L’intelligenza artificiale occupa sempre più spazio in vari ambiti, ma spesso si trascura il peso che questa tecnologia ha sull’ambiente. Il rapido aumento dei modelli di IA generativa comporta un aumento significativo del consumo di energia e delle emissioni di CO₂. Di fronte a questa realtà, cresce la necessità di comprendere i costi ambientali legati all’uso e allo sviluppo di queste soluzioni digitali, oltre a cercare strade per ridurne l’impatto.
Consumi energetici elevati dietro l’addestramento e uso dei modelli di ia
L’addestramento di grandi modelli di intelligenza artificiale richiede enormi quantità di energia elettrica. Per esempio, addestrare un modello come GPT-3 ha prodotto circa 552 tonnellate di CO₂, una cifra paragonabile alle emissioni annuali di oltre 120 automobili. Modelli più recenti e complessi, come GPT-4, impiegano ancora più risorse: si stima che il loro consumo energetico superi di 50 volte quello di GPT-3.
La complessità del calcolo necessario si traduce in un carico costante sui server, posizionati in data center attivi 24 ore su 24. Questi spazi si basano su potenti processori e GPU, che durante le operazioni generano molto calore. Ciò impone sistemi di raffreddamento intensivi, che producono ulteriore consumo energetico. Inoltre, la crescente richiesta di modelli IA spinge all’ampliamento di queste strutture, aumentando l’energia richiesta per il loro funzionamento.
Consumi invisibili degli utenti finali
Le attività quotidiane che comportano l’utilizzo di intelligenza artificiale, come chiedere informazioni a chatbot o avere supporto virtuale, comportano consumi di energia non visibili all’utente ma concreti. Su scala mondiale, moltiplicate per milioni di interazioni, queste richieste si traducono in un significativo assorbimento di energia elettrica, con paralleli impatti ambientali.
Confronto con lo streaming: l’ia consuma più energia di servizi noti?
La discussione sulle emissioni causate dall’IA si confronta spesso con quella legata allo streaming video, una delle attività digitali più energivore. Ad oggi, lo streaming occupa circa l’82% del traffico dati su internet ed è responsabile del 6% delle emissioni globali di CO₂. La differenza principale tra le due attività è che lo streaming trasmette contenuti già elaborati, mentre l’intelligenza artificiale produce risposte in tempo reale, richiedendo calcoli complessi in pochi secondi.
Per generare una singola immagine con l’IA, ad esempio, si consumano risorse energetiche che equivalgono alla carica completa di uno smartphone. Questi processi coinvolgono centinaia di unità di elaborazione simultaneamente, con un dispendio energetico maggiore rispetto a molte altre attività digitali.
L’ia generativa e l’enorme richiesta energetica
Questa caratteristica rende l’IA generativa particolarmente esigente sotto il profilo energetico. Mentre piattaforme come Netflix e YouTube hanno già adottato iniziative per limitare il loro impatto ambientale, l’intelligenza artificiale è ancora in una fase iniziale di ottimizzazione. Con la diffusione crescente di questi strumenti in ambito aziendale e nei prodotti di massa, l’energia consumata potrebbe superare di gran lunga quella di altri servizi digitali famosi.
Le strade per ridurre l’impatto energetico dell’intelligenza artificiale
Per contenere il peso ambientale dell’intelligenza artificiale, si guarda a soluzioni tecniche e pratiche che riducano il consumo energetico senza compromettere le prestazioni. Al centro delle strategie ci sono l’ottimizzazione degli algoritmi, che mira a rendere più leggeri i processi di calcolo, e l’uso di energie rinnovabili nei data center.
Parallelamente, è necessario promuovere un uso più ragionato e consapevole dei servizi di IA da parte degli utenti e delle aziende. Ogni richiesta generata da un’altra macchina deve essere valutata anche sotto il profilo del suo impatto in termini di energia consumata.
Questo richiede un cambiamento culturale, che ponga l’attenzione sul peso delle tecnologie digitali, alla stregua di quello che è avvenuto per altri problemi ambientali come la plastica o le emissioni nei trasporti. Solo così l’intelligenza artificiale potrà continuare a svilupparsi con un occhio di riguardo all’ambiente, evitando di generare sprechi e inquinamento crescenti.
