Energia sostenibile: gestione risorse energetiche con AI e Cloud

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sta trasformando il panorama tecnologico globale, offrendo opportunità senza precedenti in diversi settori, dalla produzione industriale al marketing, dalla sanità alla ricerca scientifica. Tuttavia, questa crescita esponenziale porta con sé una sfida di grande rilievo: l’impatto ambientale delle infrastrutture necessarie per addestrare e gestire i modelli di GenAI.

L’AI ha un doppio ruolo nella gestione delle risorse energetiche

L’energia richiesta per supportare i sistemi di GenAI è significativa. Le operazioni di addestramento e inferenza dei modelli di AI richiedono un’elaborazione computazionale intensiva, che si traduce in un elevato consumo energetico e un conseguente aumento delle emissioni di gas serra. La gestione sostenibile di queste tecnologie non è più un’opzione, ma una necessità per le aziende che vogliono combinare innovazione e responsabilità ambientale. Non è un caso, quindi, che siano stati introdotti incentivi per favorire la transizione sostenibile delle imprese, con un’attenzione particolare alla digitalizzazione finalizzata al risparmio e all’ottimizzazione energetica.

Secondo Forrester, “Oltre un terzo delle aziende Global Fortune 100 si impegnerà in obiettivi legati all’economia circolare entro il 2025”.

L’integrazione di tecnologie avanzate, come la GenAI, all’interno di un quadro di sostenibilità è infatti una delle leve strategiche per accedere a finanziamenti e agevolazioni, incentivando così un utilizzo più efficiente delle risorse e una riduzione dell’impatto ambientale.

Già dal 6 ottobre 2023, l’Unione Europea ha confermato il suo impegno per l’uso di energia rinnovabile, sottolineando l’importanza di un consumo energetico più sostenibile. Tra gli aspetti chiave evidenziati vi sono l’ottimizzazione dell’uso della potenza e l’adozione di misure efficienti nella gestione della temperatura, incluso il riutilizzo del calore di scarto.

Queste iniziative si inseriscono nell’ambito di obiettivi globali di sviluppo sostenibile (Agenda 2030), con particolare attenzione all’innovazione nelle infrastrutture (Obiettivo 9), all’istruzione di qualità (Obiettivo 4), alla creazione di città e comunità sostenibili (Obiettivo 11) e alla promozione di un consumo e una produzione responsabili (Obiettivo 12).

Strategie per la gestione delle risorse energetiche con l’AI e il cloud

Per migliorare la gestione delle risorse con l’AI e il cloud, le aziende possono adottare strategie che ottimizzano l’uso delle risorse e migliorano l’efficienza energetica delle operazioni di intelligenza artificiale.

1. Selezionare provider cloud con un reale impegno per la sostenibilità

I dirigenti dovrebbero collaborare solo con fornitori di servizi cloud che abbiano dimostrato concretamente il loro impegno nella transizione verso un modello sostenibile. Questo significa verificare che i data center utilizzino energia rinnovabile certificata e adottino soluzioni per ridurre il consumo di acqua e risorse.

2. Ottimizzare il consumo di energia nei processi di AI

Le aziende possono ridurre il consumo energetico implementando strategie di energy-aware computing, ossia pianificando l’esecuzione dei processi AI in momenti della giornata in cui è disponibile una maggiore quantità di energia rinnovabile. Inoltre, l’uso di hardware specificamente progettato per l’AI, come chip ottimizzati per il machine learning, consente di migliorare l’efficienza operativa.

3. Minimizzare la ridondanza dei dati e il consumo di storage

Il trasferimento e l’archiviazione di dati rappresentano una parte significativa del consumo energetico dei data center. L’adozione di tecnologie di data compression e di policy di gestione del ciclo di vita dei dati consente di limitare lo spreco di risorse.

4. Sfruttare modelli AI pre-addestrati e ottimizzati

Invece di addestrare modelli di AI generativa da zero, è possibile utilizzare modelli già esistenti e affinarli in base alle proprie necessità. Questa strategia riduce notevolmente il fabbisogno computazionale e il consumo di energia.

5. Implementare una governance AI responsabile

Le aziende devono sviluppare strategie di governance AI che includano l’adozione di metriche di sostenibilità e criteri per valutare l’impatto ambientale dei propri processi di intelligenza artificiale.

6. Eseguire operazioni AI in momenti strategici

Un ulteriore modo per ridurre il consumo energetico è pianificare l’esecuzione dei processi AI durante fasce orarie in cui la domanda di energia è inferiore, permettendo ai data center di sfruttare al meglio le fonti rinnovabili disponibili.

AI e Cloud per la gestione energetica

L’adozione della GenAI offre opportunità straordinarie per l’innovazione e la trasformazione digitale. Tuttavia, è essenziale che il suo utilizzo sia accompagnato da strategie concrete per minimizzare l’impatto ambientale. Se le aziende integrano criteri di sostenibilità nelle loro strategie di GenAI, possono contribuire in modo significativo alla riduzione del consumo energetico e alla creazione di un ecosistema tecnologico più responsabile.

Il cloud computing gioca un ruolo cruciale in questo contesto, offrendo la possibilità di ottimizzare le risorse IT e migliorare l’efficienza energetica. Utilizzando servizi cloud, le aziende possono ridurre la necessità di infrastrutture fisiche, diminuendo così il consumo di energia e le emissioni di carbonio associate. Inoltre, i fornitori di cloud spesso investono in tecnologie verdi e fonti di energia rinnovabile, contribuendo ulteriormente a un approccio sostenibile.

L’intelligenza artificiale può rappresentare una leva per il cambiamento, ma solo se adottata con un approccio consapevole e orientato alla sostenibilità. Implementare soluzioni AI in modo responsabile non è solo una scelta strategica, ma una necessità per costruire un futuro più equilibrato tra progresso tecnologico e tutela ambientale.

Comprendere il perché adottare soluzioni sostenibili non solo facilita la loro implementazione, ma rende le organizzazioni più consapevoli del valore generato in termini di efficienza operativa, riduzione dei costi e vantaggio competitivo. Investire nella formazione permette alle imprese di sviluppare una cultura della sostenibilità, in cui ogni decisione aziendale venga valutata anche in funzione del suo impatto ambientale e sociale.

L’impatto ambientale della GenAI e del cloud computing

Uno degli aspetti più delicati della GenAI riguarda l’impatto ecologico dei data center che ospitano e alimentano questi sistemi. Secondo le analisi più recenti, la crescente diffusione della GenAI sta contribuendo a un incremento significativo del consumo energetico nei data center, che devono soddisfare le esigenze di calcolo elevate per l’addestramento dei modelli e la loro esecuzione in tempo reale.

Un problema specifico è legato alla variabilità delle fonti di energia rinnovabile utilizzate dai provider cloud. Sebbene molte aziende abbiano annunciato impegni per utilizzare energia pulita, l’effettiva disponibilità di energia rinnovabile è spesso intermittente. In molti casi, i data center sono alimentati da una combinazione di energie rinnovabili e fonti fossili, generando un impatto ambientale significativo.

Inoltre, la GenAI richiede enormi quantità di storage e trasferimento dati, aumentando il consumo di energia non solo per le operazioni di calcolo, ma anche per la gestione delle informazioni. Ogni interazione con modelli di AI generativa, soprattutto per applicazioni come chatbot avanzati, sistemi di analisi predittiva, Cloud AI nel settore finanziario, comporta un significativo utilizzo di risorse computazionali.

La trasparenza nella comunicazione dell’impatto ambientale

Un aspetto spesso sottovalutato è la trasparenza con cui i provider cloud comunicano il loro impatto ambientale. Molti provider pubblicano report annuali sulla sostenibilità, evidenziando il loro impegno per la riduzione delle emissioni di carbonio e l’adozione di energie rinnovabili. Tuttavia, la maggior parte di questi report non fornisce dettagli specifici sugli effetti della GenAI, rendendo difficile per le aziende valutare realmente il loro impatto ambientale.

Ogni azienda che utilizza servizi di GenAI dovrebbe dunque esaminare con attenzione le pratiche di sostenibilità dei fornitori cloud con cui collabora, verificando se questi siano effettivamente impegnati in una transizione ecologica responsabile o se, al contrario, stiano semplicemente adottando strategie di greenwashing senza azioni concrete.

Il caso di Aruba in Italia

In Italia, ad esempio troviamo l’azienda Aruba che si impegna a ridurre l’impatto ambientale dei propri data center attraverso l’utilizzo di energia rinnovabile. L’azienda non solo acquista elettricità certificata da fonti rinnovabili, ma produce anche energia pulita grazie a impianti fotovoltaici e centrali idroelettriche di proprietà. Inoltre, Aruba adotta sistemi di raffreddamento avanzati che ottimizzano l’efficienza energetica, garantendo che l’aria fredda venga indirizzata solo dove necessario, riducendo così gli sprechi.

Queste iniziative riflettono l’impegno di Aruba nel combinare prestazioni elevate con una gestione sostenibile delle risorse.

Conclusioni

In un contesto in cui la sostenibilità è ormai un must-have e non più una opzione, la conoscenza delle migliori pratiche e delle opportunità offerte dalle nuove tecnologie green è essenziale. Programmi di aggiornamento su efficienza energetica, gestione delle risorse, digitalizzazione sostenibile, intelligenza artificiale (AI) e cloud computing aiutano le aziende a integrare modelli di business responsabili e a migliorare la loro reputazione, rispondendo così alle aspettative di clienti, investitori e istituzioni. La combinazione di AI e cloud consente di ottimizzare i processi aziendali, ridurre gli sprechi e migliorare la gestione dei dati in modo efficiente e sostenibile.

Sostenibilità e innovazione non possono più essere considerate entità separate: solo attraverso un’adeguata formazione le aziende potranno trasformare la transizione ecologica in un vantaggio competitivo reale e costruire un futuro in cui la crescita economica, la tutela ambientale e l’avanzamento tecnologico vadano di pari passo.