L’intelligenza artificiale ha un problema che non si risolve con un nuovo modello o con un chip più potente. È l’energia. È questo uno dei messaggi emersi dal G20 Innovation Ministerial di Chapel Hill, in North Carolina, dove Mark Zuckerberg ed Elon Musk hanno chiesto di accelerare la costruzione di nuovi data center e delle infrastrutture elettriche necessarie ad alimentarli. I due manager sono intervenuti da remoto durante una riunione dedicata alle opportunità e alle conseguenze dell’AI. Zuckerberg ha sottolineato anche la necessità di trovare personale qualificato per accompagnare la crescita del settore, mentre Musk ha posto l’accento sul rischio di una carenza di energia. Secondo il CEO di SpaceX e Tesla, la disponibilità di elettricità potrebbe diventare un limite concreto alla velocità di sviluppo dell’AI. Le dichiarazioni arrivano mentre le grandi aziende tecnologiche stanno destinando investimenti sempre più consistenti a infrastrutture dedicate al calcolo.
La corsa ai data center è diventata infatti una componente essenziale della competizione tecnologica. I modelli AI più avanzati richiedono grandi quantità di potenza di calcolo sia durante l’addestramento sia quando vengono utilizzati da milioni di persone. Server, acceleratori, sistemi di raffreddamento e reti devono funzionare in modo continuativo, trasformando l’elettricità in una risorsa strategica. L’Agenzia internazionale dell’energia stima che il consumo mondiale di elettricità dei data center potrebbe raggiungere circa 945 terawattora nel 2030 nello scenario di base. L’IEA sottolinea tuttavia che l’aumento potrà essere parzialmente compensato dai progressi nell’efficienza dei sistemi. Si tratta quindi di una previsione e non di un dato già acquisito, ma il trend è abbastanza rilevante da avere già conseguenze sulle strategie energetiche di governi e aziende.
Negli Stati Uniti la pressione sulla rete elettrica è già visibile. Secondo un’analisi pubblicata da Reuters, le richieste di connessione presentate dai grandi consumatori in alcune aree del Paese superano complessivamente i 700 gigawatt, una quantità oltre dieci volte superiore al consumo elettrico stimato degli attuali data center statunitensi. Il numero, però, deve essere interpretato con cautela. Non significa che gli Stati Uniti abbiano già bisogno di 700 gigawatt aggiuntivi. Molte richieste riguardano progetti ancora sulla carta e una parte potrebbe non essere mai realizzata. È proprio questa incertezza ad aver alimentato il fenomeno definito “ghost demand”, la domanda fantasma. In Texas le autorità stanno verificando centinaia di gigawatt di richieste per distinguere i progetti effettivamente finanziati da quelli ancora ipotetici.
Il problema riguarda quindi anche il modo in cui vengono pianificati gli investimenti. Un grande data center richiede nuove linee elettriche, sottostazioni, trasformatori e capacità di generazione. Se queste infrastrutture vengono realizzate in anticipo e il progetto viene poi cancellato o ridimensionato, una parte dei costi può ricadere sul sistema elettrico e, indirettamente, sui consumatori. La crescita dell’AI sta così entrando nel dibattito sulle bollette, sulla rete e sull’uso delle risorse pubbliche. Il World Resources Institute, citando analisi del Lawrence Berkeley National Laboratory, indica una possibile domanda dei data center statunitensi compresa tra 325 e 580 terawattora all’anno entro il 2030, pari a circa il 6,7-12 per cento del consumo elettrico nazionale. Anche questa è una stima e la forbice molto ampia riflette l’incertezza sull’evoluzione dell’AI e sui futuri miglioramenti di efficienza.
Per Zuckerberg e Musk la risposta passa dalla costruzione di maggiore capacità, ma la questione non è soltanto quantitativa. Bisogna stabilire quale energia utilizzare, dove produrla e chi sosterrà i costi delle nuove infrastrutture. Le grandi aziende tecnologiche stanno valutando un insieme di soluzioni che comprende fonti rinnovabili, gas e nucleare, con l’obiettivo di garantire una fornitura stabile ai data center. Parallelamente, l’efficienza rimane decisiva. Chip più efficienti, sistemi di raffreddamento migliori e software capaci di ridurre il calcolo necessario possono contenere la crescita dei consumi. L’IEA considera proprio i miglioramenti tecnologici uno degli elementi che potrebbero limitare l’aumento della domanda globale. La partita, dunque, non consiste semplicemente nel produrre più elettricità, ma nel consumarne meno per ogni operazione AI.
Il confronto emerso al G20 mostra infine un cambiamento nella natura della competizione. La prossima fase dell’AI non dipenderà soltanto dalla qualità dei modelli, ma anche dalla capacità di costruire infrastrutture fisiche sufficienti a sostenerli. Le richieste di Zuckerberg e Musk arrivano mentre negli Stati Uniti cresce il confronto sui costi per le comunità locali e sui tempi necessari per potenziare le reti. Il punto non è stabilire se servano nuovi data center, perché la crescita della domanda digitale appare concreta, ma evitare che ogni previsione diventi automaticamente un investimento a carico del sistema elettrico. La vera sfida sarà trovare un equilibrio tra velocità dell’innovazione, affidabilità della rete ed efficienza. È una partita meno visibile di quella sui nuovi modelli, ma potrebbe diventare altrettanto importante per stabilire quanto rapidamente l’AI potrà continuare a crescere.
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