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Elezioni 25 settembre, Giorgia Meloni rimanda voto per i troppi giornalistiCome gestire la domanda insaziabile di elettricità per alimentare le decine di migliaia di cluster di calcolo necessari per gestire modelli linguistici di grandi dimensioni?àentroilconsumeràtrading a breve termine Ѐ uno dei temi più dibattuti dagli specialisti di AI. Il direttore marketing della società di progettazione di chip Arm Holdings Ami Badani prevede che l’AI potrebbe consumare da sola fino a un quarto di tutta l’energia negli Stati Uniti nel 2030.E le recenti previsioni dell’Agenzia internazionale per l’energia affermano che il consumo di elettricità nei settori dell’intelligenza artificiale, dei data center e delle criptovalute potrebbe eguagliare quello di tutto il Giappone entro il 2026.I temi trattati all’interno dell’articoloFame di energiaData center al limiteUna soluzione più vicina del previstoFame di energiaBadani ha tratteggiato le sue impressionanti previsioni durante la conferenza Brainstorm AI di Fortune a Londra. “ChatGPT richiede 15 volte più energia di una ricerca web tradizionale – ha spiegato – Non saremo in grado di continuare i progressi dell’intelligenza artificiale senza affrontare il problema del potere“.Quando l’intelligenza artificiale generativa sarà applicata a tutti i dispositivi mobili, dai laptop ai tablet fino agli smartphone, dovrà essere in grado di scalare senza sovraccaricare allo stesso tempo la rete elettrica. Badani ha fornico un esempio pratico illustrando le basi di funzionamento di Sora, l’AI generativa di video di OpenAI. “Sono necessari 100.000 chip AI che funzionino alla massima capacità di calcolo e al massimo consumo energetico solo per addestrare Sora. È una quantità enorme.” L’industria tecnologica è in corsa per sviluppare strumenti nuovi e più potenti. Con essi la domanda di elaborazione non potrà che crescere insieme alla necessità di consumo di energia. Microsoft sta prosciugando l’acqua di una località dell’ArizonaData center al limiteEnergia fa rima con data center. I data center per intelligenza artificiale rappresentano attualmente già il 2% del consumo di tutta l’elettricità globale. Il ricorso ai data center diventerà sempre maggiore e potrebbe anche avere effetti a catena sulle infrastrutture energetiche esistenti, spingendo la domanda di elettricità al limite e causando una crisi dell’offerta che potrebbe portare a carenze nei data center in tutto il mondo.Le cose stanno già peggiorando: la domanda di capacità dei data center ha raggiunto livelli record in Europa lo scorso anno, mentre l’assorbimento netto – la somma dello spazio occupato meno la somma dello spazio diventato vacante – è raddoppiato in Nord America, da 1,74 gigawatt a 3,45 gigawatt. “Si prevede che nei prossimi cinque anni i consumatori e le aziende genereranno il doppio dei dati rispetto a tutti i dati creati negli ultimi dieci anni – ha dichiarato di recente Daniel Thorpe, ricercatore di data center presso la ditta JLL – e di conseguenza stiamo già assistendo a un’impennata della domanda di capacità di storage”.Ivo Ivanov, CEO di DE-CIX, prevede che solo per gli Stati Uniti sarà necessario circa il 50% di capacità aggiuntiva dei data center rispetto ai livelli del 2020 e questo solo per far fronte alle spedizioni di unità server previste per il 2027.Inoltre queste infrastrutture, progettate per funzionare con le generazioni precedenti di tecnologie, piuttosto che con server e chip predisposti per l’intelligenza artificiale, andranno costantemente aggiornate. Il design, la velocità di riscaldamento e di funzionamento dei chip AI diverranno un problema per i data center più vecchi. Per mantenere basse le temperature sarà inevitabile il diffondersi del raffreddamento a liquido anziché quello ad aria attualmente più diffuso. Una soluzione più vicina del previstoSoluzioni al dilemma apparentemente insormontabile dell’energia esistono e consistono in primis nello sviluppo progressivo di chip semiconduttori ottimizzati per funzionare con energia minima rispetto ad ora.E curiosamente, secondo molte voci autorevoli la strada per creare questi nuovi chip ripensando i data center per salvarci dalla stra-diffusione dell’intelligenza artificiale… è proprio l’intelligenza artificiale stessa. La sua applicazione per ottimizzare la filiera energetica e migliorare la tecnologia può ridurre notevolmente le esigenze di spazio, alimentazione e raffreddamento e altri requisiti di archiviazione dei dati. In uno strano paradosso, probabilmente il problema è anche la soluzione.

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