
Anche l’intelligenza artificiale, come qualsiasi altra macchina, ha bisogno di energia.
La differenza è che questa energia non la vediamo.
Non sentiamo il motore mentre scriviamo una domanda.
Non vediamo il sistema di raffreddamento.
Non vediamo le linee elettriche.
Non vediamo la centrale che produce l’elettricità.
E proprio questa invisibilità rischia di farci dimenticare che ogni rivoluzione tecnologica deve comunque fare i conti con le leggi della fisica.
Il problema non è quanta intelligenza artificiale useremo
La domanda decisiva potrebbe quindi non essere se useremo più o meno intelligenza artificiale.
Probabilmente ne utilizzeremo molta di più.
La vera domanda è con quale sistema energetico, con quale efficienza e per quali scopi.
Se alimenteremo la crescita digitale con energia sempre più pulita, infrastrutture efficienti e tecnologie capaci a loro volta di ridurre sprechi in altri settori, l’intelligenza artificiale potrebbe diventare uno strumento importante della transizione.
Se invece aggiungeremo una gigantesca nuova domanda elettrica a un sistema ancora fortemente dipendente dai combustibili fossili, avremo creato un problema dentro il problema.
La tecnologia, da sola, non sceglierà tra queste due possibilità.
Lo faremo noi.
L’intelligenza artificiale ha fame di elettricità.
Il punto non è impedirle di mangiare. È decidere che tipo di energia metteremo nel suo piatto e se ciò che otterremo in cambio sarà davvero utile.
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