Prima di procedere
La crescente domanda di energia per alimentare i nuovi centri di elaborazione dati sta diventando una preoccupazione critica, e persino Microsoft, colosso del settore, ne risente. In una recente intervista, il CEO Satya Nadella ha ammesso che la disponibilità di GPU (unità di elaborazione grafica) supera la capacità di connetterle alla rete elettrica. In altre parole, l'hardware per l'Intelligenza Artificiale è pronto, ma manca l'energia per farlo funzionare a pieno regime.
Nadella ha espresso solidarietà con Jensen Huang, fondatore di Nvidia, il quale aveva precedentemente affermato che non ci sarebbe un eccesso di potenza di calcolo nel mercato nei prossimi due o tre anni. Secondo Nadella, è difficile prevedere con certezza l'andamento della domanda e dell'offerta in questo settore, ma esiste una tendenza a lungo termine che lega la potenza di calcolo alla disponibilità di energia. "Onestamente, il problema principale non è l'eccesso di potenza di calcolo, ma l'approvvigionamento di elettricità – la capacità di costruire abbastanza velocemente e vicino alle fonti di energia", ha affermato Nadella.
Il rischio, secondo il capo di Microsoft, è di ritrovarsi con magazzini pieni di chip inutilizzabili perché non c'è abbastanza energia per alimentarli. "In realtà, è un problema che sto affrontando in questo momento. Non ci sono problemi con la fornitura di chip. Il problema è che mancano edifici con la possibilità di connettersi alle reti elettriche", ha confessato Nadella.
Questa problematica è particolarmente evidente negli Stati Uniti, dove la costruzione di centri di elaborazione dati è in forte espansione. La carenza di energia ha portato a un aumento dei prezzi dell'elettricità, con un impatto negativo su tutti i settori dell'economia nazionale. Una soluzione sempre più discussa è la costruzione di piccoli reattori nucleari modulari in prossimità dei grandi cluster di calcolo.
Anche OpenAI condivide queste preoccupazioni. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha dichiarato che prima o poi arriveranno sul mercato dispositivi consumer in grado di gestire modelli come GPT-5 o GPT-6 utilizzando solo risorse hardware locali e con un consumo energetico molto basso. Nel frattempo, Altman esorta le autorità statunitensi a implementare 100 GW di capacità di generazione di energia ogni anno per soddisfare la crescente domanda. La sfida energetica rappresenta un ostacolo significativo per il futuro dell'Intelligenza Artificiale e richiede soluzioni innovative e sostenibili.
