L'AI ha fame di energia, come possiamo soddisfare questo bisogno?

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L’avanzata dell’intelligenza artificiale è una cavalcata rapida e apparentemente inarrestabile, ma non priva di ostacoli. Dietro il fascino del progresso si nasconde infatti un problema concreto e sempre più urgente: l’energia. L’AI, per crescere e operare, ha bisogno di enormi quantità di potenza di calcolo, e questa potenza richiede elettricità. Ne consegue che i data center che alimentano l’intelligenza artificiale sono strutture enormi e sempre più “affamate”: mentre la domanda energetica cresce, però, le reti elettriche faticano a stare al passo. Ecco perché le grandi aziende del settore, in cerca di una soluzione, stanno sperimentando vie e strategie differenti.

Perché l’AI ha bisogno di così tanta energia per funzionare

Non è solo questione di server accesi: l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale richiede un’enorme quantità di calcoli simultanei e i chip progettati per questo scopo sono molto più energivori dei processori tradizionali. Un singolo rack di server con chip AI può consumare fino a dieci volte più elettricità rispetto a un rack di server “normali” di pochi anni fa.

Una volta che i modelli sono operativi, poi, la richiesta di energia continua. Ogni interazione – come una risposta generata da un chatbot – è un processo chiamato inferenza: anche questo richiede calcolo, e dunque energia. E poiché l’AI sta diventando sempre più pervasiva, con applicazioni in motori di ricerca, assistenti virtuali, piattaforme di lavoro e strumenti creativi, il numero di richieste cresce ogni giorno.

Ad aumentare di conseguenza è anche la necessità di centri di elaborazione sempre più vicini agli utenti, per garantire una adeguata velocità di risposta. Ma trovare energia e spazio nei pressi dei grandi centri urbani è decisamente complicato.

I numeri del problema: i consumi non sono mai stati così alti

Secondo dati pubblicati dall’Economist, nel 2023 i data center statunitensi hanno consumato 176 terawattora (TWh) di elettricità. Ma non è che l’inizio: le proiezioni indicano che, entro il 2028, questo valore potrebbe salire fino a 580 TWh, arrivando a rappresentare tra il 7% e il 12% del consumo totale di elettricità degli Stati Uniti. Metà di questo consumo sarà dovuto agli hyperscaler, ossia i colossi come Google (Alphabet), Amazon, Microsoft e Meta.

Queste aziende stanno investendo somme impressionanti per sostenere l’infrastruttura necessaria a far funzionare l’AI. Sempre stando a quanto riportato dall’Economist, Alphabet nel 2025 spenderà 85 miliardi di dollari in infrastrutture, ovvero 10 miliardi in più del previsto. Sommando le cifre dei principali player, si parla di 322 miliardi di dollari in investimenti nel solo 2025, più del doppio rispetto a quattro anni fa.

Per avere un’idea più chiara della portata di questo impegno si può anche pensare a progetti come Prometheus di Meta, un’enorme distesa di data center in Louisiana grande quasi quanto Manhattan.

Come si stanno muovendo le grandi aziende del settore AI

Di fronte a una domanda che cresce più rapidamente dell’offerta, i giganti tech stanno diversificando le strategie. Da un lato, si spostano in aree dove energia e terreni sono più disponibili, anche se meno ideali: restando nei confini statunitensi, si va ad esempio a Hillsboro (in Oregon) o a Columbus (in Ohio). Ma alcuni operatori guardano ancora più lontano, verso il Medio Oriente, sostenuto da fondi sovrani, e la Spagna, ricca di energia solare.

Nel frattempo, nascono collaborazioni con realtà più piccole: è il caso di Google e Microsoft, che hanno siglato accordi miliardari con CoreWeave, un fornitore cloud specializzato in AI. Spesso questi nuovi attori riutilizzano strutture già esistenti, come i centri dismessi per il mining di criptovalute.

Sul fronte dell’energia si gioca la partita più innovativa. I colossi del settore stanno esplorando e finanziando un ampio ventaglio di fonti energetiche alternative: dall’idroelettrico (come l’accordo di Google per ottenere energia da una diga in Pennsylvania) al nucleare di nuova generazione. Amazon, ad esempio, ha investito in startup che sviluppano piccoli reattori modulari (SMR), mentre Google ha un’intesa con Kairos Power per iniziare a utilizzare questa tecnologia a partire dal 2030. C’è anche interesse per il geotermico e per le celle a combustibile a idrogeno, soprattutto come sistemi di backup.

Un’altra tendenza in crescita è quella di produrre energia direttamente nei data center: secondo l’azienda Bloom Energy, entro il 2030 il 27% dei data center avrà produzione in loco, contro appena l’1% del 2024. Ne è un esempio precoce Meta, che già alimenta il progetto Prometheus anche grazie al gas naturale estratto direttamente dal sito.