Il settore in forte espansione dell’intelligenza artificiale (AI) si trova ad affrontare una sfida cruciale: i suoi data center in rapida espansione minacciano di far deragliare gli obiettivi di zero emissioni nette di carbonio. Un nuovo studio avverte che le tendenze attuali puntano verso un massiccio deficit energetico e una significativa pressione ambientale entro il 2030, a meno che non vengano intraprese azioni drastiche.
I ricercatori della Cornell University hanno modellato il potenziale consumo di energia e di acqua dei principali server di intelligenza artificiale fino al 2030. I loro risultati dipingono un quadro preoccupante. Si stima che l’implementazione dei server AI potrebbe richiedere da 731 milioni a 1,125 miliardi di metri cubi di acqua in più all’anno, generando l’equivalente di 24-44 milioni di tonnellate di emissioni di anidride carbonica ogni anno.
Questa proiezione che fa riflettere dipende da fattori come il ritmo di adozione dell’intelligenza artificiale, il numero di server ad alte prestazioni prodotti e la posizione geografica dei nuovi data center negli Stati Uniti. In particolare, alcune delle principali aziende tecnologiche che hanno investito pesantemente nell’intelligenza artificiale, tra cui Google, Microsoft e Meta, si sono impegnate pubblicamente a raggiungere l’obiettivo di zero emissioni nette entro il 2030.
Ubicazione, efficienza ed energia rinnovabile: chiavi per la mitigazione
Lo studio identifica tre strategie chiave per mitigare questi potenziali impatti:
-
Posizionamento strategico dei data center: L’ubicazione dei data center negli stati del Midwest, dove le fonti di energia rinnovabile sono più diffuse e le risorse idriche sono più abbondanti, può ridurre significativamente sia le emissioni che il consumo di acqua.
-
Decarbonizzazione delle forniture energetiche: Il passaggio dai combustibili fossili a fonti rinnovabili come l’energia solare ed eolica è essenziale per ridurre al minimo l’impronta di carbonio dell’informatica basata sull’intelligenza artificiale.
- Miglioramento dell’efficienza dei data center: l’ottimizzazione della progettazione dei server, dei sistemi di raffreddamento e delle pratiche generali di gestione energetica all’interno dei data center può ridurre sostanzialmente il fabbisogno energetico complessivo.
Queste strategie combinate, secondo i ricercatori, potrebbero ridurre complessivamente le emissioni del settore del 73% e la sua impronta idrica di uno sconcertante 86%.
L’opposizione pubblica complica l’equazione
Tuttavia, l’implementazione di queste soluzioni deve affrontare ostacoli significativi. La crescente preoccupazione dell’opinione pubblica per l’impatto ambientale dei data center sta portando a resistenze locali in aree come Virginia, Pennsylvania, Texas, Arizona, California e Oregon. Data Center Watch, una società di ricerca che monitora lo sviluppo dei data center, riferisce che l’opposizione della comunità ha già bloccato progetti per un valore di 64 miliardi di dollari.
Se da un lato questa opposizione evidenzia la necessità di un’implementazione responsabile dei data center, dall’altro sottolinea anche le complesse sfide sociopolitiche che circondano il progresso tecnologico.
Un appello alla trasparenza e all’azione
I risultati dello studio della Cornell sono stati accolti con cauto ottimismo dagli esperti di sostenibilità dell’IA. Pur riconoscendo la difficoltà di prevedere rapidi progressi tecnologici, sottolineano l’urgente necessità di trasparenza nel settore dell’intelligenza artificiale.
Sasha Luccioni di Hugging Face sostiene una maggiore divulgazione riguardo ai requisiti energetici e di calcolo dei modelli di intelligenza artificiale. Ritiene che le informazioni disponibili al pubblico sul consumo energetico, insieme a chiari impegni da parte degli sviluppatori per ridurre il loro impatto ambientale, siano passi cruciali verso uno sviluppo responsabile dell’IA.
La corsa per sbloccare il potenziale dell’intelligenza artificiale non deve avvenire a scapito del nostro pianeta. Questa ricerca sottolinea l’imperativo di un’azione immediata: ottimizzare l’ubicazione e le operazioni dei data center, passare alle fonti di energia rinnovabile e promuovere una maggiore trasparenza durante tutto il ciclo di vita dell’intelligenza artificiale. Solo allora l’industria potrà sperare di conciliare le proprie ambizioni con un futuro sostenibile.
