Data center, ma è possibile consumare meno energia? ChatGpt dice di sì

Per alimentare i data center a sostegno dell’Intelligenza artificiale, è davvero necessario un consumo così elevato di energia? Secondo un rapporto del think tank Beyond Fossil Fuels, la domanda energetica dei data center europei potrebbe aumentare del 160% entro il 2030. Un dato allarmante, ma che forse non tiene conto dei progressi nell’efficienza energetica e di utilizzo più sostenibile dei super computer.

Non c’è dubbio che le previsioni dipingano un quadro piuttosto pessimistico: se i nuovi data center venissero alimentati con combustibili fossili, le loro emissioni di CO₂ nell’UE potrebbero passare da 5 milioni di tonnellate nel 2025 a 39 milioni nel 2030, equivalendo alle emissioni di interi Paesi come Lituania ed Estonia. E’ ovvio che affidarsi ai combustibili fossili sarebbe abdicare totalmente agli obiettivi di lotta al cambiamento climatico. La crescita delle rinnovabili potrebbe mitigare, se non annullare, gli impatti negativi. Ma sarebbero impianti sottratti ad altri scopi, dalla mobilità alle imprese energivore. Ma non si può lavorare sulla riduzione dei consumi?

I piani dell’Europa per l’Intelligenza artificiale

La questione va risolta, visto che l’Europa non vuole stare solo a guardare Stati Uniti e Cina mentre corrono verso il futuro digitale. Così la presidente della Commissione Ue, Ursula von der Leyen ha annunciato un piano pubblico/privato da 200 miliardi di euro per l’Intelligenza artificiale “made in Ue”. E 20 miliardi per la costruzione di gigafactory.

Per non parlare di quello che accadrà anche nei singoli paesi. In Francia, il presidente Emmanuel Macron ha proposto l’apertura di 35 nuovi data center, classificando i lavori come “progetti di interesse nazionale”.  Ma quale sarà il prezzo per le forniture energetiche necessarie a dar vita a tutto questo?

Il rapporto di Beyond Fossil Fuels suggerisce che se la crescita dei data center dipenderà dal gas fossile, si alimenterà inevitabilmente la crisi climatica. Tuttavia, molte aziende hi-tech hanno deciso di puntare a una fonte senza emissioni come il nucleare di nuova generazione. Come i small modular reactor, tecnologia che potrebbe arrivare nella sua fase di sviluppo industriale antro i prossimi 6-7 anni. Ci punta Google, ad esempio, i cui data center saranno a zero emissioni di carbonio entro il 2030. Mentre Microsoft sta rivedendo i materiali utilizzati per le proprie infrastrutture per ridurre le emissioni.

I data center consumano il 3% dell’elettricità della Ue: ma se fossero alimentati da energia rinnovabile al 2030 non ci sarebbero nuove emissioni

Certo, i data center oggi consumano circa il 3% dell’elettricità dell’UE, con concentrazioni elevate in paesi come Irlanda e Paesi Bassi. Tuttavia, la transizione verso fonti più pulite è già in corso. Se davvero tutti i data center funzionassero con energia rinnovabile, non ci sarebbero ulteriori emissioni di gas serra dal settore nel 2030. Ma è èossibile che il settore tecnologico non riesca a trovare altre soluzioni più sostenibili?

La dipendenza dal gas e il ricorso al nucleare, come dimostrano le scelte di Microsoft e Google, sembrano oggi alternative percorribili, ma non prive di implicazioni. La rinnovata attenzione per i piccoli reattori nucleari potrebbe rappresentare una svolta o, al contrario, un’illusione per giustificare una crescita energetica poco sostenibile?

Sistemi di raffreddamento e green computing

L’UE ha aggiornato la Direttiva sull’efficienza energetica, imponendo maggiore trasparenza sulle emissioni dei data center. Tuttavia, il dibattito rimane aperto. Una risposta in Italia arriva dal Polo strategico nazionale che lavora per la realizzazione di un cloud per la Pubblica amministrazione. Come si legge nel sito, le risposte arrivano dai sistemi di raffreddamento e dal green computing.

Secondo molti esperti, i dati sull’aumento dei consumi derivano da sistemi informatici inefficienti. Non a caso, nella maggior parte dei data center la spesa proveniente dalle attrezzature di raffreddamento rappresenta tra il 30 e il 60% del costo delle bollette. Ma si può risparmiare, investendo in macchine con tecnologie di alto livello come economizzatori di aria e acqua, drive a frequenza variabile, impostazioni d’umidità e regolazione della temperatura. Così come si può risparmiare identificando i pezzi di strumentazione sottoutilizzati, interrompendone l’alimentazione.

Per non parlare del terremoto accaduto nel mondo hi-tech alla presentazione dei dati di consumo relativi a DeepSeek. L’intelligenza artificiale “dalla Cina con furore” ha annunciato di spendere molto meno dei concorrenti americani sia per l’utilizzo dei chip sia per i consumi energetici. E su quest’ultimo punto, come ha fatto?

Come fa DeepSeek a consumare meno energia?

Lo abbiamo chiesto a ChatGpt. Ecco la risposta in cinque punti:

Architettura del modello ottimizzata. DeepSeek probabilmente utilizza una rete neurale progettata per massimizzare le prestazioni riducendo il numero di parametri inutili e ottimizzando i calcoli.

Quantizzazione e pruning. Tecniche come la quantizzazione (riduzione della precisione dei calcoli, ad esempio passando da FP32 a INT8) e il pruning (rimozione dei pesi meno rilevanti) riducono il numero di operazioni necessarie, abbassando il consumo energetico.

Uso efficiente dell’hardware. L’uso di GPU, TPU o chip specializzati a basso consumo energetico migliora l’efficienza, evitando sprechi di energia rispetto all’uso di hardware generico.

Inferenza distribuita. I modelli possono essere eseguiti in modo distribuito su cloud ottimizzati per l’efficienza energetica, utilizzando data center con raffreddamento avanzato e fonti di energia rinnovabile.

Allenamento con tecniche più efficienti – Strategie come il “transfer learning” e l’uso di dataset ottimizzati permettono di ridurre il costo computazionale della fase di training, che è la più energivora.

Ottimizzazione del software – Framework e algoritmi migliorati riducono il numero di operazioni richieste per ogni output, minimizzando il tempo di calcolo.

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