Il consumo energetico delle intelligenze artificiali: cosa sapere per il 2024

Lo scorso maggio, Google ha presentato il servizio AI Overviews, progettato per rispondere automaticamente alle domande degli utenti grazie alle intelligenze artificiali generative. Tuttavia, oltre ai bizzarri errori fatti dalle AI – come il consiglio di Google di aggiungere colla alla pizza per renderla più filante –, un altro aspetto preoccupante è emerso: il consumo d’energia necessario al loro funzionamento.

Secondo uno studio del ricercatore Alex de Vries, generare una risposta con AI Overviews consuma circa tre wattora, un’energia pari a quella necessaria per una telefonata di un’ora da telefono fisso, o dieci volte superiore a una ricerca tradizionale su Google. Le AI generative non consumano energia solo quando vengono utilizzate dagli utenti. Alla base di queste tecnologie ci sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che utilizzano reti neurali profonde per apprendere da grandi quantità di documenti e generare testi, immagini e video.

La fase di addestramento degli LLM è particolarmente dispendiosa in termini energetici: secondo il sito The Verge, per “allenare” GPT-3 (un modello linguistico di OpenAI superato da GPT-4) sono stati consumati poco meno di 1300 megawattora di energia elettrica, l’equivalente del consumo annuale di 130 case statunitensi o dell’energia necessaria a guardare Netflix per 1,625 milioni di ore.

Le Conseguenze Energetiche dei Data Center

Questi modelli linguistici possono produrre contenuti di vario tipo, ma generare testi è l’applicazione meno energivora. Secondo uno studio dei ricercatori dell’azienda AI Hugging Face e della Carnegie Mellon University, la produzione di immagini e video consuma ancora più energia. In media, la generazione di una singola immagine da parte di un’AI consuma l’energia sufficiente a caricare uno smartphone.

Le conseguenze si riflettono nelle reti elettriche di alcuni paesi, che devono gestire un notevole aumento della domanda da parte delle aziende tecnologiche. In Virginia, Stati Uniti, sede di decine di centri di elaborazione dati (data center), il settore assorbe un quinto dell’energia consumata dallo stato. Secondo Bloomberg, l’aumento del consumo di energia è istantaneo e notevole: «È un problema dell’intelligenza artificiale», ha dichiarato James Mathes, responsabile di DataBank, «c’è bisogno di molta energia, e serve subito».

Questi picchi di richiesta non si verificano solo in Virginia: la crescita della domanda di energia elettrica per i data center sta superando la fornitura disponibile, aumentando i prezzi e il rischio di blackout. In Svezia, la domanda di energia elettrica per i data center è destinata a raddoppiare entro la fine del decennio e a raddoppiare nuovamente entro il 2040. Nel Regno Unito si prevede un aumento del 500% entro il 2030, mentre negli Stati Uniti il settore è destinato ad arrivare all’8% del consumo totale entro il 2030, rispetto al 3% del 2022.

Le Promesse e le Sfide delle Energie Rinnovabili

La crescente domanda di energia rischia di annullare i progressi fatti dal settore negli ultimi anni per rendere sostenibile il funzionamento dei data center. Google ha in programma di alimentare completamente i suoi centri con energia da fonti rinnovabili entro il 2030, ma lo sviluppo di servizi come AI Overviews rischia di rendere difficile rispettare questi obiettivi.

Il settore è caratterizzato da aziende piccole e meno conosciute, spesso nate sull’onda del successo delle AI generative, che si rivelano spregiudicate riguardo alla fonte d’energia utilizzata. Il Washington Post ha raccontato della rete di circa 2700 data center che operano negli Stati Uniti, di proprietà di aziende minori con un approccio «agnostico» sulla sostenibilità, comprando anche energia da combustibili fossili.

Le aziende tecnologiche hanno promesso che «l’energia pulita è una risorsa magica e infinita», ma in realtà «le centrali a carbone vengono rivitalizzate grazie al boom delle intelligenze artificiali». Ogni volta che un data center entra in funzione, le aziende tecnologiche dichiarano di acquistare energia eolica, solare o geotermica per compensare le emissioni. Tuttavia, secondo il Washington Post, alcuni critici paragonano questi annunci al gioco dei tre bicchieri, poiché le aziende, operando sulla stessa rete elettrica di altri, si attribuiscono gran parte della quantità finita di energia pulita.

Progetti Futuristici e Scetticismi

Per affrontare la crescente domanda di energia, le principali aziende tecnologiche stanno investendo in progetti futuristici. Nel 2018, Sam Altman, cofondatore di OpenAI, ha investito 375 milioni di dollari in Helion Energy, una startup che mira a costruire un impianto a fusione nucleare entro il 2028. La fusione nucleare, una reazione nucleare che alimenta le stelle, è un obiettivo inseguito da decenni da scienziati e aziende e potrebbe rappresentare un’enorme fonte di energia pulita.

Microsoft, alleata con OpenAI, ha promesso di acquistare energia da Helion Energy non appena sarà possibile. Tuttavia, esperti del settore sono scettici sulle tempistiche e sulle possibilità concrete della startup. Altman considera la fusione nucleare essenziale per lo sviluppo delle AI: in un’intervista a CNBC ha detto che «se riusciremo ad abbassare il costo dell’intelligenza artificiale e dell’energia, la qualità della vita aumenterà incredibilmente».

Nel frattempo, le aziende tecnologiche stanno chiudendo accordi di acquisto di energia elettrica a lungo termine con produttori di energia eolica e solare. Tuttavia, secondo Bill Gates, co-fondatore di Microsoft, la quantità di elettricità verde necessaria per la transizione non arriverà in tempo. Gates ha affermato che è probabile che l’obiettivo globale di raggiungere zero emissioni entro il 2050 sarà mancato, e che altri 10 o 15 anni sono più realistici.

Bullet Executive Summary

In conclusione, il crescente consumo energetico delle intelligenze artificiali rappresenta una sfida significativa per il settore tecnologico e per l’ambiente. Mentre le aziende cercano di bilanciare la domanda di energia con l’adozione di fonti rinnovabili, emergono scetticismi riguardo alla sostenibilità a lungo termine di queste soluzioni. La fusione nucleare e altre tecnologie futuristiche potrebbero offrire una via d’uscita, ma le tempistiche e le possibilità concrete restano incerte.

Una nozione base di economia e finanza correlata a questo tema è il concetto di domanda e offerta. La crescente domanda di energia da parte dei data center sta superando l’offerta disponibile, portando a un aumento dei prezzi e a un rischio di blackout. Questo squilibrio tra domanda e offerta è un principio fondamentale che influenza i mercati energetici e le strategie aziendali.

Una nozione avanzata di economia e finanza applicabile a questo tema è il costo opportunità. Le aziende tecnologiche devono considerare il costo opportunità delle loro scelte energetiche: investire in progetti futuristici come la fusione nucleare potrebbe portare a enormi benefici a lungo termine, ma comporta anche rischi e costi significativi nel breve termine. Questo concetto aiuta a comprendere le decisioni strategiche delle aziende in un contesto di risorse limitate e incertezze tecnologiche.

Riflettendo su questi concetti, è evidente che il futuro dell’energia e delle intelligenze artificiali richiede un equilibrio delicato tra innovazione, sostenibilità e gestione delle risorse. Come lettori, siamo invitati a considerare l’impatto delle nostre scelte e a partecipare attivamente al dibattito su come costruire un futuro più sostenibile ed efficiente.