La relazione tra energia e data center è sempre più stretta. I centri di elaborazione dati in tutto il mondo consumano l’1-2% dell’energia complessiva, ma questa percentuale salirà probabilmente al 3-4% entro il 2030. A prevederlo è Goldman Sachs, secondo cui la domanda di energia dei data center crescerà del 160% entro la fine di questo decennio.
In particolare, è la domanda di elettricità che “sta decollando”. Lo rileva la IEA nel suo World Energy Outlook: l’uso di elettricità è cresciuto a un ritmo doppio rispetto alla domanda energetica complessiva nell’ultimo decennio. È una tendenza che aumenterà sensibilmente nel prossimo futuro. L’Agenzia internazionale dell’Energia stima che la crescita della domanda di elettricità è destinata ad accelerare ulteriormente negli anni a venire, aggiungendo l’equivalente della domanda del Giappone all’uso globale di elettricità ogni anno.
La fame di elettricità è trainata, oltre che dall’industria leggera (dedicata alla produzione di beni di consumo), dalla mobilità elettrica e dalla refrigerazione, dai data center e dall’intelligenza artificiale. Lo sviluppo crescente dei data center, legato al crescente utilizzo dell’AI, “sta già avendo forti impatti locali”. Il fattore AI si fa sentire, ma non va dimenticato che l’intelligenza artificiale ha anche implicazioni positive in campo energetico, promuovendo lo sviluppo delle reti e della transizione energetica.
Prima ancora di trattare di energia e data center, è bene mettere in luce lo sviluppo dei centri dati. Attualmente si contano 8133 data center, ubicati in 158 paesi nel mondo (Fonte: Data Center Map).
Secondo un report di CBRE, l’incremento è su scala globale:
In futuro, prevede McKinsey, la domanda globale di capacità del data center potrebbe aumentare a un tasso annuo compreso tra il 19% e il 22% dal 2023 al 2030 per raggiungere una domanda annuale di 171-219 GW.
La crescita di queste infrastrutture dovrà fare i conti anche con il loro impatto, in termini energetici e ambientali. L’attività dei data center richiede un gran quantitativo di acqua per i sistemi di raffreddamento, che costituiscono a loro volta il 40% circa del consumo energetico totale. Giusto a esempio: il Financial Times rileva nel 2023 i data center statunitensi hanno consumato oltre 283 miliardi di galloni di acqua, un quantitativo equivalente alla quantità di acqua consumata a Londra in quattro mesi.
Inoltre, la necessità crescente di avviare data center si scontra con vincoli di approvvigionamento energetico, in particolare in Nordamerica e in Europa, dove la crescita di tali infrastrutture è sensibile.
La crescente domanda di energia, dovuta principalmente alla costruzione e alla gestione dei data center utilizzati per addestrare e gestire i modelli di intelligenza artificiale, contribuisce alle emissioni globali di gas serra. Microsoft, nel report 2024 sulla sostenibilità ambientale, ha evidenziato un incremento di emissioni sono aumentate di quasi il 30% dal 2020, causata principalmente dalla costruzione di data center. Idem dicasi di Google: nel 2023 le sue emissioni climalteranti sono state quasi il 50% più alte rispetto al 2019, in gran parte a causa della domanda di energia legata ai data center.
L’aumento previsto delle emissioni di CO2 dei data center si tradurrà non solo in un maggiore impatto, ma anche in un “costo sociale” di 125-140 miliardi di dollari, rileva ancora Goldman Sachs.
La domanda di energia si lega allo sviluppo dei data center e alla capacità computazionale. Nell’ultimo decennio, la crescita della domanda di energia negli Stati Uniti è stata pressoché nulla, nonostante la popolazione e l’attività economica siano aumentate, rileva Goldman Sachs Research, aggiungendo che tale tendenza è destinata a cambiare. Tra il 2022 e il 2030, la domanda di energia aumenterà di circa il 2,4%, di cui un terzo circa sarà legato ai data center.
“Un picco di domanda energetica di questo tipo non si vedeva negli Stati Uniti dai primi anni di questo secolo”, sottolineano gli analisti. I data center utilizzeranno l’8% dell’energia degli Stati Uniti entro il 2030, rispetto al 3% del 2022.
In Europa, dove attualmente sono insediati il 15% dei data center, tra il 2023 e il 2033, grazie sia all’espansione dei centri dati sia all’accelerazione dell’elettrificazione, la domanda di energia in Europa potrebbe crescere del 40% e forse anche del 50%, sempre secondo Goldman Sachs Research. I suoi analisti prevedono che entro il 2030, il fabbisogno energetico di questi data center corrisponderà all’attuale consumo totale di Portogallo, Grecia e Paesi Bassi messi insieme.
Di questa situazione risentirà anche l’Italia, dato che è tra i maggiori Paesi al mondo a ospitarne: nel nostro Paese oggi si contano 147 data center, secondo i dati del Data Center Map.
Alla base delle crescenti richieste di energia dei data center c’è l’intelligenza artificiale. L’impiego di tecniche di AI richiede una notevole potenza di calcolo. I sistemi di Generative AI potrebbero già utilizzare circa 33 volte più energia per completare un’attività rispetto a un software specifico.
Nel complesso, la potenza di calcolo necessaria per sostenere la crescita dell’intelligenza artificiale raddoppia all’incirca ogni 100 giorni (Fonte: Intelligent Computing).
La fame di energia dei data center si riconduce in una sempre crescente domanda di elettricità che si registra in molteplici settori. Siamo giunti nell’era dell’elettricità, come ha affermato Fatih Birol, direttore esecutivo IEA: “nella storia dell’energia, abbiamo assistito all’era del carbone e all’era del petrolio. Stiamo ora entrando rapidamente nell’era dell’elettricità, che definirà il sistema energetico globale in futuro”.
All’incremento di domanda energetica, soprattutto quella elettrica, si dovrà assistere a una riduzione delle emissioni, un obiettivo possibile solo aumentando notevolmente la percentuale di energia da fonti rinnovabili.
Per far sì che l’energia pulita continui a crescere a ritmo sostenuto, sono necessari investimenti decisamente maggiori in nuovi sistemi energetici, in particolare nelle reti elettriche e nell’accumulo di energia. Non solo: occorre che le infrastrutture possano assicurare migliori prestazioni, efficienza ed efficacia.
Per questo occorrono reti elettriche intelligenti: lo sviluppo delle smart grid è un elemento abilitante del sistema. L’intelligenza artificiale sarà un elemento fondamentale per abilitare tutti questi elementi. Giocherà un ruolo prioritario anche in diversi ambiti energetici. Analizzando vasti set di dati, dai modelli meteorologici alle tendenze del consumo energetico, l’AI può prevedere la produzione di energia con una precisione notevole.
Oltre alle previsioni, l’intelligenza artificiale contribuisce a migliorare anche le infrastrutture energetiche, specie fotovoltaico ed eolico. Pensiamo, per esempio, alla manutenzione predittiva dei pannelli solari. Modelli di machine learning monitorano e analizzano costantemente i dati delle installazioni fotovoltaiche, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione, prolungando al contempo la durata di vita delle apparecchiature solari.
A proposito di eolico, la produzione di energia dal vento può essere prevista utilizzando modelli meteorologici e informazioni sulla posizione delle turbine. Tuttavia, le deviazioni nel flusso del vento possono portare a livelli di produzione superiori o inferiori a quelli previsti, facendo aumentare i costi operativi.
Per risolvere questo problema, Google e la sua sussidiaria AI DeepMind hanno sviluppato una rete neurale nel 2019 per aumentare l’accuratezza delle previsioni per la sua flotta rinnovabile da 700 MW. Sulla base di dati storici, la rete ha sviluppato un modello per prevedere la produzione futura fino a 36 ore in anticipo con una precisione molto maggiore di quanto fosse possibile in precedenza.
Questa maggiore visibilità ha consentito a Google di vendere la sua energia in anticipo, anziché in tempo reale. L’azienda ha dichiarato che questo, insieme ad altre efficienze facilitate dall’intelligenza artificiale, ha aumentato il valore finanziario della sua energia eolica del 20%.
Assai rilevante è l’impatto positivo dell’intelligenza artificiale sull’ambiente. Secondo un rapporto di PwC e Microsoft, l’impiego dell’intelligenza artificiale per applicazioni ambientali potrebbe ridurre la carbon intensity fino all’8% entro il 2030.
Il fattore AI è positivo anche nello sviluppo delle tecnologie energetiche del prossimo futuro, caratterizzate da elevate prestazioni e da un impatto ambientale sempre più ridotto.
“L’AI ci sta già aiutando a superare le barriere nelle tecnologie energetiche di prossima generazione”, scrivono su MIT Technology Review Michael Kearney e Lisa Hansmann, di Engine Ventures, una società di venture capital, parte di una realtà fondata dal MIT, che investe in fondatori in fase iniziale che risolvono sfide globali critiche.
I due autori mettono in luce una possibile relazione positiva, tra AI, energia e data center per una virtuosa relazione che li vedrà sempre più legati nel prossimo futuro. “I requisiti di densità di potenza dell’AI richiedono nuovi miglioramenti dell’infrastruttura elettrica, come conduttori avanzati per linee di trasmissione che possono spostare fino a 10 volte più potenza attraverso aree molto più piccole (…) e trasformatori di nuova generazione che consentono l’uso efficiente di energia ad alta tensione. Queste tecnologie offrono significativi vantaggi economici ai data center dell’AI sotto forma di maggiore accesso all’energia e latenza ridotta e consentiranno la rapida espansione della nostra rete elettrica del XX secolo per soddisfare le esigenze del XXI secolo”.
