Microsoft e Google consumano più energia della Nigeria

Da una parte i piani - sempre più in bilico - di raggiungere obiettivi carbon neutral in pochi anni. Dall’altra il boom dell’intelligenza artificiale, che ha fatto piombare il settore tecnologico in nuove logiche affamate di energia. Ed è qui che si inseriscono gli studi recenti sul consumo dei colossi tech, proprio alla luce dell’esplosione dell’AI. Studi che hanno rilevato come nel 2023, ad esempio, Google e Microsoft - messe insieme - abbiano consumato più energia della Nigeria (che conta 224 milioni di abitanti), o dell’Irlanda. E singolarmente più di nazioni come la Croazia, la Giordania o Porto Rico.

Facciamo però un passo indietro. Dicevamo dell’intelligenza artificiale, che è sicuramente “colpevole” di questa famelica richiesta di energia. I grandi data center che girano alle spalle dell’AI, del resto, richiedono massicce dosi di energia per i loro calcoli. Tanto che molti progetti carbon neutral sono stati messi da parte (secondo uno studio pubblicato da Standard & Poor’s, la dismissione della produzione di energia elettrica a carbone è stata inferiore del 40% rispetto a quanto previsto per il 2023) in attesa di tempi migliori.

Secondo una recente stima arrivata dalla Vrije Universiteit di Amsterdam, entro il 2027 l’intera industria dell’intelligenza artificiale potrebbe consumare tra gli 85 e i 134 Terawattora all’anno. E nonostante i vari modelli di GenAI siano già stati sottoposti a interessanti cure dimagranti in fatto di consumi, le stime non allentano i dubbi sulla sostenibilità a lungo termine di questa tecnologia.

Un recente studio pubblicato su Medium ha scoperto, ad esempio, che l’addestramento del GPT-4 di OpenAI ha utilizzato fino a 62.000 megawattora, pari al fabbisogno energetico di 1.000 famiglie statunitensi in 5-6 anni.

Il punto è che i chip attuali sono decisamente energivori. Il microprocessore H100 di Nvidia – che è il più ricercato e anche utilizzato in tutto il mondo dell’AI (manda avanti ChatGPT e gli altri sistemi di GenAI) – consuma circa 700 Watt. E un data center di piccole dimensioni ha almeno 400 di questi chip al suo interno (mentre uno di grandi dimensioni ne ha anche 8mila). Una quantità di energia enorme, che sta trasformando la necessità di avere chip meno energivori in un’emergenza. Il rischio, sbandierato da molti, è che presto lo sviluppo dell’AI possa subire battute d’arresto perché non sostenibile.