Con la crescita esponenziale della generazione di dati, l’adozione del cloud computing e l’ascesa dell’intelligenza artificiale, il profilo energetico dei data center sta cambiando significativamente e rapidamente.

Una panoramica su consumo elettrico e impatti, connessione alla rete e quadro normativo è presentata su Nuova Energia da Beatrice Ala, Cristina Orlando e Giulia Rovai, ricercatrici di I-Com Istituto per la Competitività.

“Secondo i dati riportati dall’Electric Power Research Institute, le query AI richiedono circa 10 volte più elettricità rispetto alle ricerche tradizionali (2,9 Wh contro 0,3 Wh).

Negli Stati Uniti, le applicazioni IA utilizzano il 10-20 per cento dell’elettricità dei data center, ma questa percentuale è in rapida crescita”.

Il consumo energetico dell’IA si distribuisce tra sviluppo del modello (10 per cento), addestramento (30 per cento) e inferenza/utilizzo (60 per cento), ma il maggiore dettaglio e il miglioramento dei modelli generativi ha comportato un aumento esponenziale dell’energia consumata dalle applicazioni di IA in tutte le fasi.

“A titolo di esempio – spiegano le ricercatrici di I-Com – in fase di addestramento, anche al netto della durata del processo stesso, i consumi sono cresciuti con la complessità e la precisione dei modelli: BLOOM, 433 MWh (117 giorni); Gopher, 1.066 MWh (23 giorni); ChatGPT-3, 1.287 MWh (34 giorni); ChatGPT-4, 62.318 MWh (100 giorni)”.

Altro aspetto critico è l’utilizzo delle risorse idriche.

Il raffreddamento dei data center, essenziale per il funzionamento ottimale dei sistemi, richiede infatti quantità significative di acqua.

“Questa necessità sta già creando sfide notevoli in regioni caratterizzate da scarsità idrica.

Alcune tecnologie emergenti promettono di ridurre drasticamente la dipendenza dalla risorsa idrica, ma la loro adozione su larga scala è ancora in fase iniziale”.