Per far funzionare l’intelligenza artificiale ci vogliono enormi quantità di acqua ed energia
Si fa presto a dire ‘Intelligenza Artificiale’- Le grandi AI, come ChatGPT, hanno bisogno di quantità enormi di elettricità e acqua per funzionare. «In quanto AI non consumo direttamente — ammette ChatGPT stesso — ma i data center che mi ospitano sì. E anche parecchio!».
I numeri lo confermano. Per addestrare GPT-3 sono serviti 1.287 megawattora, cioè l’equivalente di quanto consuma una casa americana in 120 anni. Per la successiva versione, GPT-4, si stima un fabbisogno tra le 10 e le 100 volte superiore. E ogni singola interazione, oggi, richiede in media 3 watt: come tenere accesa una lampadina a Led per un’ora.
L’acqua è l’altro elemento chiave, perché serve a raffreddare i server. Secondo il Financial Times, nel solo 2023 i data center statunitensi legati all’AI hanno consumato 284 miliardi di litri d’acqua — più o meno quanto l’intera città di Londra in quattro mesi. Ogni conversazione con un chatbot richiede circa mezzo litro d’acqua, considerando dalle cinque alle dieci domande.
La corsa all’efficienza ha spinto molte aziende verso fonti alternative di energia. Microsoft, per esempio, sta valutando l’uso di piccoli reattori nucleari modulari, mentre altri operatori puntano su impianti solari o parchi eolici dedicati. In Islanda, alcuni hub tecnologici stanno sfruttando l’energia geotermica per abbattere quasi a zero l’impatto ambientale.
A tutto questo si somma la questione dei costi. Alimentare e raffreddare i centri di calcolo ha un prezzo elevato, ma gli investimenti non si fermano. Il mercato globale dell’AI, secondo Statista, dovrebbe raggiungere 450 miliardi di dollari nel 2025, crescendo in media dell’8,7% l’anno fino a toccare i 624 miliardi nel 2029. Gli Stati Uniti dominano (con 138 miliardi di valore previsto), ma anche l’Europa vuole conquistare una fetta rilevante del settore.
A oggi, i data center sono oltre 5.400 negli USA, seguiti dalla Germania con 521 e dall’Italia, dodicesima al mondo, con 168 strutture, di cui 115 al Nord e 57 nella sola provincia di Milano, secondo Data Center Maps.
Un’opportunità economica, certo, ma anche una sfida infrastrutturale.
