L’uso dell’intelligenza artificiale, in particolare dei modelli di machine learning come quelli che alimentano i riassunti delle email, i chatbot e i video generativi, richiede una notevole quantità di energia. Tuttavia, determinare con precisione il costo energetico di queste tecnologie rimane una sfida, poiché i modelli di apprendimento automatico possono variare significativamente nella loro configurazione e nel consumo di energia. Le stime esistenti offrono solo una visione parziale dell’uso totale dell’energia da parte dell’IA, e le aziende che possiedono queste tecnologie, come Meta, Microsoft e OpenAI, non hanno divulgato dati dettagliati al riguardo.
Un fattore chiave da considerare è la distinzione tra l’addestramento iniziale di un modello e il suo successivo dispiegamento agli utenti. L’addestramento di modelli di grandi dimensioni, come GPT-3, è particolarmente intensivo in termini di energia, e consuma una quantità di elettricità paragonabile a quella utilizzata annualmente da circa 130 famiglie statunitensi. Tuttavia, è difficile applicare questa cifra ai sistemi attuali, poiché i modelli di IA sono diventati più grandi e, di conseguenza, potrebbero richiedere ancora più energia.
Le aziende potrebbero utilizzare metodi comprovati per rendere questi sistemi più efficienti dal punto di vista energetico, il che potrebbe attenuare l’aumento dei costi energetici. Tuttavia, la mancanza di trasparenza e la segretezza crescente intorno ai modelli di IA più recenti rendono difficile ottenere stime aggiornate.
Il costo energetico dell’IA non si limita solo all’addestramento dei modelli, ma include anche l’energia utilizzata per generare output, un processo noto come “inferenza”. Studi recenti hanno iniziato a stimare l’uso dell’energia per l’inferenza di vari modelli di IA, ma queste cifre variano notevolmente a seconda del compito specifico e della configurazione del sistema.
Complessivamente, la rivoluzione dell’IA generativa comporta un costo planetario ancora sconosciuto, con molte variabili che influenzano il consumo energetico complessivo. Mentre alcuni suggeriscono che l’IA potrebbe aiutare a risolvere i problemi legati alla sostenibilità, è chiaro che la domanda e l’uso dell’energia nel settore dell’Intelligenza Artificiale necessitano di maggiore attenzione e potenzialmente di nuovi approcci per garantire l’efficienza energetica.
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