Entro il 2030, l'intelligenza artificiale, avida di energia, consumerà una quantità di risorse energetiche pari a quella del Giappone.
L'intelligenza artificiale sta già mettendo a dura prova le reti elettriche di tutto il mondo, ma secondo un nuovo rapporto, siamo solo all'inizio.
Entro il 2030, i data center per l'IA consumeranno quasi la stessa quantità di elettricità che consuma oggi l'intero Giappone, secondo l' ultime previsioni dall'Agenzia Internazionale dell'Energia (AIE).
Oggi i data center consumano già circa 1,5% dell'elettricità mondiale – si tratta di circa 415 terawattora all'anno. L'AIE prevede che questo valore raddoppierà, raggiungendo quasi 950 TWh entro il 2030, pari a quasi 31 TP6T di elettricità globale.
Il vero consumatore è l'hardware specializzato che gestisce i sistemi di intelligenza artificiale. La domanda di elettricità per questi "server accelerati" aumenterà vertiginosamente di 301 TP6T ogni anno fino al 2030, mentre i server convenzionali cresceranno a un ritmo più modesto di 91 TP6T all'anno.
Alcuni data center già in costruzione consumeranno tanta energia quanto 2 milioni di abitazioni medie, mentre altri, già annunciati per il futuro, arriveranno a consumarne 5 milioni o più.
Una distribuzione molto disomogenea
Entro il 2030, i data center americani consumeranno circa 1.200 kilowattora (kWh) a persona, ovvero circa 10¹⁶ tonnellate di energia consumata da un'intera famiglia statunitense in un anno, e "un ordine di grandezza superiore a quello di qualsiasi altra regione del mondo", secondo l'IEA. L'Africa, nel frattempo, raggiungerà a malapena i 2 kWh pro capite.
A livello regionale, alcune aree stanno già risentendo della pressione. In Irlanda, i data center consumano ormai l'incredibile quantità di 201 TP6T dell'elettricità del paese. Sei stati americani destinano oltre 101 TP6T della loro energia ai data center, con la Virginia in testa con 251 TP6T.
Riusciranno le energie pulite a tenere il passo?
Nonostante i timori che l'appetito dell'IA possa effettivamente sabotare gli obiettivi climatici, l'AIE ritiene che queste preoccupazioni siano "esagerate".“
Quasi la metà dell'energia elettrica aggiuntiva necessaria per i data center entro il 2030 dovrebbe provenire da fonti rinnovabili, sebbene i combustibili fossili continueranno a svolgere un ruolo di primo piano.
Il mix energetico varia notevolmente da regione a regione. In Cina, il carbone alimenta oggi quasi 701 tonnellate di data center. Negli Stati Uniti, il gas naturale è la fonte energetica principale con 401 tonnellate, seguito dalle energie rinnovabili con 241 tonnellate.
Guardando al futuro, piccoli reattori nucleari modulari (SMR) potrebbe diventare fondamentale per soddisfare il fabbisogno energetico dell'intelligenza artificiale dopo il 2030.
Aziende tecnologiche come OpenAI stanno già pianificando di finanziare oltre 20 gigawatt di capacità SMR, segno che stanno pensando alla sicurezza energetica a lungo termine. Microsoft vuole persino far risorgere il centrale nucleare dismessa di Three Mile Island.
Efficienza contro espansione
L'AIE ipotizza diversi possibili scenari futuri per il consumo energetico dell'intelligenza artificiale. Nel loro scenario "Lift-Off", che presuppone un'adozione accelerata e diffusa dell'intelligenza artificiale, il consumo globale di elettricità dei data center potrebbe superare i 1.700 TWh entro il 2035, ovvero quasi 451.000 TWh in più rispetto alla loro proiezione di base.
In alternativa, il loro scenario "Alta efficienza" suggerisce che i miglioramenti al software, all'hardware e alle infrastrutture potrebbero ridurre il fabbisogno di elettricità di oltre 15%, pur mantenendo la stessa capacità e le stesse prestazioni dell'IA. Se l'IA dovesse incontrare problemi o "ostacoli", il consumo energetico potrebbe comunque diminuire considerevolmente.
La conclusione principale dell'AIE è che il prossimo decennio metterà alla prova il delicato equilibrio tra potenza ed efficienza energetica dell'intelligenza artificiale.
La capacità dell'industria tecnologica di risolvere questo enigma potrebbe avere un impatto non solo sul futuro dell'intelligenza artificiale, ma anche sul suo ruolo nell'affrontare, anziché aggravare, la crisi climatica globale.
