Dalle code decennali per l’allaccio alla rete agli impianti che lavorano a metà, un nuovo studio svela la crisi energetica al centro della corsa dell’Europa per potenziare l’IA.
Ogni volta che poni una domanda a un chatbot di intelligenza artificiale, da qualche parte, forse a un continente di distanza, un capannone pieno di computer si mette al lavoro per risponderti. E per offrirti una replica rapida si consuma una quantità di energia impressionante.
PUBBLICITÀ
PUBBLICITÀ
I data center, cioè le strutture fisiche che ospitano i supercomputer e i componenti che sorreggono il forte aumento dell’uso dell’IA, sono diventati infrastrutture cruciali nella nostra epoca di elaborazione avanzata dei dati.
Ma la loro fame di elettricità sta diventando un problema a sé. Queste strutture sono sempre più grandi e numerose, e l’energia necessaria per farle funzionare cresce allo stesso ritmo.
Gli Stati Uniti dominano oggi la scena mondiale con circa 5.400 strutture contro circa 3.400 in tutta Europa, secondo i dati di Cloudscene, e l’Europa è decisa a colmare questo divario.
Il problema è che colmarlo ha un costo energetico enorme, mentre la rete elettrica del continente fatica già a tenere il passo con la domanda esistente.
Un nuovo importante studio (fonte in inglese), firmato da Maria Nowicka per Interface, un think tank europeo di politiche energetiche e digitali, mostra quanto questo conflitto sia diventato grave.
Gli autori avvertono che, senza riforme urgenti, le ambizioni europee in materia di IA rischiano di trasformarsi in costosi asset incagliati, che assorbono energia e denaro pubblico mentre altrove si scelgono opzioni migliori.
«Costruire impianti da diverse centinaia di megawatt che non utilizzano in modo efficace la capacità contrattualizzata sarebbe insostenibile non solo dal punto di vista economico, ma anche dal punto di vista energetico e climatico», si legge nel rapporto.
Mega divoratori di elettricità
Una famiglia europea tipo usa circa 3.600 chilowattora di elettricità l’anno, ossia all’incirca 10 chilowattora al giorno.
Il data center che alimenta il tuo assistente IA può bruciare, prima di colazione, l’equivalente del consumo giornaliero di decine di migliaia di quelle abitazioni.
«La potenza disponibile dei principali cluster di IA è passata da circa 13 MW nel 2019 a una stima di 280–300 MW per il Colossus di xAI nel 2025, un livello paragonabile alla domanda di circa 250.000 famiglie europee», spiega il rapporto.
Tutta questa energia deve comunque passare attraverso un’infrastruttura, che è già oggi sotto forte pressione.
La rete elettrica europea, l’ampia maglia di linee, sottostazioni e infrastrutture di trasmissione che convoglia l’elettricità dai luoghi di produzione a quelli in cui è richiesta, non è stata progettata pensando all’IA.
Quando un singolo nuovo impianto richiede centinaia di megawatt in una volta sola, non basta semplicemente collegarlo alla rete. L’intero sistema circostante viene messo sotto sforzo e impoverito, con il rischio di rendere necessari costosi potenziamenti e di escludere altri utenti che competono per la stessa capacità.
«L’addestramento di ChatGPT-4 avrebbe consumato circa 46 GWh di energia in totale, equivalenti a un prelievo continuo di 20 MW per tre mesi, sufficienti ad alimentare l’intera Regione di Bruxelles-Capitale per oltre quattro giorni», prosegue il rapporto.
I modelli più avanzati oggi in fase di sviluppo dovrebbero consumare molto di più. L’Agenzia internazionale dell’energia prevede che il consumo elettrico globale dei data center «più che raddoppierà entro il 2030, in gran parte a causa dei carichi di lavoro dell’IA».
Le tradizionali server farm erano progettate per carichi elettrici relativamente modesti e flessibili. I cluster di IA concentrano invece chip specializzati che funzionano quasi sempre alla massima intensità per giorni o settimane di fila, comportandosi, come scrive il rapporto, come «impianti industriali elettrointensivi collegati a reti con capacità limitata».
«La capacità di connessione alla rete, i tempi di attesa per l’allaccio, la congestione locale e, più di recente, i prezzi dell’energia sono già diventati vincoli stringenti, che ritardano o dirottano grandi investimenti nonostante l’interesse iniziale», osserva Interface.
La rete riuscirà a reggere?
Questo fenomeno è particolarmente evidente nei mercati europei più ambiti per i data center, le cosiddette città FLAP-D nel gergo del settore: Francoforte, Londra, Amsterdam, Parigi e Dublino.
Le code per ottenere una connessione alla rete sono diventate così lunghe da equivalere di fatto a un divieto di nuovi sviluppi.
«Nei mercati FLAP-D... i nuovi impianti attendono in media da 7 a 10 anni per essere collegati alla rete, con punte di 13 anni nei mercati primari più congestionati», spiega il rapporto.
L’Irlanda ha imposto una moratoria de facto sui nuovi data center a Dublino fino al 2028, mentre nei Paesi Bassi e a Francoforte è stato di fatto imposto un blocco alle nuove connessioni almeno fino al 2030.
Il rapporto rileva che OpenAI ha «sospeso gli investimenti nel Regno Unito e in Norvegia a causa degli alti prezzi dell’elettricità», un possibile segnale che perfino le società di IA con più capitali al mondo vengono frenate dai vincoli energetici europei.
Cosa deve cambiare
La rete elettrica europea deve già far fronte alla crescente domanda dovuta all’elettrificazione di trasporti e riscaldamento e al dispiegamento ancora irregolare delle rinnovabili. A questo si aggiungono quelli che il rapporto definisce i rischi di «mercati del gas e dell’energia sotto tensione», ulteriormente aggravati dall’invasione russa dell’Ucraina e dai conflitti in corso in Medio Oriente.
Il rapporto raccomanda di integrare fin dall’inizio i data center europei nella pianificazione delle reti nazionali e dell’UE, legando le scelte di localizzazione alla disponibilità di energia rinnovabile.
Aggiungere centinaia di megawatt di infrastrutture per l’IA rischia infatti di rendere tutto ciò ancora più difficile e costoso.
«Il valore e l’accettabilità a lungo termine dei grandi cluster di calcolo per l’IA dipenderanno dal fatto che vengano concepiti, regolamentati e gestiti come infrastrutture energetiche critiche, distinte dai data center tradizionali», conclude il rapporto.