L’intelligenza artificiale ha il potenziale per risolvere alcuni dei problemi più complessi che l’umanità si trova ad affrontare, tra cui le sfide legate al cambiamento climatico. Allo stesso tempo, però, questa tecnologia – in particolare l’IA generativa – necessita di un’elevata potenza di calcolo e, di conseguenza, un’enorme quantità di energia. Si tratta di un problema che è destinato a ingigantirsi. La quantità di potenza di calcolo necessaria per i modelli di IA all’avanguardia raddoppia ogni cinque o sei mesi ed è ragionevole pensare che continuerà ad aumentare a fronte della richiesta sempre crescente di questa tecnologia. I data center consumano già fino all’1,5% dell’energia elettrica globale e il consumo di energia è responsabile di circa il 75% delle emissioni di gas a effetto serra prodotte dall’uomo nell’Unione europea.
Intelligenza Artificiale: le soluzioni per la riduzione delle emissioni richiedono più… energia
Una recente ricerca di Gartner “AI for Environmental Sustainability: Trade Offs and Opportunities“, illustra perfettamente questa ambivalenza dell’IA. Il report prevede che entro il 2030 l’intelligenza artificiale potrebbe ridurre le emissioni globali di una percentuale compresa tra il 5% e il 10%, incrementando l’efficienza energetica attraverso misure come l’ottimizzazione dei percorsi dei veicoli. Tuttavia, entro lo stesso anno, si prevede che “l’IA potrebbe consumare fino al 3,5% dell’energia elettrica prodotta a livello globale”. (Gartner Says CIOs Must Balance the Environmental Promises and Risks of AI, November 2023)
L’industria tecnologica si trova di fronte a una sfida molto netta: trovare soluzioni per ridurre la domanda di energia dell’IA e sbloccare così il pieno potenziale della tecnologia per aiutare l’intero genere umano.
Come l’IA consuma energia
L’energia richiesta dall’IA è legata a due fattori: l’energia viene consumata durante il training, ovvero l’addestramento dei modelli e durante l’inferenza, quando i dati reali vengono passati attraverso un modello di IA addestrato per risolvere i task. Una ricerca pubblicata sulla rivista Joule suggerisce che l’inferenza assorbe almeno il 60% del consumo energetico dell’IA generativa e che l’aggiunta di funzionalità di IA alle ricerche sul web può decuplicare la richiesta di energia. Inoltre, quando si utilizza un modello generativo, il volume delle query tende ad aumentare rispetto a quelle rivolte ad un motore di ricerca tradizionale, questo a causa delle interazioni con gli utenti che cercano di ottenere il risultato desiderato.
I modelli di IA generativa attuali richiedono una potenza di oltre 200 volte superiore alle generazioni precedenti
Con l’emergere di nuovi casi d’uso per l’IA generativa in relazione alla creazione di testi, immagini e video, aumenterà anche il numero di modelli di grandi dimensioni che vengono addestrati, riaddestrati e perfezionati quotidianamente. La recente classe di modelli di IA generativa richiede una potenza di calcolo di oltre 200 volte superiore per il training rispetto alle generazioni precedenti. Ogni nuova generazione di modelli richiede maggiore potenza di calcolo per l’inferenza e maggiore energia per il training. È un ciclo costante che aggiunge continuamente richieste all’infrastruttura necessaria.
In termini di hardware, le unità di elaborazione grafica (GPU) utilizzate per l’IA possono consumare una quantità di energia diverse volte superiore a quella di un sistema CPU tradizionale. Ogni GPU può consumare oggi fino a 700 watt, presto destinati a salire a più di un kilowatt, e in molte installazioni vengono utilizzate otto GPU per server. Questo significa che un server potrebbe arrivare a consumare quasi sei kilowatt, rispetto a un kilowatt per la tradizionale unità server a due socket utilizzata dalle aziende per la virtualizzazione. La domanda che ci si pone è quindi: come possiamo rendere tutto questo più sostenibile?
Il percorso che unisce sostenibilità e Intelligenza Artificiale
Il primo passo è capire che la sostenibilità è un percorso: non esiste un’azione unica che possa “risolvere” il problema dell’IA. Ma piccoli passi possono fare una grande differenza. L’industria ICT sta ricevendo un messaggio forte e chiaro: creare prodotti migliori che utilizzino meno risorse. Questa richiesta proviene dai consumatori e dagli investitori, ma sempre più spesso anche dai governi. In futuro l’efficienza energetica diventerà un requisito legale per le aziende che operano nel mercato dell’IA. Le recenti modifiche alle normative UE sull’IA imporranno agli operatori di adottare metodi all’avanguardia per ridurre il consumo energetico e migliorare l’efficienza delle proprie piattaforme.
Questo risultato può essere ottenuto in tre modalità tecniche specifiche: in primo luogo nei chip utilizzati per generare la potenza di calcolo, poi nei computer costruiti per ospitare questi chip e infine all’interno dei data center. La sostenibilità sta diventando sempre più un fattore di differenziazione competitiva sia per i produttori di chip che per quelli di PC, e lo diventerà sempre di più man mano che le aziende si impegneranno per raggiungere gli obiettivi ESG. Secondo una ricerca pubblicata sulla rivista Nature, nei prossimi decenni innovazioni come i chip analogici potrebbero offrire un’alternativa efficiente dal punto di vista energetico, perfetta per le reti neurali.
Nei data center, le vecchie tecnologie di raffreddamento ad aria fanno già fatica a far fronte alle elevate richieste energetiche dell’Intelligenza Artificiale e le aziende optano per il raffreddamento ad acqua per ridurre al minimo i consumi. Trasferendo in modo efficiente il calore generato dall’IA generativa nell’acqua, le aziende sono in grado di risparmiare fino al 30-40% sull’elettricità. I data center alimentati da fonti energetiche sostenibili saranno fondamentali per ridurre la carbon footprint dell’IA. Anche l’approccio “as a service” alla tecnologia di IA può contribuire a ridurre al minimo gli sprechi e a garantire che le imprese utilizzino l’hardware più recente e più “green”, senza un esborso di capitale iniziale.
Verso un utilizzo etico dell’Intelligenza Artificiale
Il trade-off, ovvero la relazione diretta, tra lo sviluppo delle tecnologie di IA e il relativo consumo di energia deve essere attentamente valutato. In alcuni casi l’IA viene utilizzata per il bene dell’umanità, ad esempio, per potenziare la ricerca medica o per affrontare il cambiamento climatico, mentre in altri contesti viene utilizzata a fini di intrattenimento. Questo pone la questione se dobbiamo considerare in modo diverso richieste di energia per scopi diversi.
È certo che l’IA ha un enorme potenziale per portare benefici alla collettività e sta già avendo un forte impatto in molti settori. Ci sono decine di esempi di come l’IA abbia il potenziale per mitigare l’impatto del cambiamento climatico, infatti, le Nazioni Unite sottolineano come questa tecnologia non solo stia aiutando a prevedere e comprendere meglio i fenomeni meteorologici estremi, ma stia anche offrendo un aiuto diretto alle comunità direttamente coinvolte.
Inoltre, l’IA può offrire una nuova comprensione del mondo che ci circonda e questo a sua volta può contribuire a ridurre le emissioni di gas serra. All’interno delle smart city, l’intelligenza artificiale offre enormi opportunità per ridurre al minimo le emissioni risparmiando minuti o perfino ore di riscaldamento e di aria condizionata su scala cittadina. I sistemi di IA sono in grado di ridurre gradualmente la potenza dell’impianto di riscaldamento o dell’aria condizionata un’ora prima che i proprietari escano, memorizzandone le abitudini. La tecnologia può anche regolare il traffico in una città, in modo che i veicoli viaggino in modo efficiente e siano ridotti gli ingorghi. La start-up norvegese Oceanbox.io sta utilizzando l’intelligenza artificiale predittiva per la sua missione che ha l’obiettivo di studiare le profondità dell’oceano, prevedendo il movimento delle correnti che possono contribuire a combattere la diffusione dell’inquinamento e aiutare le imbarcazioni a ridurre il consumo di carburante.
Il contributo dell’IA per un mondo a emissioni zero
Non c’è dubbio che l’IA consumi molta energia, ma possiamo affrontare questo problema passo dopo passo, utilizzando il raffreddamento ad acqua calda invece che ad aria, sfruttando fonti di energia sostenibili per i data center e facendo affidamento sulle innovazioni nella progettazione di chip e computer.
L’IA può anche offrire benefici alla collettività in molti modi diversi e diventare una forza propulsiva in grado guidare il mondo verso gli Obiettivi di sviluppo sostenibile definiti dalle Nazioni Unite. L’IA può aiutare a comprendere e combattere il cambiamento climatico, a ridurre le disuguaglianze, favorire l’inclusione e a preservare gli oceani e le foreste. Utilizzata in modo responsabile, l’IA va di pari passo con gli obiettivi di sostenibilità. Quando il mondo si unirà per raggiungere l’obiettivo “di emissioni zero”, l’IA avrà un ruolo importante da giocare.
