L’intelligenza artificiale è ormai impiegata a tutto campo a livello globale e questo comporterà un incremento della domanda di energia elettrica. Ma si può contenere questo aumento? E in che modo? Lo studio di S&P Global Commodity Insights indica delle possibili strade da percorrere per gli sviluppatori, a partire dai modelli di addestramento dell’IA.
IA e consumi energetici
L’intelligenza artificiale (IA) è la tecnologia del momento. Non c’è settore economico-finanziario o comparto produttivo e dei servizi che non impieghi soluzioni di IA. Si stima un incremento del suo utilizzo nei prossimi anni e di conseguenza un aumento dei consumi energetici correlati. Ma è davvero così?
Secondo uno studio di S&P Global Commodity Insights, relativo agli Stati Uniti, in generale la diffusione di soluzioni IA in diversi ambiti di impiego potrebbe generare un aumento dei consumi di energia elettrica, ma non sempre, anzi, in alcuni casi potremmo avere una riduzione della domanda. Ma solo a determinate condizioni.
Entro il 2030 l’IA è stimata raggiungere il 4% della domanda mondiale di energia elettrica. Un dato che sembra insignificante, in realtà estremamente rilevante. Basti pensare che solo Google nell’offrire servizi di intelligenza artificiale vedrebbe accrescere il consumo energetico tra il 10 ed il 15%, cioè a 2,3 TWh all’anno.
Secondo un altro report, realizzato dalla VU Amsterdam School of Business and Economics, però, questo dato relativo al motore di ricerca è ipotizzabile solo se l’IA venisse impiegata in ogni ricerca. Il che può essere evitato tranquillamente.
Uno studio firmato da SemiAnalysis ha approfondito l’argomento in un articolo pubblicato sulla rivista Joule, in cui si stima che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, in ogni ricerca su Google richiederebbe il lavoro più di 500.000 server A100 HGX di Nvidia, per un totale di 4,1 milioni di elaborazioni grafiche. Con una richiesta di potenza di 6,5 kW per server, ciò comporterebbe un consumo giornaliero di elettricità di 80 GWh e un consumo annuale di 29,2 TWh.
Sviluppare modelli di addestramento dell’IA più green
Un risultato non attendibile, solo ipotetico, anche perché non ci sono tutti questi server Nvidia in attività e se anche si volessero realizzare ci vorrebbe una spesa di oltre 100 miliardi di dollari, si legge nell’approfondimento.
Stando ai dati di 451 Research, la domanda di energia dai data center operativi e attualmente pianificati nei mercati energetici statunitensi si stima raggiungerà un totale di circa 30.694 MW.
La domanda di energia elettrica negli Stati Uniti per l’anno 2023 è stimata in 473 GW, mentre per l’anno 2027 dovrebbe salire a 485 GW, sempre secondo S&P Global Commodity Insights.
Questo significa che al momento non si attende un incremento significativo della domanda di energia per l’impiego diffuso di soluzioni IA.
È vero, però, che la domanda di energia iniziale per l’addestramento dell’intelligenza artificiale è oggi molto elevata ed è più concentrata rispetto alle applicazioni tradizionali dei data center.
Secondo Navitas Semiconductor, ad esempio, la domanda di energia elettrica da parte dei data center americani aumenterà dell’80% tra il 2023 ed il 2030, passando da 19 a 35 GW.
Tutto sta (e non è poca cosa) a sviluppare modelli di addestramento dell’IA meno energivori. Probabilmente la via maestra è integrarvi soluzioni green by design.
Secondo alcuni studiosi, comunque, la via più praticabile al momento è spostare l’addestramento delle IA nei momenti in cui c’è il maggiore apporto in rete di energia generata da fonti rinnovabili. Magari non si consuma meno, ma almeno si utilizza energia pulita ottenuta a zero emissioni. Basterà? O, come si dice, la toppa è peggiore del buco? Di fatto, una soluzione va trovata, perché l’utilizzo di internet, dei suoi motori di ricerca e delle sue applicazioni, cresce rapidamente a livelli esponenziali e con essa cresce anche la domanda di energia.
Per alimentare internet nel 2022 ci sono voluti in tutto il mondo circa 800 TWh di energia elettrica. Questo dato entro il 2030 è atteso raddoppiare.
