Costruttori di Mondi

Ho pubblicato un nuovo articolo su un aspetto dell’IA di cui si parla poco.

Quando immaginiamo il futuro dell’intelligenza artificiale pensiamo a super-algoritmi e a macchine che presto o tardi supereranno l’intelletto umano. Ma c’è un dettaglio molto più concreto che rischia di diventare la vera spina nel fianco di questo futuro: la presa elettrica.

Quanta energia serve davvero per far “pensare” l’IA? E cosa succede quando miliardi di richieste accendono data center grandi come città?

Paradossalmente, mentre inseguiamo macchine sempre più intelligenti, la macchina più efficiente resta il cervello umano (che funziona con appena 20 watt).

@ElleryQ questa volta nessun riferimento al mio libro (!) solo il piacere di condivire le mie riflessioni. ;P 

https://formiche.net/2026/03/la-spina-nel-fianco-della-ia-necessita-di-una-presa-elettrica/#content

Buonasera. L'articolo sembra più una narrazione che un'analisi. Sui consumi mi pare che manchi il contesto. Esistono decine di comparti energivori, forse il paragone si dovrebbe fare con quelli e non astrattamente parlare di elevati consumi. Quanto consuma il trasposto aereo, o la produzione di cemento?  Il richiamo al paradosso di Jevons è corretto, ma  sulla fusione come soluzione il discorso pare un po' salvifico: la tecnologia energivora che risolve i problemi dell'energia. Per chi è un poco addentro sa quanto sta costando ITER (si va verso i trenta miliardi e non si vede la luce). Ma è vero che l'IA sta risolvendo velocemente i problemi di progettazione dei Stellarator che prima sembravano insolubili. Ma i problemi di costruzione e i limiti dei materiali per assemblarli rimangono inalterati. La fusione è l'energia del futuro... e forse lo sarà per sempre. Di sicuro non sarà un nodo da sciogliere in questo secolo. Il paragone poi col cervello umano è ad effetto, ma lascia il tempo che trova. Ciò che le IA fanno non sono paragonabili a quanto fa l'intelligenza umana. 

Trovo l'articolo interessante nel suo complesso. È proprio vero che i server consumano molta energia elettrica e producono un'elevata quantità di gas serra (con notevole impatto sul cambiamento climatico, checché se ne dica). Lo stiamo facendo anche noi adesso, o lo facciamo inviando messaggi (di testo e non solo) con i telefonini quotidianamente e ogni volta che usiamo risorse tecnologiche richiedenti un'elaborazione di dati.
Per dare un riferimento, secondo l'Agenzia Internazionale per l'Energia, i data center rappresentano dall’1 all’1,5% del consumo globale di elettricità.
Naturalmente, i processi AI basati sull'autoapprendimento richiedono la più elevata potenza di calcolo.
Altro riferimento, fondato su uno studio pubblicato su Joule: se ogni ricerca effettuata su Google per un anno usasse l’IA, si consumerebbe all’incirca l’equivalente della quantità di elettricità usata per alimentare l’Irlanda (29,3 terawattora all’anno).
Senza contare il grande investimento in risorse idriche, cui si accenna nel tuo articolo, che già da tempo scarseggiano e siamo sempre più al limite, troppo per consentire altri sprechi. Ben vengano, quindi, esperimenti come quelli svolti in Finlandia.
Quanto alla soluzione che punta alla fusione nucleare, sono concorde su quanto dice Ligotti, cioè che l'International Thermonuclear Experimental Reactor sta costando davvero troppo e periodicamente i costi di produzione vengono rivisti, innalzati e l'immissione del plasma rimandata, perché la potenza è talmente elevata che i dispositivi di contenimento non reggono in maniera adeguata. Certo, se riuscisse sarebbe davvero l'energia più potente e pulita esistente, ma provare a imbrigliare la potenza che "illumina" una stella è una sfida difficile anche per l'IA.
Circa le possibili soluzioni ai costi dell'IA, uno studio effettuato nel 2024 prospetta diverse altre soluzioni, al momento più accessibili per limitarne i costi e gli sprechi, tra cui quella di un maggior utilizzo delle HAI al posto delle AI autogenerative, e quindi un modello ibrido ugualmente efficace, che unisce quelli di intelligenza artificiale basati sull'autoapprendimento a quelli simbolici, cioè basati sulla programmazione a monte.
Ciò che io mi domanderei è a chi giova tutto questo spreco energetico attualmente e chi non è interessato a trovare soluzioni adeguate ai costi dell'IA, preferendo investire sugli usi bellici e ignorare gli effetti sul clima fino a censurarne gli studi.

Fukogama wrote: Paradossalmente, mentre inseguiamo macchine sempre più intelligenti, la macchina più efficiente resta il cervello umano

Premetto che la mia vuol essere una battuta, ma con quello che si vede fare da politici e governanti, come macchina non sembra tanto efficiente, anzi, pare difettosa parecchio