L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando profondamente il nostro modo di vivere e lavorare. Sta contribuendo a scoperte scientifiche, rivoluzionando la sanità, migliorando i percorsi educativi e creando nuove opportunità economiche. Tuttavia, insieme ai benefici, cresce anche l’attenzione verso un aspetto cruciale: l’impatto energetico dell’IA.
Ogni volta che un modello di intelligenza artificiale genera un testo, risponde a una domanda o produce un’immagine, consuma energia ed emette una certa quantità di CO₂. La consapevolezza di questo consumo diventa sempre più importante man mano che milioni di persone utilizzano quotidianamente sistemi come Gemini, Chatbot, motori di ricerca e soluzioni aziendali basate su IA.
Perché misurare l’impatto energetico dell’IA è fondamentale
Negli ultimi anni, le stime sull’impatto ambientale dell’IA sono state spesso incomplete. Molte analisi si sono concentrate esclusivamente sul consumo diretto delle GPU o TPU utilizzate per l’inferenza, trascurando elementi come:
- il consumo delle CPU e della memoria RAM;
- l’energia spesa per mantenere attivi server pronti a gestire picchi di traffico;
- il raffreddamento dei data center, spesso con un utilizzo significativo di acqua;
- l’overhead energetico delle infrastrutture, misurato attraverso indicatori come il Power Usage Effectiveness (PUE).
Ignorare questi fattori significa sottovalutare il reale impatto energetico dell’IA, fornendo una fotografia ottimistica e poco utile per definire strategie di sostenibilità.
Google, con il suo modello Gemini, ha deciso di affrontare il problema in modo trasparente, sviluppando una metodologia completa che considera tutti gli elementi della catena produttiva, dai chip fino ai sistemi di raffreddamento.
I numeri: quanto consuma davvero un prompt di IA
Grazie a questa nuova metodologia, è stato possibile stimare l’impronta ambientale media di un prompt testuale su Gemini Apps:
- 0,24 Wh di energia consumata;
- 0,03 g di CO₂ equivalente emessi;
- 0,26 ml di acqua utilizzata.
Per dare un’idea concreta, l’energia consumata equivale a meno di nove secondi di visione televisiva. Un risultato sorprendentemente basso rispetto a molte stime pubbliche precedenti, che non includevano tutti i fattori reali del processo.
Non solo: negli ultimi 12 mesi, l’efficienza dei sistemi Gemini è migliorata drasticamente, con una riduzione di 33 volte nell’impatto energetico e di 44 volte nelle emissioni complessive per prompt. Un progresso che dimostra come ricerca, hardware e software possano lavorare insieme per abbattere l’impronta ambientale dell’IA.
Le leve dell’efficienza: dal design dei modelli ai data center
Come si ottengono questi risultati? Le strategie per ridurre l’impatto energetico dell’IA sono molteplici e riguardano ogni livello dello stack tecnologico:
- Architetture più efficienti: I modelli Gemini si basano su strutture come Mixture-of-Experts (MoE), che attivano solo una parte del modello necessaria a rispondere a una query, riducendo i calcoli fino a 100 volte.
- Algoritmi avanzati: Tecniche come Accurate Quantized Training (AQT) permettono di addestrare e utilizzare i modelli con minore consumo energetico, senza compromettere la qualità.
- Inferenza ottimizzata: Approcci come lo speculative decoding o la distillazione di modelli creano versioni “leggere” ma efficienti, come Gemini Flash, che garantiscono risposte veloci con minore impatto.
- Hardware dedicato: Le TPU sviluppate da Google, come la più recente Ironwood, offrono una potenza per watt nettamente superiore rispetto alle CPU tradizionali.
- Data center sostenibili: Con un PUE medio di 1,09 e politiche mirate a reintegrare il 120% dell’acqua consumata, i data center di Google rappresentano un benchmark per l’intero settore.
Un percorso verso l’IA sostenibile
Nonostante i risultati incoraggianti, il percorso è ancora lungo. La domanda di IA è in continua crescita e, con essa, il rischio di un aumento esponenziale del consumo energetico globale. È per questo che la misurazione trasparente e la condivisione di metodologie affidabili sono fondamentali: solo con dati concreti possiamo valutare e migliorare l’efficienza.
L’impegno per ridurre l’impatto energetico dell’IA non è solo una responsabilità ambientale, ma anche una necessità economica e sociale. Aziende, istituzioni e utenti devono poter contare su tecnologie potenti, ma al tempo stesso sostenibili.
Il ruolo di eSourceCapital
In questo scenario, eSourceCapital, partner ufficiale di Google, si impegna a supportare imprese e organizzazioni nell’adozione di soluzioni basate su IA e Google Workspace in maniera consapevole e sostenibile. Grazie alla nostra esperienza, aiutiamo le aziende a integrare strumenti innovativi come Gemini, ottimizzando i flussi di lavoro senza perdere di vista la riduzione dell’impatto ambientale.
Siamo convinti che l’innovazione e la sostenibilità debbano procedere insieme: costruire un futuro digitale significa anche garantire che l’impatto energetico dell’IA sia sempre più ridotto e controllato.
