Così come è accaduto qualche anno fa quando si parlava del metaverso come di un trend che avrebbe rivoluzionato in poco tempo i modelli di consumo delle risorse IT ed energetiche, oggi la crescita dei workload basati sull’intelligenza artificiale pone gli esperti di fronte ad interrogativi simili. In sintesi: è davvero possibile conciliare le esigenze di consumo di risorse di questi abilitatori digitali con la sostenibilità, con un approccio green e come è possibile sfruttare queste tecnologie, invece, proprio per ridurre l’impatto ambientale? E’ quanto vuole indagare la ricerca AI Peril or Promise di Bcs (Business Critical Solutions) Consulting che ha raccolto le opinioni di oltre 3mila esperti di data center in tutta Europa, tra cui proprietari, operatori, sviluppatori, consulenti e utenti finali. Si parte, per l’AI, da un assunto certo di base: la proliferazione di workload AI nell’industria globale richiede di essere supportata dalla disponibilità di infrastrutture specializzate in data center perché l’incremento di utilizzo di energia elettrica e acqua pone davvero il settore di fronte a sfide e opportunità al momento ancora incommensurabili.
Il report racconta che oltre otto intervistati su dieci confermano un aumento della domanda di data center nell’ultimo anno spinta, appunto, dall’adozione crescente dell’AI. L’85% di essi sottolinea anche come la scarsa disponibilità di infrastrutture adeguate e risorse energetiche rappresenti un limite all’implementazione su larga scala di questa tecnologia. I numeri di riferimento per orientarsi sono offerti nello stesso report. L’Agenzia Internazionale dell’Energia (Iea) ha evidenziato che, se nel 2022 i consumi data center a livello globale erano di circa 460 terawattora (TWh), il consumo totale di elettricità dei data center potrebbe superare i 1.000 TWh nel 2026. Una domanda approssimativamente equivalente al consumo di elettricità di tutto il Giappone.
Si sa che il consumo di energia dei data center per l’AI è determinato non solo dalla necessità di alimentare i server, ma anche dai sistemi di raffreddamento necessari per mantenere temperature operative ottimali. Oltre al consumo di energia, i data center per l’AI impattano poi sulle risorse idriche. Infatti, i DC raffreddati ad acqua possono consumare milioni di litri ogni anno.
Secondo The World Counts – progetto open source guidato dalla community che aggrega dati di consumo da organizzazioni di tutto il mondo – più di 4,3mila miliardi di metri cubi d’acqua vengono consumati dai data center a livello globale ogni anno. Un impatto importante specialmente nelle regioni che affrontano il problema della siccità e della scarsita di risorse idriche.
Allo stesso tempo l’adozione dell’AI generativa nei data center è in rapida crescita, con il 65% degli intervistati che ne fa uso regolare, quasi il doppio rispetto al 2023, ed il 90% del campione attribuisce all’AI un effetto positivo sull’efficienza operativa dei DC. Quindi è vero anche che il settore dei data center utilizza l’AI per ottenere significativi vantaggi operativi, maggiore efficienza, riduzione dei costi, ottimizzazione dei servizi.
“La crescita esponenziale dell’AI pone una sfida per il settore dei data center – spiega James Hart, Ceo di Bcs Consulting -. “La domanda di strutture in grado di gestire le intense esigenze computazionali dell’AI è in aumento, con un conseguente notevole impatto sul consumo energetico e idrico. Si pensi poi ai numerosi data center che fanno ancora affidamento a fonti energetiche non rinnovabili, come nel caso delle reti di telecomunicazione.
La capacità del mercato di fornire data center sostenibili ed efficienti sarà quindi cruciale per sbloccare il pieno potenziale dell’AI”.
Il report evidenzia quindi come questa stessa tecnologia possa giocare un ruolo chiave nella mitigazione del proprio impatto ambientale.
Gli algoritmi possono ottimizzare il consumo energetico, prevedere le esigenze di raffreddamento, gestire i carichi di lavoro in modo più efficiente e ridurre al minimo i tempi di inattività dei server, con la manutenzione predittiva basata sull’AI che contribuisce a sua volta alla prevenzione di guasti, o può abbattere le esigenze di risorse per il raffreddamento, con relativo risparmio energetico. Poiché la domanda di capacità AI continua a crescere, devono crescere anche gli sforzi per garantire che questa espansione sia sostenibile e responsabile, bilanciando il progresso tecnologico con la tutela ambientale.
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