IL Agenzia internazionale per l'energia (IEA) ha esplorato le opportunità e le sfide provocate dall'intelligenza artificiale per quanto riguarda l'energia globale.
La formazione e la distribuzione di sofisticati modelli di intelligenza artificiale si verificano all'interno di vasti data center affamati di potenza. Un “tipico data center focalizzato sull'intelligenza artificiale consuma quanta elettricità di 100.000 famiglie”, osserva l'IEA, con le strutture più grandi In costruzione previsto per richiedere 20 volte quell'importo.
Investimenti per il data center in aumento
Gli investimenti globali nei data center sono quasi raddoppiati dal 2022, raggiungendo mezzo trilione di dollari nel 2024, suscitando preoccupazioni per crescere le esigenze di elettricità.
Mentre i data center hanno rappresentato circa l'1,5% del consumo globale di elettricità nel 2024 (circa 415 terawatt-ore, TWH,) il loro impatto locale è molto più significativo. Il consumo è cresciuto ogni anno di circa il 12% dal 2017, superando notevolmente la crescita complessiva della domanda di elettricità.
Gli Stati Uniti conducono questo consumo (45%), seguito dalla Cina (25%) e dall'Europa (15%). Quasi la metà della capacità del data center statunitense è concentrata in soli cinque cluster regionali.
Guardando al futuro, il consumo di elettricità Global Data Center Global Center è più del doppio entro il 2030 per raggiungere circa 945 TWH. Per dirla nel contesto, è leggermente più dell'attuale consumo totale di elettricità del Giappone.
L'intelligenza artificiale è individuata come il “motore più importante di questa crescita”. Si prevede che gli Stati Uniti vedranno il più grande aumento, in cui i data center potrebbero rappresentare quasi la metà di tutta la crescita della domanda di elettricità entro il 2030. Entro la fine del decennio, si prevede che i data center statunitensi consumino più elettricità rispetto all'uso combinato del suo settore di produzione in alluminio, acciaio, cemento, chimico e altri.
Il “caso base” dell'IEA estende questa traiettoria, anticipando circa 1.200 TWH di consumo di elettricità globale del data center entro il 2035. Tuttavia, esistono significative incertezze, con proiezioni per 2035 che vanno da 700 TWH (“caso di vento”) a 1.700 TWH (“caso di decollo”) a seconda dell'AI, guadagno di efficienza e di essere in moto-ingegnere “.
Fatih Birol, direttore esecutivo dell'IEA, ha dichiarato: “L'IA è una delle più grandi storie nel mondo dell'energia oggi-ma fino ad ora, i politici e i mercati non hanno avuto gli strumenti per comprendere appieno gli impatti ad ampio raggio.
“Negli Stati Uniti, i data center sono sulla rotta per tenere conto di quasi la metà della crescita della domanda di elettricità; in Giappone, più della metà; e in Malesia, fino a un quinto.”
Incontrare la domanda globale di energia AI
L'alimentazione di questo boom dell'intelligenza artificiale richiede un portafoglio di energia diversificato. L'IEA suggerisce che le energie rinnovabili e il gas naturale prendono il comando, ma anche tecnologie emergenti come i piccoli reattori nucleari modulari (SMR) e la geotermia avanzata hanno un ruolo.
Le energie rinnovabili, supportate dall'infrastruttura di stoccaggio e griglia, si prevede che soddisfino la metà della crescita della domanda di data center a livello globale fino al 2035. Anche il gas naturale è cruciale, in particolare negli Stati Uniti, espandendosi di 175 TWH per soddisfare le esigenze dei data center di 2035 nel caso di base. L'energia nucleare contribuisce allo stesso modo, specialmente in Cina, Giappone e Stati Uniti, con i primi SMR previsti intorno al 2030.
Tuttavia, semplicemente aumentare la generazione non è sufficiente. L'IEA sottolinea la necessità fondamentale per gli aggiornamenti delle infrastrutture, in particolare gli investimenti in rete. Le griglie esistenti sono già tese, potenzialmente ritardando circa il 20% dei progetti di data center pianificati a livello globale a causa di code di connessione complesse e tempi di consegna lunghi per componenti essenziali come i trasformatori.
Il potenziale dell'intelligenza artificiale di ottimizzare i sistemi energetici
Oltre alle sue esigenze energetiche, l'IA offre un potenziale significativo per rivoluzionare il settore energetico stesso.
L'IEA dettaglia numerose applicazioni:
- Fornitura di energia: L'industria petrolifera e del gas – un Early Adopter – utilizza AI per ottimizzare l'esplorazione, la produzione, la manutenzione e la sicurezza, inclusa la riduzione delle emissioni di metano. L'intelligenza artificiale può anche aiutare l'esplorazione minerale critica.
- Settore elettrico: L'intelligenza artificiale può migliorare le previsioni per le energie rinnovabili variabili, riducendo la riduzione. Migliora il bilanciamento della rete, il rilevamento dei guasti (riducendo le durate di interruzione del 30-50%) e può sbloccare una capacità di trasmissione significativa attraverso una gestione più intelligente, di 175 GW senza costruire nuove linee.
- Usi di fine: Nell'industria, l'adozione diffusa dell'IA per l'ottimizzazione del processo potrebbe produrre risparmi energetici equivalenti al consumo totale di energia del Messico oggi. Le applicazioni di trasporto come la gestione del traffico e l'ottimizzazione del percorso potrebbero risparmiare energia equivalente a 120 milioni di auto, sebbene gli effetti di rimbalzo dei veicoli autonomi debbano monitorare. Il potenziale di ottimizzazione degli edifici è significativo ma ostacolato dalla digitalizzazione più lenta.
- Innovazione: L'intelligenza artificiale può accelerare drasticamente la scoperta e il test di nuove tecnologie energetiche, come chimici avanzati di batterie, catalizzatori per carburanti sintetici e materiali di cattura del carbonio. Tuttavia, il settore energetico attualmente sottoutilizza l'IA per innovazione rispetto a campi come la biomedicina.
La collaborazione è la chiave per la navigazione delle sfide
Nonostante il potenziale, le barriere significative ostacolano la piena integrazione di AI nel settore energetico. Questi includono l'accesso ai dati e problemi di qualità, infrastrutture digitali inadeguate e competenze (la concentrazione di talenti di AI è inferiore nei settori energetici,) ostacoli normativi e problemi di sicurezza.
La sicurezza informatica è una spada a doppio taglio: mentre l'IA migliora le capacità di difesa, equipaggia anche gli aggressori con strumenti sofisticati. Attacchi informatici sulle utility sono triplicati negli ultimi quattro anni.
La sicurezza della catena di approvvigionamento è un'altra preoccupazione fondamentale, in particolare per quanto riguarda i minerali critici come il gallio (utilizzato nei chip avanzati) in cui l'offerta è altamente concentrata.
L'IEA conclude che un dialogo e una collaborazione più profondi tra il settore tecnologico, l'industria energetica e i politici sono fondamentali. Affrontare le sfide di integrazione della griglia richiede un sito di data center più intelligente, esplorare la flessibilità operativa e semplificare.
Mentre l'IA presenta opportunità di sostanziali riduzioni delle emissioni attraverso l'ottimizzazione, superando le emissioni generate dai data center, questi guadagni non sono garantiti e potrebbero essere compensati dagli effetti di rimbalzo.
“L'intelligenza artificiale è uno strumento, potenzialmente incredibilmente potente, ma dipende da noi – le nostre società, governi e aziende – come lo usiamo”, ha affermato il dott. Birol.
“L'IEA continuerà a fornire i dati, l'analisi e i forum per il dialogo per aiutare i politici e altre parti interessate a navigare nel percorso da percorrere mentre il settore energetico modella il futuro dell'IA e AI modella il futuro dell'energia.”
(Foto di Javier Miranda)
Vedi anche: Il Regno Unito forma AI Energy Council per allineare gli obiettivi di crescita e sostenibilità
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
