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L’intelligenza artificiale viene presentata come uno strumento capace di aiutare a combattere il cambiamento climatico, eppure per farla funzionare nei prossimi anni serviranno ancora i combustibili fossili. Sembra una contraddizione bella e buona, e in parte lo è, ma è esattamente la posizione espressa da Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, nel corso di una conversazione con Ezra Klein. Un ragionamento che mette insieme due elementi che di solito vengono tenuti ben separati, cioè la promessa tecnologica e il conto energetico che quella promessa presenta già oggi.
Il punto di partenza di Huang è tutto sommato pragmatico. Secondo il numero uno di Nvidia, gli Stati Uniti non hanno costruito una capacità di produzione elettrica adeguata a reggere la nuova domanda che arriva dai sistemi di AI. Non si tratta di una previsione lontana nel tempo, ma di un problema che si pone adesso, mentre i data center crescono e assorbono quantità di energia sempre maggiori.
Perché secondo Huang le rinnovabili non bastano subito
Il passaggio più delicato del ragionamento riguarda le fonti sostenibili. Nella lettura di Huang non saranno sufficienti nel breve periodo, e questo rende inevitabile continuare ad appoggiarsi ai combustibili fossili per diversi anni, con l’idea di spostarsi in un secondo momento verso un sistema energetico più pulito. È una scommessa dichiarata, non un dettaglio tecnico nascosto tra le righe. Prima si consuma, poi si ripaga.
Il problema è che una scommessa del genere si regge su un presupposto difficile da verificare in anticipo. Le emissioni prodotte oggi sono certe, misurabili, già presenti nell’atmosfera. I benefici ambientali che l’intelligenza artificiale dovrebbe generare domani, invece, restano per il momento sul piano delle aspettative. Quanto peseranno le une rispetto agli altri è una domanda a cui nessuno, al momento, è in grado di rispondere con numeri alla mano. Va detto che la posizione ha una sua logica interna. Se davvero i modelli di AI riuscissero ad accelerare la ricerca su materiali, reti elettriche, efficienza energetica o nuove forme di produzione, il bilancio complessivo potrebbe chiudersi in positivo. Ma è proprio questo il nodo, perché si tratta di un potrebbe, non di un dato acquisito.
Una questione di tempi, non solo di tecnologia
Al centro del discorso di Jensen Huang c’è soprattutto una questione di calendario. La domanda di energia legata all’AI cresce più velocemente di quanto le infrastrutture elettriche riescano ad adeguarsi, e le rinnovabili, per quanto in espansione, hanno tempi di installazione e connessione che non seguono lo stesso ritmo. Da qui l’idea di usare ciò che è già disponibile, anche se sporco, per non frenare lo sviluppo. È un argomento che circola da tempo nel settore tecnologico americano e che ora trova voce in uno dei protagonisti assoluti del mercato dei chip per il calcolo accelerato. Nvidia, del resto, è l’azienda che fornisce buona parte dell’hardware su cui gira l’addestramento dei modelli più pesanti, quindi ha una visione piuttosto diretta di quanta elettricità serva davvero per tenere in piedi questa corsa.
Resta il fatto che il cambiamento climatico non tiene conto delle intenzioni future. Le tonnellate di CO2 emesse durante la fase di transizione vanno ad aggiungersi a quelle già accumulate, indipendentemente da quello che l’intelligenza artificiale riuscirà o meno a fare nei prossimi anni. E il margine per gli errori di calcolo, su questo terreno, è piuttosto stretto. Huang, in ogni caso, non ha indicato una data precisa per il passaggio a un sistema energetico più pulito, limitandosi a parlare di diversi anni durante i quali i combustibili fossili continueranno a coprire il fabbisogno crescente dei sistemi di AI negli Stati Uniti.
Fonte: TecnoAndroid
