La pressione energetica generata dall’espansione dell’intelligenza artificiale sta spingendo i data center verso livelli di consumo senza precedenti. Secondo il rapporto “Sustainable AI for a Greener Future” di NTT DATA, la domanda globale di elettricità associata a queste infrastrutture potrebbe raggiungere i 1.050 TWh entro il 2026. Questa cifra riflette una crescita accelerata, già in media del 12% annuo, che potrebbe aumentare al 15% annuo tra il 2024 e il 2030. Questa proiezione colloca i data center su una scala energetica che rivaleggia con quella di intere economie nazionali. Sebbene il rapporto non includa dati comparativi per paese, sottolinea che il volume di elettricità richiesto da queste strutture sta mettendo a dura prova i sistemi elettrici e minaccia di vanificare i recenti progressi in termini di efficienza energetica.
La stessa Agenzia Internazionale per l’energia stima che l’intelligenza artificiale consumerà più della metà di tutta l’elettricità utilizzata nei data center entro il 2028, una tendenza che, secondo NTT DATA, è potenzialmente insostenibile senza un’azione coordinata. L’impatto ambientale non si limita al consumo di elettricità. Il rapporto specifica che l’impronta di carbonio operativa di queste infrastrutture potrebbe raddoppiare entro il 2030, raggiungendo 860 milioni di tonnellate di CO₂e, equivalenti a circa l’1% di tutte le attuali emissioni globali. A ciò si aggiungono l’enorme richiesta di acqua per il raffreddamento – milioni di litri per ogni modello addestrato – e il crescente esaurimento di minerali essenziali utilizzati nella produzione di hardware specializzato. L’industria tecnologica avverte che l’attuale traiettoria è incompatibile con gli impegni internazionali in materia di sostenibilità.
I dettagli sul rapporto
“Il paradigma è chiaro: affinché l’IA contribuisca alla sostenibilità, deve prima di tutto essere sostenibile”, afferma il rapporto di NTT DATA. L’azienda sottolinea la necessità di un profondo cambiamento nel modo in cui i modelli vengono sviluppati, addestrati e implementati e propone strategie come la sincronizzazione energetica dei carichi di lavoro, l’uso di architetture leggere e l’implementazione di infrastrutture ottimizzate dal punto di vista ambientale. Tra le soluzioni presentate, spiccano i servizi GPU remoti basati su reti fotoniche. Questi consentono di indirizzare i carichi di lavoro verso sedi più efficienti, riducendo così l’impatto ambientale dell’addestramento di modelli generativi. Degno di nota anche il modello “tsuzumi”, un LLM più piccolo che riduce il consumo energetico da 250 a 300 volte rispetto alle architetture tradizionali senza sacrificare le prestazioni nelle attività chiave. NTT DATA conclude che il prossimo decennio sarà cruciale: senza standard, governance comune e tecnologie orientate all’efficienza, la crescita esponenziale dell’IA potrebbe compromettere gli obiettivi globali di decarbonizzazione. Al contrario, l’integrazione della sostenibilità come parametro fondamentale per lo sviluppo garantirà, sostengono, “un’IA potente, accessibile e rispettosa dell’ambiente” per le industrie e le società che ne dipendono.
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