L’Agenzia Internazionale dell’Energia (AIE) ha analizzato le opportunità e le sfide che l’IA comporta per l’energia globale.
L’addestramento e l’implementazione di sofisticati modelli di IA avvengono all’interno di grandi centri dati che consumano molta energia. Un “tipico centro dati incentrato sull’IA consuma una quantità di elettricità pari a quella di 100.000 famiglie”, osserva l’AIE, e si prevede che le strutture più grandi in costruzione richiederanno una quantità 20 volte superiore.
Aumento degli investimenti nei data center
Gli investimenti globali nei data center sono quasi raddoppiati dal 2022, raggiungendo mezzo trilione di dollari nel 2024, suscitando preoccupazioni per il crescente fabbisogno di energia elettrica.
Sebbene i data center rappresentino circa l’1,5% del consumo globale di elettricità nel 2024 (circa 415 terawattora, TWh), il loro impatto locale è molto più significativo. Il consumo è cresciuto annualmente di circa il 12% dal 2017, superando di gran lunga la crescita della domanda complessiva di elettricità.
Gli Stati Uniti sono in testa a questo consumo (45%), seguiti dalla Cina (25%) e dall’Europa (15%). Quasi la metà della capacità dei data center statunitensi è concentrata in soli cinque cluster regionali.
In prospettiva, l’AIE prevede che il consumo di elettricità dei data center a livello mondiale raddoppierà entro il 2030, raggiungendo circa 945 TWh. Per contestualizzare il dato, si tratta di una cifra leggermente superiore all’attuale consumo totale di elettricità del Giappone.
L’Intelligenza Artificiale è indicata come il “motore più importante di questa crescita”. Secondo le proiezioni, l’aumento maggiore si registrerà negli Stati Uniti, dove i data center potrebbero rappresentare quasi la metà di tutta la crescita della domanda di elettricità entro il 2030. Entro la fine del decennio, si prevede che i data center statunitensi consumeranno più elettricità dell’uso combinato di alluminio, acciaio, cemento, prodotti chimici e altre industrie manifatturiere ad alta intensità energetica.
Il “Caso Base” dell’AIE estende questa traiettoria, prevedendo circa 1.200 TWh di consumo globale di elettricità per i data center entro il 2035. Tuttavia, esistono notevoli incertezze: le proiezioni per il 2035 variano da 700 TWh (“Headwinds Case”) a 1.700 TWh (“Lift-Off Case”) a seconda dell’adozione dell’intelligenza artificiale, dei guadagni di efficienza e delle strozzature del settore energetico.
Fatih Birol, direttore esecutivo dell’AIE, ha dichiarato: “L’intelligenza artificiale è oggi una delle storie più importanti del mondo dell’energia, ma finora i responsabili politici e i mercati non avevano gli strumenti per comprenderne appieno l’ampio impatto”.
“Negli Stati Uniti, i data center sono destinati a rappresentare quasi la metà della crescita della domanda di elettricità, in Giappone più della metà e in Malesia addirittura un quinto”
Soddisfare la domanda globale di energia per l’IA
Per alimentare questo boom dell’IA è necessario un portafoglio energetico diversificato. L’AIE suggerisce che le energie rinnovabili e il gas naturale avranno un ruolo di primo piano, ma anche le tecnologie emergenti come i piccoli reattori nucleari modulari (SMR) e la geotermia avanzata.
Secondo le proiezioni, le energie rinnovabili, supportate dallo stoccaggio e dall’infrastruttura di rete, saranno in grado di soddisfare metà della crescita della domanda di data center a livello globale fino al 2035. Anche il gas naturale è fondamentale, soprattutto negli Stati Uniti, con un’espansione di 175 TWh per soddisfare il fabbisogno di data center entro il 2035 nello scenario di base. L’energia nucleare contribuisce in modo analogo, soprattutto in Cina, Giappone e Stati Uniti, con i primi SMR previsti intorno al 2030.
Tuttavia, il semplice aumento della produzione non è sufficiente. L’AIE sottolinea la necessità cruciale di aggiornare le infrastrutture, in particolare gli investimenti nelle reti. Le reti esistenti sono già sotto pressione e potrebbero ritardare circa il 20% dei progetti di data center pianificati a livello globale a causa delle complesse code di connessione e dei lunghi tempi di consegna di componenti essenziali come i trasformatori.
Il potenziale dell’intelligenza artificiale per ottimizzare i sistemi energetici
Al di là delle richieste energetiche, l’IA offre un potenziale significativo per rivoluzionare il settore energetico stesso.
L’AIE elenca numerose applicazioni:
- Fornitura di energia: L’industria petrolifera e del gas, che è una delle prime ad adottare l’IA, la utilizza per ottimizzare l’esplorazione, la produzione, la manutenzione e la sicurezza, riducendo anche le emissioni di metano. L’intelligenza artificiale può anche aiutare l’esplorazione di minerali critici.
- Settore elettrico: L’Intelligenza Artificiale può migliorare le previsioni per le fonti rinnovabili variabili, riducendo le interruzioni di corrente. Migliora il bilanciamento della rete, il rilevamento dei guasti (riducendo la durata delle interruzioni del 30-50%) e può sbloccare un’importante capacità di trasmissione attraverso una gestione più intelligente – potenzialmente 175 GW senza costruire nuove linee.
- Usi finali: Nell’industria, l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale per l’ottimizzazione dei processi potrebbe produrre risparmi energetici equivalenti all’attuale consumo totale di energia del Messico. Le applicazioni per i trasporti, come la gestione del traffico e l’ottimizzazione dei percorsi, potrebbero far risparmiare l’energia equivalente a 120 milioni di auto, anche se gli effetti di rimbalzo dei veicoli autonomi devono essere monitorati. Il potenziale di ottimizzazione degli edifici è significativo ma ostacolato da una digitalizzazione più lenta.
- Innovazione: L’intelligenza artificiale può accelerare notevolmente la scoperta e la sperimentazione di nuove tecnologie energetiche, come le batterie chimiche avanzate, i catalizzatori per i carburanti sintetici e i materiali per la cattura del carbonio. Tuttavia, il settore energetico attualmente non utilizza l’IA per l’innovazione rispetto a campi come la biomedicina.
La collaborazione è fondamentale per superare le sfide
Nonostante il potenziale, ci sono ostacoli significativi che impediscono la piena integrazione dell’IA nel settore energetico. Tra questi vi sono problemi di accesso e qualità dei dati, infrastrutture e competenze digitali inadeguate (la concentrazione di talenti nell’IA è minore nei settori energetici), ostacoli normativi e problemi di sicurezza.
La sicurezza informatica è un’arma a doppio taglio: se da un lato l’IA migliora le capacità di difesa, dall’altro fornisce agli aggressori strumenti sofisticati. I cyberattacchi alle utility sono triplicati negli ultimi quattro anni.
La sicurezza della catena di approvvigionamento è un’altra preoccupazione cruciale, in particolare per quanto riguarda i minerali critici come il gallio (utilizzato nei chip avanzati), dove l’offerta è altamente concentrata.
L’AIE conclude che un dialogo e una collaborazione più profondi tra il settore tecnologico, l’industria energetica e i responsabili politici sono fondamentali. Per risolvere i problemi di integrazione nella rete è necessario individuare in modo più intelligente i centri dati, esplorare la flessibilità operativa e semplificare le autorizzazioni.
Sebbene l’intelligenza artificiale offra l’opportunità di ridurre in modo sostanziale le emissioni attraverso l’ottimizzazione, superando le emissioni generate dai data center, questi guadagni non sono garantiti e potrebbero essere compensati da effetti di rimbalzo.
“L’IA è uno strumento potenzialmente molto potente, ma dipende da noi – dalle nostre società, dai nostri governi e dalle nostre aziende – il modo in cui la utilizziamo”, ha dichiarato il Dott.
“L’AIE continuerà a fornire dati, analisi e forum di dialogo per aiutare i responsabili politici e le altre parti interessate a percorrere il cammino che ci attende, mentre il settore dell’energia dà forma al futuro dell’IA e l’IA dà forma al futuro dell’energia”
