Energia ed Intelligenza Artificiale

La IA deve essere uno strumento attivo per la sostenibilità, assicurando che la tecnologia proceda di pari passo con la protezione degli ecosistemi ed il benessere sociale attraverso l’uso di un modello energetico sostenibile.

Hans Georg Gadamer (1900-2002) affermava, parlando del bene comune, che la cultura è l’unico bene primario che, se condiviso, accresce il suo valore. Naturalmente non poteva sapere dell’avvento dirompente dell’intelligenza artificiale (IA). Anche se in questo caso occorre fare dei distinguo ed immaginare un futuro nel quale l’intelligenza artificiale sia un bene comune, sia capace cioè di rappresentare e difendere gli interessi collettivi, la sussidiarietà e la reciprocità, assicurando  che la tecnologia proceda di pari passo  con il benessere sociale e il rispetto dell’ambiente. La chiave di volta per ottenere questo equilibrio risiede nell’energia necessaria per la IA.

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale IA è passata dall’essere un’attività accademica a un’industria con trilioni di dollari di capitalizzazione di mercato e capitale di rischio in gioco. La capitalizzazione di mercato delle aziende legate all’intelligenza artificiale nell’S&P 500 è cresciuta negli ultimi anni. A conclusione dell’anno 2024, le azioni statunitensi hanno avuto un anno eccezionale, con l’S&P 500 che ha registrato un rendimento del 24% in termini di dollari. Il rapido sviluppo dell’IA l’ha resa punto di forza per le strategie aziendali, le politiche economiche e la geopolitica, nonostante la parallela crescita di  incertezze sul suo impatto.

Tra queste incertezze, è da considerare come strategico il rapporto dell’IA con il tema dell’energia. Basti pensare agli attuali mille miliardi di messaggi scambiati all’anno su ChatGPT rappresentano solo l’1% del consumo elettrico dei data center, ma con ben 200.000 tonnellate di CO2 emesse in un anno.

L’IA ha la necessità di importanti quantità di energia e allo stesso tempo ha il potenziale per agevolare la transizione energetica verso la decarbonizzazione. 

Sul primo aspetto è incentrata gran parte della possibilità di considerare la IA un bene comune. Che tipo di energia, con quale modalità di erogazione, quale sarà il modello di utilizzo?

Lo sviluppo giusto della IA riguarda  l’approvvigionamento di energia elettrica sostenibile, a prezzi accessibili, affidabile e sicura. I data center per l’IA sono di grandi dimensioni e ad alto consumo energetico. Attualmente  il tipico data center per l’IA consuma una quantità di elettricità paragonabile a quella di 100.000 famiglie, con una traiettoria di crescita prevista già nei prossimi dieci anni pari a 20 volte di più.

I data center hanno rappresentato circa l’1,5% del consumo mondiale di elettricità nel 2024, pari a 415 terawattora all’anno (TWh/anno, 30% più del consumo elettrico di un Paese come l’Italia)), con l’aggravante delle grosse concentrazioni territoriali. Gli Stati Uniti hanno rappresentato la quota maggiore del consumo globale di elettricità dei data center nel 2024 (45%), seguiti dalla Cina (25%) e dall’Europa (15%). A livello globale, il consumo di elettricità dei data center è cresciuto di circa il 12% all’anno dal 2017, quattro volte più velocemente del tasso di consumo totale di elettricità. 

Si stima (Fig.1, IEA 2025) che la domanda di elettricità per i data center sarà più che raddoppiata entro il 2030, con un valore di circa 1200 TWh/anno al 2035, e l’IA è il driver più importante di questa crescita, insieme alla crescente domanda di altri servizi digitali. Negli Stati Uniti, i data center rappresentano quasi la metà della crescita della domanda di elettricità da qui al 2030. Entro la fine del decennio, il paese è destinato a consumare più elettricità per i data center che per la produzione di alluminio, acciaio, cemento, prodotti chimici e tutti gli altri beni ad alta intensità energetica messi insieme.

Tutta la domanda elettrica complessiva dei data center al 2035 (4,5% del totale) dovrebbe essere coperta dalle fonti rinnovabili di energia (1200 TWh/a rispetto ai 17.000 TWh/a da rinnovabili elettriche e non solo il 50% che prevede la IEA International Energy Agency, 2025), supportata dai sistemi di accumulo e da un’adeguata rete elettrica in riferimento soprattutto ai requisiti di sicurezza, questo grazie alla competitività economica ed ambientale di tali fonti.  A livello di strategia energetica, essendo i data center fattori trainanti dell’accelerazione della crescita della domanda di energia elettrica, rappresentando dal 10 al 20% (in funzione dello sviluppo dei Paesi) della crescita della domanda globale di elettricità fino al 2030, occorre coordinare la loro penetrazione in modo coerente con il processo di decarbonizzazione in corso, in modo da non essere in contrasto con altri obiettivi come l’elettrificazione, la crescita della produzione o l’accessibilità economica.

Fattori chiave in questo sviluppo saranno la minimizzazione dei rischi che comprendono l’ubicazione di nuovi data center in aree ad alta potenza, la disponibilità di rete e la gestione più flessibile dei server dei data center o delle loro risorse di generazione e accumulo di energia in loco. 

Parallelamente, il secondo grande tema del rapporto IA-energia riguarda il potenziale IA in termini di efficienza e operatività per il settore energetico (Fig. 2, IEA 2025). Gli obiettivi riguardano la riduzione dei costi, il miglioramento dell’approvvigionamento di materiali e servizi, l’estensione della durata degli asset, la riduzione dei tempi di inattività e la riduzione delle emissioni, l’ottimizzazione dei processi di produzione, di manutenzione e di gestione dei sistemi.

L’intelligenza artificiale può aiutare a bilanciare le reti elettriche che stanno diventando sempre più complesse, decentralizzate e digitalizzate. L’intelligenza artificiale può migliorare la previsione e l’integrazione della generazione variabile di energia rinnovabile, riducendo la riduzione e le emissioni. Il rilevamento dei guasti basato sull’intelligenza artificiale può aiutare a identificare rapidamente e individuare con precisione i guasti di rete, riducendo la durata delle interruzioni del 30-50%. I sensori remoti e la gestione basata sull’intelligenza artificiale possono aumentare la capacità delle linee di trasmissione. Se questi strumenti venissero applicati, si potrebbero sbloccare fino a 175 gigawatt (GW) di capacità di trasmissione, senza che vengano costruite nuove linee. Si tratta di un aumento del carico energetico del data center fino al 2030 nel caso di base.

Le applicazioni dell’IA nei trasporti e nel settore degli edifici possono migliorare l’efficienza e risparmiare sui costi, con quote significative se gli interventi vengono individuati in modo strategico. Infatti, l’accelerazione dell’innovazione potrebbe essere uno degli impatti più significativi a lungo termine dell’IA sul settore energetico, e tale innovazione deve seguire il processo di decarbonizzazione in atto. Gli esempi positivi includono previsioni meteorologiche più rapide, economiche e accurate per prevedere la produzione di impianti eolici e solari fotovoltaici, il monitoraggio e l’ottimizzazione in tempo reale delle linee di trasmissione e l’uso dell’intelligenza artificiale per scoprire nuove sostanze chimiche delle batterie.

L’intelligenza artificiale rappresenta un asset importante per la scoperta scientifica, in termini di riduzione dei tempi di apprendimento tecnologico e di ricerche sui materiali innovativi di nuova generazione, di approvvigionamento dei materiali critici. Si richiederà la necessità di una collaborazione ancora più stretta tra il settore tecnologico e l’industria energetica, ed occorrerà fornire dati e analisi solide per informare il processo decisionale e aiutare i settori dell’energia e della tecnologia a essere meglio preparati man mano che l’adozione dell’IA si svilupperà.