Mentre l’IA è al centro della scena nella Silicon Valley, dietro le quinte sta emergendo una scomoda verità: L’IA ha un’enorme impronta di carbonio. Giganti del settore tecnologico come Microsoft, Google e Amazon si sono impegnati a ridurre le emissioni di gas serra nei prossimi anni, ma la tecnologia su cui stanno scommettendo il loro futuro sta rendendo gli obiettivi climatici sempre più difficili da raggiungere.
Microsoft ha rivelato che le sue emissioni di anidride carbonica sono aumentate di quasi il 30% dal 2020, soprattutto a causa della costruzione e del funzionamento dei centri dati ad alto consumo energetico necessari per alimentare le sue ambizioni di intelligenza artificiale. Google ha registrato un aumento delle emissioni ancora più marcato, pari al 48%, rispetto al 2019. Queste tendenze evidenziano la crescente tensione tra il rapido sviluppo dell’IA e la sostenibilità ambientale nel settore tecnologico.
La radice del problema risiede nell’immenso appetito dell’IA per la potenza di calcolo e l’elettricità. L’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni come il GPT-3 richiede l’elaborazione di grandi quantità di dati da parte di migliaia di chip specializzati che funzionano 24 ore su 24 in centri di elaborazione dati molto estesi. Una volta implementati, i modelli di intelligenza artificiale consumano una quantità significativa di energia per ogni interrogazione o attività.
“Una richiesta a ChatGPT consuma circa la stessa quantità di elettricità che potrebbe accendere una lampadina per circa 20 minuti”, ha spiegato Jesse Dodge, ricercatore dell’Allen Institute for AI, in un’intervista a NPR. “Quindi, si può immaginare che milioni di persone che utilizzano una cosa del genere ogni giorno raggiungano una quantità di energia elettrica davvero elevata”
Infatti, secondo gli analisti di Goldman Sachs, una tipica query di ChatGPT richiede una quantità di elettricità quasi dieci volte superiore a quella di una ricerca standard su Google. Con l’espansione delle capacità dell’intelligenza artificiale e l’aumento del suo utilizzo, aumenta anche la sua domanda di energia. Goldman Sachs stima che i data center consumeranno l’8% dell’energia elettrica globale entro il 2030, rispetto all’attuale 3% circa: un balzo enorme, dovuto principalmente all’IA.
L’intenso consumo di elettricità dell’industria tecnologica ha un impatto sulle reti elettriche regionali e influenza anche le decisioni sull’uso dei combustibili fossili. Si prevede che entro il 2030 gli operatori dei data center della Virginia settentrionale avranno bisogno di energia elettrica sufficiente per alimentare 6 milioni di case. In alcune aree, i piani di smantellamento delle centrali a carbone sono stati ritardati per soddisfare il crescente fabbisogno di energia.
Questo mette i giganti della tecnologia in una posizione difficile, in quanto cercano di bilanciare le loro ambizioni di intelligenza artificiale con gli impegni climatici. Microsoft si è impegnata a diventare carbon-negative entro il 2030, rimuovendo dall’atmosfera più carbonio di quanto ne emetta. Questo obiettivo sembra sempre più difficile da raggiungere. L’ultimo rapporto sulla sostenibilità riconosce che “con l’ulteriore integrazione dell’intelligenza artificiale nei nostri prodotti, la riduzione delle emissioni potrebbe essere un problema a causa dell’aumento della domanda di energia”
Google ha a lungo vantato la sua neutralità in termini di emissioni di anidride carbonica, ottenuta grazie alle compensazioni di carbonio. Ma nel 2023 ha ammesso di non essere più in grado di “mantenere la neutralità operativa delle emissioni di carbonio” a causa dell’aumento delle emissioni. L’azienda punta ancora all’azzeramento delle emissioni entro il 2030, ma ha definito questa tempistica “irta di sfide”
Altri importanti attori nello sviluppo dell’IA, come OpenAI, non hanno ancora divulgato i dati sulle emissioni, lasciando poco chiara la portata dell’impatto climatico del settore. Tuttavia, le tendenze di Microsoft e Google dipingono un quadro preoccupante.
“Abbiamo una crisi esistenziale in questo momento. Si chiama cambiamento climatico e l’IA lo sta palesemente peggiorando”, ha avvertito Alex Hanna, direttore della ricerca del Distributed AI Research Institute, in un’intervista a NPR.
A loro merito, le aziende tecnologiche non stanno ignorando il problema. Stanno investendo molto nelle energie rinnovabili, esplorando progetti di chip più efficienti e ricercando modi per ridurre il fabbisogno energetico dell’IA. Microsoft afferma di aver ampliato l’uso di server a basso consumo per ridurre il consumo energetico fino al 25% su alcune macchine. Google sta progettando data center che, a suo dire, non utilizzeranno acqua per il raffreddamento.
Tuttavia, questi sforzi sono superati dalla velocità di sviluppo e implementazione dell’intelligenza artificiale. Tutte le principali aziende tecnologiche stanno correndo per integrare l’IA nelle loro linee di prodotti, dai motori di ricerca ai software di produttività ai social media. I potenziali vantaggi economici e competitivi sono semplicemente troppo grandi per essere ignorati.
L’industria tecnologica si trova quindi di fronte a un bivio. Le aziende devono trovare il modo di migliorare drasticamente l’efficienza energetica dell’IA o rischiano di compromettere i loro obiettivi climatici e di dover affrontare critiche crescenti per il loro impatto ambientale. Anche le autorità di regolamentazione e l’opinione pubblica dovranno confrontarsi con domande difficili sul valore sociale delle applicazioni di IA rispetto ai loro costi climatici.
I prossimi anni saranno cruciali per determinare se l’intelligenza artificiale diventerà un potente strumento per affrontare il cambiamento climatico o se accelererà il problema stesso che potrebbe aiutare a risolvere. Per ora, come ha dichiarato il presidente di Microsoft Brad Smith a Bloomberg, l’azienda ritiene che “la risposta non sia quella di rallentare l’espansione dell’IA, ma di accelerare il lavoro necessario per renderla più rispettosa dell’ambiente” Il tempo ci dirà se questo ottimismo è giustificato o se saranno necessarie misure più drastiche per conciliare le promesse dell’IA con il suo prezzo ambientale.
