Il grande problema dell’intelligenza artificiale: disporre di grandi quantità di energia

di Pompeo Maritati

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha compiuto passi da gigante, trasformando radicalmente numerosi settori e migliorando l’efficienza in ambiti che vanno dalla sanità all’industria. Tuttavia, questa rapida evoluzione porta con sé una sfida cruciale e sempre più urgente: la questione del consumo energetico. Man mano che i modelli di IA diventano più complessi e potenti, il loro fabbisogno energetico cresce in modo esponenziale, creando non solo problemi di sostenibilità, ma anche questioni pratiche per il loro sviluppo futuro.

Iniziamo col dire che il processo di addestramento di un modello di IA richiede enormi quantità di dati e potenza di calcolo. Ad esempio, i modelli di deep learning, che utilizzano reti neurali profonde per apprendere da vasti insiemi di dati, necessitano di risorse computazionali notevoli. Durante l’addestramento, questi modelli operano su migliaia di GPU (unità di elaborazione grafica), impiegando ore, giorni o persino settimane per completare il processo. Il risultato è un consumo energetico che, per alcuni modelli, supera l’energia consumata da intere città in un anno. Uno studio ha stimato che l’addestramento di un grande modello di linguaggio può generare l’equivalente delle emissioni di CO2 di un’auto che percorre l’intero percorso di un viaggio intorno al mondo.

Questa crescente necessità di energia sta sollevando preoccupazioni sia a livello ambientale che economico. Da un lato, l’aumento della domanda di energia da parte dell’IA contribuisce all’intensificazione del cambiamento climatico, in quanto molte delle fonti di energia utilizzate sono ancora basate sui combustibili fossili. Dall’altro, la crescente domanda energetica implica costi più elevati per le aziende che sviluppano tecnologie di IA, potenzialmente limitando la loro capacità di innovare e competere.

La questione dell’energia si fa ancor più complessa quando consideriamo l’infrastruttura necessaria per supportare l’IA. I data center, luoghi in cui vengono ospitati server e sistemi di elaborazione per l’IA, consumano enormi quantità di energia non solo per il funzionamento dei server stessi, ma anche per il raffreddamento degli impianti. Infatti, la dissipazione del calore generato da queste macchine richiede ulteriori risorse energetiche. Secondo alcune stime, i data center rappresentano già circa il 2-3% del consumo globale di energia elettrica e la loro domanda è prevista in crescita esponenziale.

In risposta a queste sfide, alcune aziende e ricercatori stanno esplorando soluzioni innovative per ridurre il consumo energetico associato all’IA. Tra queste soluzioni vi è l’ottimizzazione degli algoritmi, che mira a rendere i modelli più efficienti dal punto di vista energetico, permettendo loro di raggiungere risultati simili con meno risorse. Ad esempio, le tecniche di pruning e quantization possono ridurre il numero di parametri nei modelli di IA, diminuendo il carico computazionale e, di conseguenza, il fabbisogno energetico.

Un’altra strategia è l’utilizzo di fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center. Molte grandi aziende tecnologiche, come Google e Microsoft, hanno già intrapreso iniziative per alimentare le loro operazioni con energia solare e eolica. Investire in energie rinnovabili non solo aiuta a ridurre l’impatto ambientale, ma può anche risultare economicamente vantaggioso nel lungo termine, man mano che il costo delle energie rinnovabili continua a scendere.

In aggiunta, l’industria sta esplorando nuove architetture hardware progettate specificamente per l’IA. Processori e circuiti integrati specializzati, come le unità di elaborazione tensoriale (TPU), sono progettati per migliorare l’efficienza energetica nell’esecuzione di operazioni di IA, consentendo un utilizzo più efficace delle risorse energetiche.

Tuttavia, nonostante questi sforzi, la questione dell’energia rimane una sfida significativa e complessa. La crescente domanda di potenza computazionale e l’espansione dei modelli di IA non possono essere ignorate, e i rischi associati al loro consumo energetico necessitano di attenzione e azioni concrete. È essenziale che l’industria tecnologica, i governi e la comunità scientifica collaborino per trovare soluzioni sostenibili e innovative che possano garantire un futuro in cui l’IA possa continuare a progredire senza compromettere l’ambiente o l’economia globale.

In sintesi, mentre l’intelligenza artificiale continua a rivoluzionare il nostro mondo, il suo crescente fabbisogno energetico pone interrogativi cruciali sulla sostenibilità e sull’equilibrio tra innovazione e responsabilità ambientale. È fondamentale che i professionisti del settore, i policymaker e la società civile lavorino insieme per affrontare questa sfida, affinché l’IA possa essere non solo una forza di progresso, ma anche un esempio di come possiamo affrontare le questioni energetiche in modo responsabile. Se non si troveranno soluzioni efficaci, il futuro dell’IA potrebbe essere compromesso, portando a un freno all’innovazione e a un aumento delle problematiche ambientali. Con l’avanzare della tecnologia, la domanda di intelligenza artificiale crescerà inevitabilmente, e il modo in cui affronteremo la questione dell’energia determinerà il nostro percorso nei prossimi anni.