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Di Goldfinger

Tanto si spinge per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale che da un lato è risaputo che si tratti di un sistema che per essere alimentato, necessita di una mole di energia sempre crescente. Il fattore consumi energetici di cui la AI si serve per vivere aumenteranno certamente man mano la dipendenza da tale sistema quantistico, aumenterà nel prossimo futuro per arrivare all’apice quando la AI dettasse legge sui sistemi industriali robotizzati e sul mantenimento dei dati nell’intero pianeta. A questo punto il consumo di risorse e di energia sarà ai livelli massimi. Non ci credete? benissimo a questo punto chiederò alla stessa AI se per poter vivere debba consumare tanta energia oppure poca.

Interroghiamo la stessa Intelligenza artificiale

Domanda alla AI: L’intelligenza artificiale consuma molta energia? La AI risponde così:

– Sì, l’intelligenza artificiale consuma molta energia, soprattutto a causa della crescente domanda di potenza di calcolo nei data center. Nel 2024, i data center hanno consumato circa 415 terawattora (TWh) di elettricità, pari all’1,5% del consumo energetico globale, con un aumento annuo del 12% dal 2017  quattro volte più rapido della crescita complessiva della domanda elettrica. 

• Consumo per singola richiesta
• Chatbot testuale (es. ChatGPT, Gemini): tra 0,24 Wh (Google) e 0,34 Wh (OpenAI) per ogni prompt. 
• Ricerca su Google: circa 0,0003 kWh (0,3 Wh), quindi l’IA può consumare fino a 10 volte di più per una singola richiesta. 
• Consumo per generazione di contenuti
• Immagine generativa (es. DALL·E, Midjourney): circa 2,9 Wh per immagine — equivalente alla ricarica completa di uno smartphone. 
• Video generativo (es. 6 secondi): da 20 Wh a oltre 100 Wh, con consumi che crescono esponenzialmente con risoluzione e durata (es. 4K raddoppia o triplica il consumo).
• Consumo sistemico e proiezioni future
• Addestramento di modelli come GPT-3 richiede circa 1.300 MWh, pari al consumo annuo di circa 130 case statunitensi. 
• Entro il 2027, l’intero settore dell’IA potrebbe consumare tra 85 e 134 TWh all’anno, equivalente al fabbisogno energetico di nazioni come l’Olanda, la Svezia o l’Argentina. 
• Entro il 2030, i data center potrebbero consumare 945 TWh, il doppio del consumo attuale. 
• Nel 2028, l’IA potrebbe assorbire più della metà dell’elettricità destinata ai data center. 
• Impatto idrico e soluzioni
• Il raffreddamento dei server richiede grandi quantità d’acqua: alcuni data center usano fino a 2,1 milioni di litri al giorno.
• Tuttavia, molte aziende stanno passando a sistemi di raffreddamento ad aria o a ricircolo, riducendo l’impatto idrico.
• Aziende come Google e Microsoft stanno investendo in energia nucleare (piccoli reattori modulari) per alimentare i data center con energia stabile e a basse emissioni.
• In sintesi, se il consumo per singola richiesta è piccolo, la scala globale dell’uso rende l’IA estremamente energivora, con impatti crescenti su reti elettriche, acqua e obiettivi climatici. 

Risposta generata dall’IA. 

Il mainstream e le notizie fuorvianti

Comprendo che nella forma della notizie possano esistere piccole differenze, parziali diversità, tuttavia non è per me comprensibile che possano esistere diversità sostanziali. Nelle prossime righe da un articolo della giornalista Teresa Monaco si comprenderà come il mainstream divulghi notizie, seguendo spesso obbiettivi puramente fuorvianti e a mio parere anche politici. Questo è comprensibile dal fatto che in questo caso la medesima AI si autoaccuserebbe svelandosi un’idrovora energetica mentre il mainstream sostiene che  la AI possa ridurre i consumi energetici e alleggerire le bollette delle famiglie.

Dato che come spiegato nelle prossime righe la AI gestirà i nostri consumi potrebbe anche essere che dopo un range predefinito, la medesima AI possa chiuderci i contatori o limitare i nostri consumi ma è necessario comprendere un secondo concetto. A questo punto cosa servirebbe alleggerire le bollette, quando dall’altro canto aumenterebbero i consumi globali a carico dell’energia? Chi pensate pagherà l’energia consumata per la sopravvivenza della AI? Babbo Natale? In realtà pagheremo ancora noi, forse non tramite le nostre bollette ma con copiosi aumenti della tassazione. Detto questo come potete notare, le notizie del mainstream sono a mia opinione del tutto fuorvianti e politicizzate e questo articolo ne è la “pistola fumante”, la prova certa per intenderci. Se in futuro si ricorrerà alle centrali atomiche allora il discorso potrebbe cambiare ma non tanto per i consumi energetici che rimarranno altissimi per poter sostenere la vita della AI ma perchè l’energia atomica è certamente meno costosa di quella prodotta dal greggio e da altre materie prime.

L’intelligenza artificiale può ridurre i consumi energetici e alleggerire la bolletta delle famiglie

Di Teresa Monaco

L’intelligenza artificiale sta entrando sempre più nelle strategie di gestione dell’energia, con possibili effetti diretti anche sui costi sostenuti da imprese e cittadini. Secondo uno studio presentato da ENEA nel 2026, l’uso di sistemi intelligenti per l’analisi dei dati energetici può migliorare l’efficienza degli impianti e ridurre gli sprechi. In un contesto europeo caratterizzato da prezzi dell’energia ancora instabili e da trasformazioni del mercato energetico, l’applicazione dell’IA alla gestione dei consumi rappresenta una leva per contenere la spesa energetica. L’analisi suggerisce che l’integrazione tra algoritmi predittivi e sistemi di monitoraggio possa trasformare il modo in cui vengono gestiti edifici, reti e infrastrutture energetiche.

Evoluzione tecnologica nella gestione intelligente dell’energia

Negli ultimi anni la gestione dell’energia è diventata più complessa a causa della crescita della domanda elettrica e della diffusione delle rinnovabili. In questo contesto, l’intelligenza artificiale emerge come uno strumento capace di analizzare grandi quantità di dati provenienti da contatori intelligenti, sensori e sistemi di monitoraggio. Secondo ENEA, gli algoritmi avanzati permettono di individuare modelli di consumo e prevedere l’andamento della domanda energetica, offrendo un supporto concreto alla gestione delle reti.

L’analisi automatizzata dei dati consente di intervenire direttamente sull’efficienza operativa dei sistemi energetici. In particolare:

• I sistemi basati su intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati provenienti da sensori, contatori intelligenti e sistemi di monitoraggio energetico.
• Gli algoritmi sono in grado di individuare modelli di consumo energetico che non sarebbero facilmente rilevabili con metodi tradizionali.
• I modelli predittivi permettono di anticipare l’andamento della domanda energetica e di regolare in modo più efficiente il funzionamento degli impianti.
• Questo approccio consente di individuare inefficienze e migliorare la gestione operativa delle reti energetiche, contribuendo a un sistema più stabile e ottimizzato.

Impatti economici dell’intelligenza artificiale sui consumi energetici

L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore energetico non riguarda soltanto l’innovazione tecnologica ma anche le implicazioni economiche per famiglie e imprese. Il costo dell’energia rappresenta infatti una componente rilevante della spesa domestica e dei bilanci aziendali, spesso visibile direttamente nella bolletta energetica delle famiglie e, in particolare, nella bolletta della luce. Migliorare l’efficienza nella gestione dei consumi può quindi tradursi in una riduzione concreta delle spese energetiche.

Secondo le analisi citate da ENEA, l’impiego di modelli predittivi e sistemi avanzati di analisi dei dati permette di ridurre gli sprechi energetici e migliorare la programmazione dei consumi. Questo significa utilizzare l’energia in modo più efficiente, evitando picchi inutili e ottimizzando l’uso degli impianti. Nel lungo periodo, la diffusione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale potrebbe favorire un sistema energetico più efficiente e sostenibile dal punto di vista economico, con effetti che possono riflettersi anche sulle strategie dei fornitori di energia elettrica.

Strategie di innovazione energetica nella transizione digitale

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella gestione dell’energia si inserisce in un processo più ampio di trasformazione digitale del settore energetico. La diffusione dei contatori intelligenti, delle piattaforme di monitoraggio dei consumi e dei sistemi automatizzati di gestione degli edifici sta creando nuove opportunità per migliorare l’efficienza energetica. In questo contesto, la capacità di analizzare grandi quantità di dati diventa un elemento centrale per decisioni operative più rapide e precise.

Secondo ENEA, l’intelligenza artificiale può contribuire a sviluppare modelli energetici più flessibili e adattabili alle variazioni della domanda. L’ente sottolinea che la combinazione tra innovazione digitale, efficienza energetica e gestione intelligente dei dati rappresenta una delle chiavi per affrontare le sfide della transizione energetica. In prospettiva, queste tecnologie potrebbero svolgere un ruolo sempre più importante nel migliorare la sostenibilità del sistema energetico e contenere i costi dell’energia, influenzando anche il modo in cui cittadini e imprese valutano le diverse offerte luce e gas o confrontano le principali offerte gas disponibili.

Fonte: https://www.papernest.it/news/intelligenza-artificiale-riduzione-consumi-energia-bollette/

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Author: Goldfinger

Goldfinger è un giornalista specializzato in misteri, opinioni politiche, religione, etica e società ha uno stile talvolta piuttosto controverso nelle opinioni, diciamo che in genere è “ fuori dal coro”, fuori dagli schemi tradizionali