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L'Intelligenza Artificiale ha fame di energia, quanto una piccola nazione

Quando l'IA viene utilizzata per generare dati, ogni generazione di testo o immagine richiede una notevole potenza di calcolo e, di conseguenza, energia.

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Avatar di Luca Zaninello

a cura di Luca Zaninello

Managing Editor

Pubblicato il 11/10/2023 alle 13:03

Nel mondo in rapida evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (IA), i benefici sembrano infiniti: dalla creazione più veloce di codice per i programmatori a una guida più sicura per gli automobilisti, passando per la semplificazione delle attività quotidiane. Ma c'è un lato oscuro di questa medaglia digitale.

Un recente articolo pubblicato nella rivista Joule, a cura del fondatore di Digiconomist, mette in luce un aspetto spesso trascurato dell'IA: il suo enorme impatto sull'energia, che potrebbe superare in futuro le esigenze energetiche di interi Paesi.

L'autore, Alex de Vries, uno studente di dottorato presso la Vrije Universiteit Amsterdam, sottolinea che:

 "data la crescente domanda di servizi IA, è molto probabile che il consumo energetico legato all'IA aumenterà significativamente nei prossimi anni".

Dal 2022, l'IA generativa, capace di produrre testi, immagini e altri dati, ha visto una crescita esplosiva, con esempi quali ChatGPT di OpenAI. L'addestramento di questi modelli richiede una grande quantità di dati, un processo estremamente dispendioso in termini energetici. Ad esempio, l'azienda Hugging Face ha riferito che il suo modello IA multilingue per la generazione di testi ha consumato circa 433 MWh durante l'addestramento.

Ma il consumo energetico dell'IA non si ferma all'addestramento. L'analisi di De Vries dimostra che quando gli strumenti IA vengono utilizzati per generare dati in base a prompt, ogni generazione di testo o immagine richiede una notevole potenza di calcolo e, di conseguenza, energia. Ad esempio, si stima ChatGPT richieda circa 564 MWh di elettricità al giorno per funzionare.

Nonostante le aziende di tutto il mondo stiano lavorando per migliorare l'efficienza dell'hardware e del software dell'IA al fine di ridurne il consumo energetico, De Vries afferma che un aumento dell'efficienza delle macchine spesso porta a un aumento della domanda. In ultima analisi, i progressi tecnologici porteranno a un aumento netto nell'uso delle risorse, un fenomeno noto come Paradosso di Jevons.

Ad esempio, Google ha introdotto l'IA generativa nei suoi servizi di posta elettronica e sta testando l'utilizzo dell'IA per alimentare il suo motore di ricerca, che attualmente elabora fino a 9 miliardi di ricerche al giorno. Secondo i dati di De Vries, se ogni ricerca Google utilizzasse l'IA, servirebbero circa 29,2 TWh di energia all'anno, equivalente al consumo annuale di elettricità dell'Irlanda.

Sebbene uno scenario così estremo sia improbabile a breve termine a causa dei costi elevati associati a server aggiuntivi e dei colloqui nella catena di fornitura di server IA, la produzione di server IA è prevista in crescita rapida nel prossimo futuro. Entro il 2027, il consumo mondiale di elettricità legato all'IA potrebbe aumentare di 85-134 TWh all'anno, sulla base delle previsioni di produzione di server IA.

Questa quantità è paragonabile al consumo annuale di Paesi come i Paesi Bassi, l'Argentina e la Svezia. Inoltre, il miglioramento dell'efficienza dell'IA potrebbe consentire agli sviluppatori di riutilizzare alcuni chip di elaborazione per scopi legati all'IA, ulteriormente aumentando il consumo energetico correlato.

"La crescita potenziale mette in evidenza la necessità di riflettere attentamente su come utilizziamo l'IA. È molto dispendiosa in termini energetici, quindi non dobbiamo introdurla ovunque se non ne abbiamo effettivamente bisogno", conclude De Vries.

Fonte dell'articolo: techxplore.com

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