Le sfide legate al consumo di energia e acqua nell’IA

L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più centrale nella nostra vita quotidiana, ma con il suo sviluppo emergono sfide significative legate al consumo di energia e acqua. I data center che alimentano l’IA richiedono immense quantità di energia per mantenere i server attivi e raffreddati. Ad esempio, modelli avanzati come quelli di Google Bard e ChatGPT richiedono tanta energia quanto una piccola città. Ma oltre all’energia elettrica, c’è un’altra risorsa critica: l’acqua.

L’uso dell’acqua nei data center IA

I data center non solo consumano energia per far funzionare i server, ma anche acqua per il loro raffreddamento. Il calore generato dai server richiede sistemi di raffreddamento efficaci, che usano acqua per abbassare la temperatura dei dispositivi. Un esempio significativo è l’addestramento del Large Language Model (LLM) di Google Bard, che ha causato un aumento del 20% nel consumo d’acqua di Google. In modo analogo, Microsoft ha visto un aumento del 34% nel consumo idrico per l’addestramento della sua IA per Bing​.

Questi numeri fanno riflettere su quanto le infrastrutture digitali siano dipendenti da risorse fisiche. L’addestramento di ChatGPT-4, ad esempio, ha causato un aumento del 6% nel consumo d’acqua a West Des Moines, nello Iowa, dove si trova uno dei principali data center utilizzati da OpenAI.

Dati sul consumo energetico

I modelli di IA come ChatGPT e Google Bard consumano quantità enormi di risorse durante il loro addestramento. Si stima che l’addestramento di un singolo modello IA possa generare emissioni di CO₂ comparabili a quelle di un volo transatlantico. Un esempio significativo è Google Bard, che ha aumentato del 20% il consumo di acqua nei data center di Google. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale di Microsoft per Bing ha fatto registrare un aumento del 34% del consumo d’acqua. Ecco perchè Microsoft vuole riaprire la centrale nucleare di Three Mile Island per alimentare l’AI.

Tecnologie emergenti per ridurre l’impatto

Per affrontare questa crescente domanda di risorse, molte aziende stanno esplorando soluzioni innovative. Tra queste ci sono sistemi di raffreddamento avanzati che riducono la quantità di acqua necessaria per il raffreddamento dei server. Un’altra soluzione è l’adozione di energie rinnovabili, come il solare e l’eolico, per alimentare i data center. Alcuni data center stanno anche sperimentando il raffreddamento a immersione in liquidi, che potrebbe ridurre significativamente il consumo di energia.

Impatto a lungo termine e sostenibilità

L’impatto a lungo termine della crescente diffusione dell’IA sulle risorse naturali è una questione critica. Con stime che prevedono un consumo d’acqua compreso tra 4,2 e 6,6 miliardi di metri cubi entro il 2027, il settore tecnologico dovrà affrontare il problema con nuove tecnologie e investimenti in infrastrutture sostenibili. Alcuni governi stanno già considerando regolamentazioni per limitare l’impatto ambientale delle grandi infrastrutture digitali, mentre le aziende cercano di raggiungere obiettivi di emissioni zero per ridurre l’impatto climatico​(Reuters).

Le proiezioni future

Uno studio recente ha stimato che, entro il 2027, l’IA potrebbe consumare tra i 4,2 e i 6,6 miliardi di metri cubi d’acqua, l’equivalente di metà del consumo annuale del Regno Unito. Questa prospettiva solleva preoccupazioni ambientali significative. Se da un lato l’IA offre incredibili opportunità in termini di progresso tecnologico, dall’altro diventa sempre più evidente la necessità di affrontare il suo impatto ambientale.

Conclusione

L’intelligenza artificiale rappresenta una delle innovazioni più promettenti del nostro tempo, ma il suo impatto sul consumo di energia e risorse idriche è una sfida che non possiamo ignorare. Le aziende tecnologiche dovranno trovare soluzioni sostenibili per far fronte alla crescente domanda di risorse fisiche, se vogliono garantire un futuro equilibrato e rispettoso dell’ambiente.