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Ma quale Agenda 2030! 9 reattori nucleari per un chatbot è l’altra faccia dell’intelligenza artificiale

Ma quale Agenda 2030! 9 reattori nucleari per un chatbot è l’altra faccia dell’intelligenza artificiale

25 Aprile 2025 19:22

Lo sviluppo di supercomputer per l’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova orbita: in termini di scala, costi e consumi energetici e infrastrutture e megaprogetti. Uno studio condotto dagli analisti di Georgetown, Epoch AI e RAND fornisce un’idea di cosa potrebbe raggiungere il settore entro il 2030.

Dal 2019 al 2025, i costi hardware ed energetici dei centri di intelligenza artificiale avanzata sono raddoppiati ogni anno. Se questo ritmo continua, entro la fine del decennio un singolo supercomputer dotato di intelligenza artificiale potrebbe contenere due milioni di chip specializzati, costare 200 miliardi di dollari e consumare 9 gigawatt di elettricità, ovvero la stessa quantità di nove reattori nucleari. Ciò equivale al consumo energetico di 7-9 milioni di famiglie.

La crescita dell’efficienza non ha tenuto il passo con la crescita su scala. Le prestazioni per watt sono migliorate del 34% all’anno, ma il consumo energetico è migliorato del 100%. I ricercatori sottolineano che, nonostante l’ottimizzazione della tecnologia, il carico complessivo sui sistemi energetici continua a crescere.

Il supercomputer di intelligenza artificiale più potente oggi disponibile è Colossus di xAI. È stato costruito in 214 giorni, è costato 7 miliardi di dollari e funziona con 200.000 chip di intelligenza artificiale, consumando 300 megawatt, l’equivalente di 250.000 case.

Il settore del supercalcolo basato sull’intelligenza artificiale si sta rapidamente commercializzando. Nel 2019, il settore privato possedeva solo il 40% di tali capacità e nel 2025 sarà già all’80%. Nell’arco di sei anni, i sistemi di intelligenza artificiale commerciali sono cresciuti 2,7 volte più velocemente all’anno rispetto ai sistemi governativi (1,9 volte). Ciò riflette un cambiamento di paradigma: i supercomputer si sono evoluti da strumenti di ricerca a macchine industriali generatrici di profitto.

Grandi progetti confermano questo movimento: OpenAI sta implementando l’iniziativa Stargate da 500 miliardi di dollari e NVIDIA ha un piano simile su larga scala. In totale, negli ultimi sei anni il database Epoch AI ha registrato più di 500 dei più grandi centri di intelligenza artificiale.

Gli Stati Uniti restano il paese leader in termini di potenza: controllano circa il 75% di tutti i supercomputer dotati di intelligenza artificiale. La Cina è al secondo posto (15%), mentre i leader tradizionali come Giappone e Germania sono già in minoranza. Tuttavia, la posizione fisica dei data center non è sempre correlata al luogo di utilizzo: molti di essi sono accessibili tramite il cloud .

Tuttavia, il progresso tecnologico ha anche i suoi costi. Secondo Good Jobs First, almeno 10 stati degli Stati Uniti perdono più di 100 milioni di dollari in tasse ogni anno a causa degli incentivi per i data center. Inoltre, tali complessi consumano grandi volumi d’acqua e occupano vaste aree, esercitando pressione sugli ecosistemi.

All’inizio del 2025, gli analisti di Cowen hanno registrato segnali di un “raffreddamento” del mercato. I principali fornitori di cloud, tra cui AWS e Microsoft, hanno iniziato a ridimensionare o sospendere alcuni progetti.

Non è chiaro se si tratti di una pausa strategica o dell’inizio di un rallentamento del settore, ma è chiaro che l’era dell’intelligenza artificiale significa anche l’era delle macchine ad alto consumo energetico.

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Luca Vinciguerra 300x300
Machine Learning Engineer specializzato nel Natural Language Processing. Appassionato di Intelligenza Artificiale, Coding e tecnologia in generale. Aspetta l'avvento di Skynet.
Aree di competenza: Artificial Intelligence Engineer, Machine Learning & Deep Learning Specialist, Python Developer

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