Prima di procedere
Da quando l'Intelligenza Artificiale è diventata un elemento centrale nel panorama tecnologico, l'umanità si è lanciata con entusiasmo nell'uso di questi modelli, ma spesso senza considerare i costi associati in termini di energie e risorse. Con il crescente utilizzo di modelli multimodali come GPT-5 di OpenAI, l'energia necessaria per elaborare richieste singole è salita a livelli significativi, superando i 18 wattora per singolo query. Considerando che tali modelli gestiscono quotidianamente fino a 2,5 miliardi di richieste, il peso sul consumo energetico diventa rilevante.
Non sono però solo le piattaforme come OpenAI a contribuire a questo consumo: numerosi sono i modelli di Claude, DeepSeek, Mistral e altri sistemi di natuarl language processing (NLP) che operano sia nei centri dati privati che nei dispositivi locali sino ai PC domestici e agli smartphone. Un aspetto centrale di queste operazioni è il trane computing usato nei processi di moltiplicazione di matrici, che richiede un'enorme quantità di risorse computazionali a causa dell'immenso numero di operandi coinvolti.
Attualmente, quasi tutte le reti neurali si basano su questa metodologia, e non c'è una via facile per sfuggire a questa pratica per la sua natura intrinsecamente legata al modello stesso. Negli ultimi decenni, i matematici sono impegnati a ridurre la complessità computazionale del prodotto matriciale, ma ulteriori progressi sembrano difficili da raggiungere. La persistenza di questo problema porta a un consumo di risorse che cresce ulteriormente man mano che vengono sviluppate architetture sempre più grandi e complesse.
Dal punto di vista matematico, una maggiore efficienza nell'elaborazione delle informazioni passa spesso attraverso mappe lineari più complesse, che però richiedono calcoli che possono essere rappresentati in forma di matrici bidimensionali, permettendo a questi sistemi di tradurre dati ad elevata dimensionalità in operazioni gestibili a livello computazionale.
Queste matrici formano la base su cui vengono definite nuove architetture neurali e, quando applicate ai dati, consentono una trasformazione efficace dei prodotti di machine learning in risposte semantiche concrete e coerenti. È proprio nella fase di embedding iniziale, dalla tokenizzazione del linguaggio naturale ai processi di posizionamento nel cosiddetto spazio latente, che la maggior parte delle risorse vengono allocate. Questo provoca un continuo miglioramento delle architetture, mirato sia a ottimizzare le prestazioni che a guidare il modello verso un migliore riconoscimento delle sequenze di parole e concetti nel linguaggio umano.
Nonostante gli svantaggi associati al modello di utilizzo corrente della risorsa, le innovazioni suggerite nel contesto della computazione parallelizzata e della verifica adattativa offrono nuove strade per migliorare l'efficienza complessiva. La progettazione di Tensor Processing Units (TPUs) offre stanze per prestazioni migliorate specificamente per il calcolo del prodotto di matrici, con miglioramenti significativi rispetto alle tradizionali architetture CPU e GPU. Questi strumenti consentono il calcolo di dimensioni matriciali su misura, rendendoli altamente efficienti nella gestione del carico computazionale per l'elaborazione di profondi flussi di dati in ambienti di intelligenza artificiale avanzata.
Oltre a questi sviluppi, un'altra area di interesse si concentra sulle innovazioni hardware e software uniche, come le asimmetrica processing units, che migliorano l'efficienza delle operazioni di inferenza delle reti neurali. Ricerche in corso suggeriscono anche potenzialmente un cambiamento nel paradigma del calcolo tramite l'uso di rappresentazioni a tre stati al posto dei binari tradizionali, creando modelli che possano ridurre requisiti energetici complessivi migliorando il flusso semantico all'interno degli ambienti di apprendimento delle reti neurali.
In sintesi, l'evoluzione continua delle tecnologie di calcolo guida verso modelli di IA sempre più performanti ed efficienti, spingendo i confini delle architetture tradizionali mentre si affrontano complessità di calcolo che sembrano altrimenti insormontabili. Tuttavia, l'efficienza e l'ottimizzazione resteranno questioni fondamentali per il lungo cammino verso una vera sostenibilità in termini di consumo energetico e risorse allocabili sul pianeta.
