Data center e acqua: la sete nascosta dell'AI

Entro il 2027 potrebbe aver bisogno di circa cinque volte il consumo annuale di acqua in Danimarca, di cosa stiamo parlando? Sicuramente non qualcosa di tecnologico, alla fine si sa, acqua ed energia raramente vanno d’accordo. Ecco, proprio qui si trova l’errore: entro il 2027, per rispondere alla crescente domanda di intelligenza artificiale, potrebbe essere necessario estrarre fino a 6,6miliardi di metri cubi d’acqua dal suolo e dalle fonti superficiali.

Rivoluzione digitale: un fiume in piena

A fine 2024 si è stimato che circa l’82% delle grandi aziende abbia già implementato o, per lo meno, abbia iniziato a sperimentare con l’intelligenza artificiale. E, chiaramente, una simile rivoluzione non può avvenire a costo zero. Ogni singola richiesta che viene inserita su ChatGpt innesca un oceano di calcoli, che poi necessita di acqua pulita per raffreddare i server che li hanno elaborati. Considerando che la piattaforma ha registrato, da sola, 3,7miliardi di visite mensili a livello globale, è facile capire l’impatto enorme sul settore idrico. “L’AI generativa (Genai)- utilizzata da piattaforme con ChatGpt, che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per creare testo, immagini e altri output – richiede l’uso di enormi server farm che utilizzano acqua refrigerata per raffreddare le apparecchiature assorbendo il calore dall’aria”, spiega Shichen Zhao, Thematic Research Analyst di Legal & General Investment Management. E se è vero che parte dell’acqua utilizzata viene ricircolata più volte nel sistema di raffredamento prima di essere scaricata, un’ampia parte evapora nel processo.

Solo per prendere qualche esempio, Google, Alphabet e Microsoft tra il 2021 e il 2022, quindi ben prima del boom dell’intelligenza artificiale, hanno iniziato a registrare picchi nel consumo di acqua, con aumenti fino al 34%. I data center di Google hanno consumato più di 20miliardi di litri d’acqua solo nel 2022, ovvero il consumo annuale di ben 2,5milioni di europei.

Data center e non solo: la sete dell’intelligenza artificiale

Il raffreddamento dei data center è solo la punta dell’iceberg, la sete d’acqua dell’AI è infatti ben più grande di così. Generare energia elettrica richiede acqua, nel 2023, solo negli Stati Uniti, i data center avevano un’impronta idrica indiretta di quasi 800miliardi di litri necessari solo all’uso di elettricità. In generale, il settore dell’energia elettrica rappresenta circa il 40% dei prelievi idrici totali statunitensi.

Ma non solo, le industrie di semiconduttori e microchip, componenti indispensabili per l’intelligenza artificiale, richiedono a loro volta enormi volumi d’acqua nella loro fase di produzione. “Un singolo strato di wafer da 12 pollici prodotto da TSMC consuma circa il 60% del consumo giornaliero di acqua domestica di una persona media a Taiwan”, sottolinea l’esperta. Dal 2017 al 2022, secondo i dati di Bluefield Research, il consumo totale di acqua è cresciuto del 6% all’anno e si stima raggingerà i 450milioni di galloni al giorno entro il 2030.

In conclusione

Insomma, il legame tra tecnologia e risorse naturali si sta rivelando più stretto di quanto immaginassimo. L’intelligenza artificiale, spesso vista come una soluzione a molti problemi globali, porta con sé un lato meno noto: un’impronta idrica che non possiamo ignorare. La sfida non è solo tecnologica, ma anche ambientale. Se vogliamo davvero costruire un futuro sostenibile, dobbiamo trovare un equilibrio tra innovazione e conservazione delle risorse. Perché, alla fine, ogni progresso che non considera il costo ambientale rischia di trasformarsi in un passo indietro.

Domande frequenti su Data center e acqua: la sete nascosta dell’AI

Quali sono i principali aspetti da considerare quando si investe in Data center e acqua: la sete nascosta dell’AI?

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Come posso iniziare a investire in Data center e acqua: la sete nascosta dell’AI con un capitale limitato?

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Quali sono i rischi principali associati a Data center e acqua: la sete nascosta dell’AI?

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Quali sono le prospettive future per Data center e acqua: la sete nascosta dell’AI?

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