Con oltre 900.000.000 di utenti alla settimana e un consumo di 17.300.000.000 kWh, questa tecnologia minaccia forse il veicolo elettrico?
L’espansione inarrestabile dell’intelligenza artificiale ha aperto una nuova era digitale, con un impatto che va oltre il settore tecnologico e riguarda direttamente il sistema energetico globale. Il consumo energetico di modelli come Chat GPT raggiunge cifre paragonabili a quelle legate all’uso di elettricità da parte di grandi metropoli come Madrid o New York per lunghi periodi.
Questa realtà, già in atto attualmente, suscita preoccupazioni riguardo alla sostenibilità della crescita dell’IA e al suo impatto sulla stabilità delle reti elettriche, nonché potenzialmente su tecnologie pulite come l’auto elettrica.
Il consumo energetico dell’intelligenza artificiale
Una tale entità ha effetti sulle infrastrutture elettriche: i data center che ospitano i modelli di intelligenza artificiale consumano energia non solo per i calcoli stessi, ma anche per i sistemi di raffreddamento e manutenzione, aumentando ulteriormente il carico sulla rete.
Oggi, i grandi data center rappresentano tra il 2 % e il 3 % del consumo elettrico totale in paesi come gli Stati Uniti, e una parte di questo consumo è dovuta a modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT, che consumano da sei a dieci volte più energia per ogni richiesta rispetto a una ricerca tipica su Internet.
L’aumento esponenziale dell’intelligenza artificiale si osserva anche nelle proiezioni a medio termine: i dati disponibili indicano che il consumo di elettrità dei data center potrebbe raddoppiare entro il 2030, raggiungendo cifre vicine ai 945 TWh, equivalenti al consumo di interi paesi come il Giappone.
Questo crescente appetito energetico ha implicazioni dirette sul funzionamento del sistema elettrico, che deve bilanciare costantemente produzione e domanda per mantenere la stabilità di frequenza e tensione. Un sovraccarico, soprattutto nei momenti di punta, può mettere a dura prova la capacità disponibile delle reti, come è stato osservato in alcuni stati degli Stati Uniti dove le infrastrutture hanno dovuto adottare misure di emergenza per gestire la tensione causata da richieste energetiche elevate, inclusi i data center.
L’auto elettrica contro l’intelligenza artificiale
Di fronte a questa pressione, sorge un dibattito cruciale tra gli esperti: la funzione che potrebbero svolgere i veicoli elettrici connessi alla rete (vehicle-to-grid o V2G). Queste auto non solo consumano elettricità per caricarsi, ma possono anche restituire energia alla rete nei momenti di alta domanda, agendo come stabilizzatori mobili del sistema.
Tuttavia, se il consumo di energia da parte delle installazioni basate sull’IA continua ad aumentare senza meccanismi efficaci di gestione e flessibilità, questa funzione dei veicoli elettrici potrebbe essere compromessa o assumere un valore minore di fronte alle esigenze massicce di grandi consumatori come i data center.
Il potenziale dei veicoli elettrici per aiutare a mitigare i picchi di domanda non è una ipotesi teorica: le tecnologie di carica intelligente e V2G permettono alle auto di approfittare dei momenti di bassa domanda per caricarsi e, al contempo, fornire energia nuovamente alla rete nei periodi critici.
In teoria, ciò rafforzerebbe la resilienza e la stabilità del sistema elettrico. Tuttavia, queste capacità richiedono investimenti in infrastrutture, normative e coordinamento tra operatori di rete, gestori di carica e produttori di automobili.
In contrapposizione, i data center che supportano servizi di intelligenza artificiale come ChatGPT operano con modelli di consumo intensivo e continuo, che non sempre coincidono con i momenti di minore pressione sulla rete.
Gli studi tecnici indicano che i rapidi cambiamenti nella domanda di energia da parte di questi centri possono causare variazioni brusche della tensione e della frequenza della rete se non gestiti correttamente, costringendo gli operatori ad avvalersi di riserve costose e servizi ausiliari per equilibrare il sistema.
Le implicazioni non sono soltanto tecniche, ma anche economiche e regolatorie. L’alto costo energetico legato al funzionamento dell’infrastruttura per l’IA si traduce in pressioni sui prezzi dell’elettricità, in investimenti per la produzione e la trasmissione, nonché sull’autosufficienza energetica dei comuni e delle città.
Questa pressione si aggiunge inoltre al dibattito sugli investimenti necessari per potenziare le energie rinnovabili in misura sufficiente da coprire sia il consumo tradizionale che le nuove esigenze generate dall’IA.
La rivalità tra le tecnologie emergenti per un risorsa limitata come l’energia elettrica rivela tensioni profonde nell’attuale sistema energetico. La funzione stabilizzatrice dell’auto elettrica, considerata un componente chiave delle reti intelligenti del futuro, potrebbe essere parzialmente o completamente oscurata se non vengono integrate politiche di domanda flessibile, infrastrutture adeguate e un equilibrio tra produzione rinnovabile e consumo digitale intensivo.
L’analogia secondo cui ChatGPT consuma tanta energia quanto intere città non è solo un dato sorprendente: è un segnale chiaro che il sistema energetico dovrà trasformarsi per accogliere simultaneamente la rivoluzione digitale e la transizione verso una mobilità sostenibile.