C'è una storia epica legata all'archeologia digitale. Eniac, il primo computer programmabile, è stato inventato nel 1946 a Philadelphia, nel campus della University of Pennsylvania. Oltre ai costi impensabili per quel periodo – circa 500mila dollari – il vero problema del computer non era tanto la sua grandezza, occupava una stanza intera, ma il suo consumo di energia: si racconta che quando era in funzione tutte le luci delle case e delle strade della zona ovest di Philadelphia perdevano intensità in modo percepibile.
Eniac consumava infatti 200 kilowatt all'ora con i quali in un secondo poteva completare 5mila addizioni, sostituendo il lavoro di 50mila persone. Sono passati quasi 80 anni da quelle serate in cui a Philadelphia la luce si affievoliva: l'intelligenza artificiale e i microchip sempre più potenti hanno rivoluzionato i computer ma il problema del consumo energetico è rimasto identico se non peggiorato.
Il fabbisogno
Oltre all'elettricità costante necessaria per sostenere la velocità di calcolo dell'intelligenza artificiale, i potentissimi server hanno bisogno di enormi quantità d'acqua per evitare di surriscaldarsi e fondersi. Il problema non è nuovo, visto che già dieci anni fa con la nascita dei primi server cloud il consumo di acqua e di corrente era diventato poco sostenibile. Oggi l'AI ha reso la questione molto più complessa, mostrando un lato poco conosciuto di questa tecnologia: la sua impronta ambientale.
Solo negli Stati Uniti vaste aree del Paese rischiano di vedere esaurire le proprie risorse energetiche, soprattutto a causa dei data center che vengono costruiti senza tregua da anni, grazie a incentivi federali e all'appetito dei governi locali che vogliono attirare colossi tech come Amazon, Apple, Microsoft, Meta e Google. Microsoft per esempio ha visto crescere del 34% il consumo d'acqua dei suoi server da quando alimentano strumenti AI come Copilot e ChatGPT.
La mappa
La questione sta diventando un problema per i residenti di Goodyear, piccola città a nord del Sonora desert: secondo il magazine The Atlantic, quando il data center sarà completato consumerà all'anno quanto 670 famiglie. Proprio nello Stato l'Arizona Public Service, la principale azienda energetica, sta lottando per tenere il passo e prevede una carenza di capacità di trasmissione entro la fine del decennio, a meno di importanti aggiornamenti alla rete. In Georgia, la richiesta di energia industriale sta raggiungendo livelli record, con una previsione di consumo energetico per il prossimo decennio di 17 volte superiore rispetto a poco tempo fa. In Virginia invece si stima che sarebbe necessario l'equivalente di diversi grandi impianti nucleari per soddisfare la domanda dei nuovi data center pianificati e in fase di costruzione.
Anche il Texas, dove le carenze di elettricità sono già una realtà durante le giornate calde dell'estate, si trova ad affrontare la stessa sfida. Proprio l'intelligenza artificiale e la sua potenza di calcolo richiedono sempre più risorse e sempre più acqua per raffreddare gli impianti e i Paesi più caldi nei prossimi decenni dovranno affrontare il tema della scarsità di risorse e del riscaldamento globale. A tutto questo si uniscono i server per alimentare il mining di criptovalute, cresciuto a dismisura di recente.
Ma quanto consumano i modelli di AI generale? Sappiamo che per allenare un singolo modello si usa l'equivalente di quanto viene consumato da 100 case negli Stati Uniti in un anno. Per generare un'immagine, inoltre, serve la stessa potenza che usiamo per caricare un cellulare. E poi c'è l'acqua: i server cloud che fanno calcoli per i modelli AI consumeranno tra i 4,2 e i 6,6 miliardi di metri cubi di acqua entro il 2027, circa la metà di quella usata in un anno dall'intero Regno Unito. Per essere più chiari, per poter rispondere tra le 5 e le 50 domande, un modello AI come ChatGPT usa mezzo litro d'acqua.
La riflessione
«Il progresso della prossima generazione di strumenti di intelligenza artificiale non può avvenire a spese della salute del nostro pianeta», ha detto agli inizi di febbraio il senatore democratico del Massachusetts Edward Markey, dopo che ha presentato un disegno di legge che richiederebbe al governo federale di valutare l'impatto ambientale attuale dell'AI e sviluppare un sistema standardizzato per segnalare gli impatti futuri.
La stessa cosa sta accadendo in Europa: sempre a febbraio il Parlamento europeo ha adottato l'AI act che tra le altre cose richiederà ai «sistemi di AI ad alto rischio» (che includono ChatGPT e modelli simili) di segnalare il loro consumo di energia.