«Google e Microsoft consumano energia più di molti Paesi»
Entro il 2027 l'intero settore dell'intelligenza artificiale potrebbe arrivare a consumare 134 terawattora all'anno. È una stima rilasciata qualche mese fa dal sito Joule che ha analizzato il trend dei consumi delle grandi aziende tecnologiche in campo.
Un trend oramai noto che trova nuovo riscontro nell'analisi diffusa più di recente dal ricercatore indipendente Michael Thomas. Sul sito specializzato Tom's Hardware, l'esperto ha pubblicato un'indagine che arriva ad affermare che due delle principali società attive nel campo dell'Intelligenza artificiale generativa, Microsoft e Google, consumano più energia di almeno 100 distinti Paesi al mondo tra cui Islanda, Ghana e Tunisia.
Il fabbisogno coperto dai due big, che nel 2023 si attesa a 24 terawattora (Twh) di elettricità ciascuno, secondo l'analisi è paragonabile a quello dell'intero Azerbaijan che ha oltre 10 milioni di abitanti. Non è chiaro quanto di tale consumo derivi dalla produzione di energie rinnovabili e dunque segua gli impegni dei colossi tecnologici in tema di sostenibilità. «Nel computo dell'energia consumata da Microsoft e Google, una parte importante è giocata dai servizi che entrambe offrono», spiega all'ANSA il professore Nicola Gatti, Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
«L'uso del cloud ha portato a rimuovere o limitare la presenza di server di calcolo proprietari - aggiunge - sfruttando le risorse messe a disposizione dai grandi fornitori. Questo porta ad un accentramento del consumo energetico verso pochi player internazionali».
A maggio di quest'anno, Microsoft ha confermato una crescita del 30% delle emissioni dal 2020, a causa della maggiore domanda di energia per alimentare i data center che sostengono i progetti di intelligenza artificiale. Nel caso di Google, è notizia di pochi giorni fa l'aumento del 48%, dal 2019, delle emissioni di gas serra. Ed è proprio l'incremento di modelli avanzati di IA a rendere le proiezioni future ancora più critiche.
«Nei prossimi mesi crescerà ancora di più l'uso di energia - sottolinea Gatti -. Da un lato quella necessaria a creare modelli di intelligenza artificiale e dall'altro a farli funzionare, offerti a imprese e individui. Si tratta di considerazioni note alla comunità scientifica che sta lavorando per ridurre la dimensione dei modelli, e quindi i costi, cercando di mantenerne inalterate le prestazioni attuali».
Un report dell'Agenzia Internazionale dell'Energia afferma che il consumo energetico dei data center aumenterà fino a 1.050 terawattora nel 2026, equivalenti al fabbisogno energetico di nazioni come Svezia e Germania. A spingere uno scenario energivoro è proprio l'IA.
«Una delle vie da perseguire è dunque rinunciare a modelli di intelligenza artificiale generali, che rispondano a qualunque esigenza, a favore di soluzioni specifiche su certi ambiti - conclude il Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano -. Questo approccio richiede un maggiore livello di personalizzazione delle applicazioni e quindi rende meno diretto l'utilizzo di strumenti di IA. La costruzione di modelli efficaci e allo stesso tempo efficienti dal punto di vista energetico è forse la sfida centrale in tutto lo sviluppo della nuova era tecnologica».