Riassunto:
Mentre il settore dell'intelligenza artificiale continua ad espandersi, gli Stati Uniti si trovano ad affrontare una nuova sfida climatica. L’ultima analisi mostra che entro il 2030, l’enorme domanda di energia portata dai data center AI potrebbe invertire significativamente i risultati di riduzione delle emissioni di gas serra del settore energetico statunitense e persino compensare i progressi nella riduzione delle emissioni compiuti negli ultimi 15 anni.
Secondo un'analisi dell'organizzazione ambientalista statunitense Sierra Club, le emissioni di anidride carbonica provenienti dal settore energetico statunitense potrebbero aumentare fino a circa 2,1 miliardi di tonnellate entro il 2030, circa il 42% in più rispetto ai livelli del 2025. Questo aumento equivale sostanzialmente ad annullare le riduzioni delle emissioni ottenute gradualmente dall’industria energetica statunitense a partire dagli anni 2010.
Il fattore principale alla base di questo cambiamento è il boom della costruzione di infrastrutture basate sull'intelligenza artificiale. Con la rapida popolarità della formazione su larga scala su modelli linguistici, dei servizi di inferenza e delle applicazioni di intelligenza artificiale nel cloud, la domanda di energia nei data center sta crescendo a un ritmo senza precedenti. Tuttavia, l’energia pulita e l’espansione della capacità della rete non hanno tenuto il passo con queste richieste.
L'analisi sottolinea che, poiché sempre più aziende tecnologiche non riescono a ottenere in tempo le qualifiche per l'accesso alla rete elettrica, stanno iniziando a bypassare il tradizionale sistema di rete elettrica pubblica e a costruire le proprie strutture di produzione di energia per soddisfare le esigenze operative dei data center. La maggior parte di questi progetti, noti come “Behind-the-Meter”, si basano su combustibili fossili come il gas naturale e le emissioni che producono di solito non si riflettono direttamente nelle statistiche sulle emissioni della rete pubblica.
Il rapporto stima che entro il 2030, le apparecchiature di generazione di energia off-grid costruite o commissionate per funzionare dagli sviluppatori di data center potrebbero emettere più di 460 milioni di tonnellate di anidride carbonica ogni anno. La portata di questa nuova emissione da sola è vicina al totale delle emissioni annuali di carbonio del Messico. Va notato che questo confronto riguarda le emissioni provenienti dagli impianti di produzione di energia off-grid associati, non le emissioni derivanti da tutte le attività dei data center.
Uno dei motivi importanti per cui le aziende si rivolgono alla produzione di energia autocostruita è la lentezza del processo di connessione alla rete. Molti progetti su larga scala devono attendere molti anni prima di completare l’approvazione della connessione alla rete, e il ritmo di sviluppo del settore dell’intelligenza artificiale è molto più rapido rispetto al tradizionale ciclo di costruzione delle infrastrutture energetiche. Per soddisfare i requisiti di tempo di realizzazione dei progetti, gli sviluppatori sono sempre più propensi a implementare sistemi di generazione di energia di rapida costruzione, come le turbine a gas naturale, e a collegarli direttamente ai data center.
Anche se non viene presa in considerazione la generazione di energia off-grid, i progetti di data center collegati alla rete pubblica avranno comunque un impatto significativo sulla crescita delle emissioni. Gli analisti ritengono che entro il 2030 questa parte del progetto potrebbe aumentare le emissioni di anidride carbonica di ulteriori circa 154 milioni di tonnellate, il che equivale a un aumento di circa il 10% rispetto al livello di base. In altre parole, sia che il data center scelga di essere off-grid o connesso alla rete, il suo consumo energetico eserciterà una pressione significativa sugli obiettivi di riduzione delle emissioni degli Stati Uniti.
Gli esperti del settore hanno sottolineato che l'industria dell'intelligenza artificiale sta mettendo in luce molti colli di bottiglia nelle infrastrutture energetiche statunitensi. Man mano che vengono costruiti sempre più cluster di supercalcolo e grandi data center, come soddisfare la domanda di potenza di calcolo garantendo al tempo stesso la transizione verso l’energia pulita diventerà una questione chiave che la politica energetica statunitense dovrà affrontare nei prossimi anni.
L'analisi ha inoltre sottolineato che promuovere l'implementazione di nuovi progetti energetici, ridurre i tempi di attesa per l'accesso alla rete elettrica e stabilire un meccanismo di supporto più rigoroso per le nuove fonti energetiche sono considerati i modi principali per mitigare i rischi della relativa crescita delle emissioni ed evitare l'impatto dell'espansione dell'industria dell'intelligenza artificiale sugli obiettivi climatici.
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