L'impatto climatico dell'intelligenza artificiale è inferiore al previsto, secondo una nuova ricerca

La frenesia dell'intelligenza artificiale (IA) ha spinto il mercato a nuovi massimi. 

Miliardi di dollari continuano ad affluire ai produttori di chip e ai data center, mentre l'attuale mania dell'intelligenza artificiale mantiene in funzione il mercato turbocompresso per più di due anni senza segni di rallentamento.. Tuttavia, molti hanno iniziato a chiedersi se ci troviamo in una bolla di intelligenza artificiale.

Analisti come quelli di JPMorgan (JPM ) stanno in realtà invitando gli investitori a prepararsi alle turbolenze future. Ma mentre la schiuma si sta accumulando sia nei mercati privati ​​che in quelli pubblici, la mania che circonda l'intelligenza artificiale non è priva di la sua merito, come la tecnologia ha molto valore economico in termini di creando un'intelligenza accessibile e potente, che È creduto per assomigliare alla creazione di Internet. 

Nelle sue previsioni per il 2026, JPMorgan ha definito l'intelligenza artificiale "la tecnologia più rivoluzionaria dai tempi dell'informatica" e "in grado di generare una crescita del PIL maggiore della spesa dei consumatori".

Allo stesso tempo, la banca ha lanciato l'allarme in merito a carenze di energia elettrica, limitazioni idriche e controlli normativi.

Più in generale, il la rapida espansione dell'intelligenza artificiale comporta notevoli pressioni ambientali che sono essere trovato essere inferiore al previsto. Questo perché l'intensità energetica e le emissioni di una query dipendono da fattori come il tipo e la dimensione del modello, l'output essere generato, la rete energetica che alimenta il data center che gestisce la richiesta, l'ora del giorno in cui viene elaborata e altre variabili.

JPMorgan stima inoltre che il 60% dei posti di lavoro nei paesi sviluppati sia esposto a un certo livello di rischio di automazione. dall'intelligenza artificiale, ma man mano che i vecchi ruoli scompaiono, nuovi ruoli dovrebbe emergere.

Nel complesso, il rischio maggiore, secondo la banca, "è non avere esposizione alla tecnologia trasformativa".

Adozione dell'intelligenza artificiale, consumo energetico e impatto sul clima

La capacità dell'intelligenza artificiale di automatizzare attività ripetitive, migliorare il processo decisionale e aumentare l'efficienza e la produttività in vari ambiti ha portato alla sua diffusa adozione.

Secondo un sondaggio di McKinsey, l'88% degli intervistati ha dichiarato di utilizzare regolarmente l'intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale, un 10% saltare da un anno fa. Tuttavia, ha osservato che a livello aziendale, la maggior parte è ancora nella fase di sperimentazione, con circa un terzo che afferma che le proprie aziende hanno iniziato a scalare i loro programmi di intelligenza artificiale.

Attualmente valutato a circa 400 miliardi di dollari, il mercato dell'intelligenza artificiale è proiettato per raggiungere 1.8 trilioni di dollari entro la fine di questo decennio.

Quando si tratta di investimenti, finanziamenti privati ​​per l'intelligenza artificiale negli Stati Uniti Superato $ 109 miliardi in 2024, che è circa 24 volte quella del Regno Unito a 4.5 miliardi di dollari e 12 volte quella di Cina $ 9.3 miliardi. Guardando al futuro, ben il 92% delle aziende prevede di investire nell'intelligenza artificiale generativa nei prossimi tre anni.

Sebbene l'adozione dell'intelligenza artificiale sia in crescita grazie alle sue promesse di produttività senza precedenti, comporta anche gravi sfide energetiche e ambientali. Il problema è che l'intelligenza artificiale consuma moltissima energia. 

L'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale richiede tonnellate di energia, sufficienti ad alimentare diverse centinaia di famiglie ogni anno, e può avere un'inferenza molto più elevata. It is effettivamente stimato che l'80% al 90% della potenza di calcolo per l'IA viene usato per inferenza.

Quindi, l'utilizzo di energia dell'IA è principalmente associato alla potenza di calcolo necessaria per addestrare ed eseguire questi modelli all'interno dei data center, dove i modelli di IA sono caricati su gruppi di server dotati di GPU come Nvidia's (NVDA ) Blackwells.

I data center sono strutture che ospitano server informatici, sistemi di archiviazione dati, alimentatori, sistemi di raffreddamentoe apparecchiature di rete. Tutta questa infrastruttura è fondamentale a non solo fornisce i più recenti servizi digitali, come porre una domanda a ChatGPT, ma anche inviare un'e-mail o trasmettere un video.

Quindi, i data center esistono da molto tempo, ma è negli ultimi anni che si sono espansi notevolmente. 

Oggi ce ne sono più di 100,000 data center, distribuiti in tutto il mondo, con gli Stati Uniti che ne ospitano il maggior numero, oltre 4,200, seguiti da Regno Unito e Germania, entrambi con circa 500 ciascuno. Negli Stati Uniti, un terzo dei data center si trova in soli tre stati: California, Texas e Virginia, con gli ultimi due fortemente dipendenti dai combustibili fossili per il loro fabbisogno energetico.

In generale, i data center si dividono in tre categorie. Le strutture aziendali tradizionali sono gestite internamente dalle aziende per i propri carichi di lavoro: i provider di colocation affittano spazio rack e alimentazione a molti clienti diversi in edifici condivisi. Nella fascia alta ci sono i campus "hyperscale", vasti siti simili a magazzini pieni di decine di migliaia di server che gestiscono i processi più complessi di intelligenza artificiale e cloud computing.

Secondo JPMorgan, la spesa in conto capitale degli hyperscaler è proiettato supererà i 500 miliardi di dollari il prossimo anno, mentre le aziende si affrettano a costruire data center e a proteggere la scarsa energia.

Quindi, quanta energia consumano questi data center? Beh, molta. I data center negli Stati Uniti hanno consumato 183 TWh di elettricità l'anno scorso, quando la nazione... il consumo totale annuo di elettricità ha raggiunto un livello record.

Si stima che il consumo energetico di questi data center aumenterà del 133% entro il 2030, raggiungendo i 426 TWh. A livello globale, l'IEA prevede che la produzione di elettricità dedicata ai data center più che raddoppierà nel suo scenario base, passando da circa 460 TWh nel 2024 a poco più di 1,000 TWh entro il 2030.

Negli Stati Uniti, i data center rappresentavano il 4% , il consumo totale di elettricità, che è equivalente , il domanda annuale di elettricità del Pakistan. Dopo essere rimasta stagnante per più di un decennio, l’adozione dell’IA è proiettato per aumentare questa quota al 12% entro il 2028.
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Quanto all'entità del consumo energetico di questo data center, è difficile stabilirlo con certezza, poiché i data center gestiscono tipologie di carichi di lavoro diverse. Un tipico hyperscaler ottimizzato per l'intelligenza artificiale, tuttavia, consuma annualmente la stessa quantità di elettricità di 100,000 famiglie.

Secondo , il recenti proiezioni del Lawrence Berkeley National Laboratory, in i prossimi tre anni, più della metà dell'elettricità consumato dai data center verrà utilizzato per l'intelligenza artificiale, che sarà equivalente al consumo annuo di elettricità del 22% di tutte le famiglie statunitensi.

Il mix energetico che alimenta il nucleo dell'intelligenza artificiale 

Con la rapida ascesa dell'intelligenza artificiale, i data center sono ora sottoposti a una pressione crescente dovuta all'aumento della domanda di energia elettrica.

La maggior parte dell'elettricità, in media il 60%, che è utilizzato dai data center alimenta effettivamente i server che elaborano e archiviano le informazioni digitali. Quindi, sistemi di raffreddamento sono responsabili per il secondo maggior consumo energetico, che varia dal 7% al 30%, a seconda l'efficienza di una struttura.  

Questi sistemi di raffreddamento impedire il surriscaldamento dei server, che richiede una grande quantità di acqua. Nel 2023, , il centri dati statunitensi consumato direttamente circa 17 miliardi di galloni di acqua, con il 84% di ha consumato tramite strutture di colocation e iperscala, che da sole dovrebbero consumare informazioni 16-33 miliardi di galloni d'acqua ogni anno entro il 2028.

Per quanto riguarda le fonti di , il energia utilizzata dai data center, il gas naturale è quello che ne ha fornito la maggior parte (oltre il 40%) elettricità ai data center negli Stati Uniti, seguite dalle energie rinnovabili come l'energia solare ed eolica (24%), l'energia nucleare (20%) e il carbone (15%).

Ai giganti della tecnologia piace Google (GOOG ), Amazon (AMZN )e Meta (META ) si sono effettivamente impegnati a utilizzare maggiormente l'energia nucleare, che attualmente rappresenta solo il 20% della fornitura di elettricità negli Stati Uniti, per ridurre le emissioni di carbonio dei data center.

Questo È perché L'IEA prevede che le emissioni di CO2 derivanti dalla produzione di elettricità per i data center raggiungeranno il picco di circa 320 Mt di CO2 entro il 2030, prima vedendo un declino a circa 300 Mt di CO2 entro il 2035.

Secondo l'IEA:

“Nonostante la rapida crescita, i data center continuano a rappresentare una parte relativamente piccola del sistema energetico complessivo, passando da circa l'1% della produzione di elettricità globale attuale al 3% nel 2030, rappresentando meno dell'1% delle emissioni globali totali di CO2.”

Ma l'opinione pubblica non la pensa così. Come per a Indagine 2024 Pew Research Center per quanto riguarda L'impatto ambientale più ampio dell'intelligenza artificiale nei prossimi due decenni: un quarto degli adulti statunitensi pensa che l'impatto sarà negativo e la stessa quota afferma l'impatto saranno ugualmente positivi e negativi.

Sia le aziende che i ricercatori sono costantemente alla ricerca di modi per ridurre il consumo energetico dei centri di elaborazione dati e dei centri di elaborazione dati.

In effetti, si sono ottenuti notevoli guadagni in termini di efficienza energetica stato raggiunto nell'hardware utilizzato per il calcolo. Tuttavia, il tasso di miglioramento dell'efficienza è diminuito, mentre le esigenze computazionali dell'IA sono aumentate.

Il fatto è che gli effetti dell'intelligenza artificiale sul consumo energetico vanno oltre il consumo diretto di elettricità per l'elaborazione dei dati. Dopotutto, l'energia è un fattore critico in quasi tutte le attività economiche, alimentando le industrie e supportando le infrastrutture della vita moderna.

E gli studi mostrano una forte correlazione tra consumo energetico e produzione economica, indicando che consumo di energia è strettamente legato alla crescita del PIL. Quindi, se L'intelligenza artificiale aumenta la produttività economica, ma potrebbe anche portare a un aumento del consumo energetico aggregato. Per non parlare del fatto che l'uso continuo di combustibili fossili per alimentare l'economia amplificherà gli effetti ambientali della produzione di elettricità, contribuendo al cambiamento climatico.

Ma quando si tratta di intelligenza artificiale, può effettivamente ridurre il consumo di energia. Ciò può essere raggiunto attraverso la gestione della domanda o il miglioramento della resilienza delle infrastrutture energetiche.

Nel breve termine, tuttavia, la dipendenza dai combustibili fossili per la produzione di energia si traduce in un aumento dell’inquinamento atmosferico, un degrado della qualità dell’acqua e un aggravamento cambiamento climatico.

Mentre il gas naturale è prevista Per rimanere la principale fonte di energia per i data center nel breve termine, la società globale di ricerca e consulenza Gartner prevede "una rapida crescita dei sistemi di accumulo di energia a batteria per bilanciare le fluttuazioni dell'energia solare ed eolica" nei prossimi tre-cinque anni. L'azienda ha affermato quanto segue in una nota di ricerca:

“Stanno iniziando a emergere nuove alternative di energia pulita in loco, come l'idrogeno verde, l'energia geotermica e i piccoli reattori modulari, che diventeranno valide alternative di combustibile per le microreti dei data center entro la fine del decennio”.

Il potenziale verde dell'intelligenza artificiale e i compromessi sulle emissioni climatiche

Sebbene l'intelligenza artificiale abbia conseguenze ambientali evidenti e massicce, una nuova ricerca ha scoperto che i rischi ambientali derivanti dagli attuali livelli di utilizzo dell'intelligenza artificiale sono inferiori a quanto pensiamo. Inoltre può effettivamente supportare progresso ambientale e crescita economica.

Per proiettare i potenziali risultati ambientali dell'IA se continua ad espandersi al ritmo attuale, nello studio intitolato "Watt e robot: le implicazioni energetiche dell'adozione dell'intelligenza artificiale¹" pubblicato in Environmental Research, gli scienziati dell'Università di Waterloo e del Georgia Institute of Technology hanno combinato i dati sull'attività economica degli Stati Uniti con stime di quanto sia diffusa la tecnologia essere adottato in diverse occupazioni e settori.

A livello industriale, gli scienziati stimano aumenti annuali nell’uso di energia variare tra 0 and 12 petajoule (PJ) mentre le emissioni di carbonio potrebbe variare da 0 tonnellate a 272 kt (ktCO2).

Quanta energia e CO₂ potrebbe aggiungere l'intelligenza artificiale a livello nazionale?

Altri 28 PJ di consumo energetico, pari a circa lo 0.03% del consumo energetico nazionale annuo, potrebbero derivare dall'adozione dell'IA, se aggregati nell'intera economia. Ciò comporterebbe inoltre un aumento di 896 ktCO₂ di emissioni annue, equivalenti a circa lo 0.02% delle emissioni annue di CO₂ del Paese.

Questo è perché, secondo i dati della US Energy Information Administration, l'83% della nazione dipende ancora dai combustibili fossili, vale a dire carbone, petrolio e gas naturale.

Formati dai resti fossilizzati di organismi, impiegano milioni di anni per formarsi e sono considerati risorse non rinnovabili. Sebbene la loro disponibilità sia limitata, i combustibili fossili rappresentano fonti energetiche cruciali per la produzione di energia elettrica, il trasporto e i processi industriali. In particolare, l'uso di questi combustibili rilascia particelle che intrappolano il calore gas serra (GHG) e contribuisce al cambiamento climatico.

I ricercatori hanno scoperto che, sebbene il consumo di elettricità correlato all'intelligenza artificiale negli Stati Uniti sia paragonabile al consumo energetico totale dell'Islanda, questo importo rimane troppo piccolo per essere registrato in modo significativo a livello nazionale o globale.

"È importante notare che l'aumento del consumo energetico non sarà uniforme. Si farà sentire maggiormente nei luoghi in cui viene prodotta l'elettricità per alimentare i data center", ha affermato l'economista ambientale, Dr. Juan Moreno-Cruz, professore presso la Facoltà di Scienze Ambientali di Waterloo e titolare della Cattedra di Ricerca Canadese in Transizioni Energetiche. Dal punto di vista locale, ha osservato che potrebbe trattarsi di un "grande problema", con alcune aree che vedranno raddoppiare la quantità di elettricità prodotta e le emissioni. 

Su scala più ampia, tuttavia, "l'uso di energia da parte dell'intelligenza artificiale non sarà percepibile", ha aggiunto Moreno-Cruz.

Sebbene i ricercatori non abbiano esaminato gli effetti sulle economie locali in cui si trovano i data center si trovano, hanno trovato alcuni risultati incoraggianti.

"Per chi crede che l'uso dell'intelligenza artificiale rappresenti un grave problema per il clima e pensa che dovremmo evitarlo, offriamo una prospettiva diversa", ha affermato. "Gli effetti sul clima non sono così significativi e possiamo usare l'intelligenza artificiale per sviluppare tecnologie verdi o per migliorare quelle esistenti".

Lo studio ha evidenziato che può contribuire a soluzioni per l'efficienza energetica e la riduzione delle emissioni ottimizzando le fonti di energia rinnovabile e i processi industriali.

Per trarre le loro conclusioni, i ricercatori hanno analizzato diversi settori di an economia, posti di lavoro in quei settori e quale parte of loro potrebbe essere fatto dall'intelligenza artificiale. Hanno intenzione di ripetere lo studio oltre gli Stati Uniti, in altri paesi, per misurare gli impatti dell'adozione dell'IA a livello globale and ottenere un quadro più completo dell'impatto della tecnologia sull'uso dell'energia e sulle emissioni.

Prendendo atto dei limiti dello studio, i ricercatori hanno sottolineato la limitata disponibilità di dati e la diversa granularità che influenzano l'analisi, la mancanza di informazioni sulla distribuzione spaziale dell'uso di energia e la presunzione che l'intelligenza artificiale abbia un impatto sulla produttività solo attraverso attività che in precedenza venivano svolte a un costo inferiore, senza tenere conto della tecnologia che introduce nuove attività o influenza altre forme di produzione come il capitale. 

Con nel loro studio, i ricercatori mirano a fornire un utile base per capire le implicazioni più ampie di più ampia AI uso in tutta l’economia.

E i loro risultati indicano che l'entità dell'aumento dell'uso di energia e emissioni derivanti dall'adozione dell'intelligenza artificiale è “relativamente modesto rispetto all’attività economica complessiva”.

Così come L'intelligenza artificiale rivoluziona diverso settori e rimodellamenti , il vari aspetti della nostra società, lo studio richiede la necessità di bilanciare il benefici economici e guadagni di produttività con potenziali aumenti in , il domanda per l'energia e le relative emissioni di carbonio. 

Per raggiungere questo equilibrio, lo studio menziona l'investimento in fonti di energia rinnovabili, l'enfasi sulle tecnologie di intelligenza artificiale efficienti dal punto di vista energetico, lo sviluppo di strategie per compensare le crescenti emissioni nei settori ad alta intensità di intelligenza artificiale e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per mitigare la vulnerabilità ai cambiamenti climatici.

Attraverso l'analisi e il monitoraggio costanti degli impatti energetici e ambientali dell'IA, possiamo raggiungere uno sviluppo sostenibile di tecnologie trasformative, disse lo studio.

Investire nell'intelligenza artificiale: data center, chip e rischio climatico

Il più grande vincitore dell'attuale mania dell'intelligenza artificiale è Nvidia (NVDA ), un'azienda di infrastrutture informatiche full-stack che offre soluzioni e software di intelligenza artificiale oltre ad avere un segmento dedicato al gaming, alla visualizzazione professionale e alla robotica.

Nvidia è l'azienda più preziosa al mondo, con una capitalizzazione di mercato di 4.3 trilioni di dollari, che ha superato i 5 trilioni di dollari il mese scorso, quando le sue azioni hanno raggiunto il massimo delle 52 settimane di 212 dollari. Al momento della stesura di questo articolo, le azioni NVDA sono scambiate a 179.5 dollari, in rialzo del 33.2% da inizio anno e di oltre il 1,450% negli ultimi cinque anni.

Grazie agli ingenti investimenti delle aziende di intelligenza artificiale in infrastrutture, la divisione data center del produttore di chip Nvidia ha registrato un fatturato record di 51.2 miliardi di dollari, con un aumento del 25% rispetto al trimestre precedente e del 66% rispetto all'anno precedente. Tra i suoi clienti figurano Google, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle.

Secondo l'azienda, questo business è stato alimentato dall'accelerazione di potenti modelli di intelligenza artificiale, applicazioni agentiche e computing. Anche le vendite dei chip GPU Blackwell di Nvidia sono state "alle stelle" e le GPU cloud sono andate esaurite.

Di conseguenza, l'azienda ha annunciato la fabbrica di intelligenza artificiale, infrastrutture informatiche specializzate e altri progetti infrastrutturali per un totale di 5 milioni di GPU, che coprono "ogni mercato, CSP, enti sovrani, costruttori moderni, aziende e super centri di calcolo".

"La domanda di elaborazione continua ad accelerare e ad aumentare sia nell'addestramento che nell'inferenza, con una crescita esponenziale. Siamo entrati nel circolo virtuoso dell'intelligenza artificiale. L'ecosistema dell'intelligenza artificiale sta crescendo rapidamente, con sempre più creatori di modelli di base, più startup di intelligenza artificiale, in più settori e in più paesi. L'intelligenza artificiale sta arrivando ovunque, facendo tutto, tutto contemporaneamente", ha affermato il CEO di Nvidia Jensen Huang nella recente dichiarazione sui risultati del terzo trimestre.

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Conclusione: l'impatto climatico dell'intelligenza artificiale e i vantaggi per gli investimenti

Con AI diventando più personalizzato e capace, acquisire la capacità per ragionare e risolvere problemi complessi, la sua adozione e il consumo energetico sono ancora in una fase iniziale. L'espansione di questa tecnologia sta determinando un'enorme costruzioni di dati centri, premendo sistemi energetici esistenti e sollevando preoccupazioni circa la domanda di elettricità e le emissioni di carbonio. 

Tuttavia, come suggeriscono le ultime ricerche, l'impatto energetico dell'IA a livello nazionale rimane modesto, sebbene la sua impronta locale possa essere significativa. Tutto dipende dal mix energetico sottostante che si sta spostando verso fonti a basse emissioni di carbonio. Pertanto, l'IA non è solo un motore del consumo energetico, ma anche uno strumento per l'ottimizzazione energetica, contribuendo a modernizzare le reti, migliorare l'efficienza e accelerare l'innovazione incentrata sul clima, liberando al contempo il valore economico che promette.

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Referenze

1. Harding, AR e Moreno-Cruz, J. “Watt e bot: le implicazioni energetiche dell’adozione dell’intelligenza artificiale”. Environmental Research Letters 20 (11), Articolo 114084 (2025). https://doi.org/10.1088/1748-9326/ae0e3b