L’intelligenza artificiale (AI) si sta affermando come una tecnologia chiave trasversale, con il potenziale di trasformare numerosi settori, incluso quello energetico. Ma se da un lato è uno strumento potente, dall’altro comporta anche una crescente domanda di elettricità, soprattutto legata alla formazione degli algoritmi e al funzionamento dei data center. L’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA) stima che il consumo di elettricità dei data center potrebbe arrivare a 945 TWh entro il 2030, superando quello annuale di Paesi interi come il Giappone.
Cresce l’energia richiesta… ma anche l’intelligenza della rete
La diffusione dell’AI comporta inevitabilmente un aumento dei consumi, ma la tecnologia può anche diventare un fattore di ottimizzazione. Se impiegata correttamente, infatti, l’AI è in grado di:
- Migliorare la gestione delle reti elettriche, soprattutto quelle flessibili e decentralizzate;
- Prevedere la produzione da fonti rinnovabili come il sole e il vento;
- Ottimizzare sistemi di accumulo (batterie), suggerendo quando caricare e scaricare;
- Supportare la manutenzione predittiva degli impianti attraverso l’analisi di immagini e dati;
- Identificare potenziali colli di bottiglia e migliorare la pianificazione delle infrastrutture.
Un contributo concreto alla riduzione dei consumi
Secondo le simulazioni della IEA, se le soluzioni AI venissero implementate su larga scala, si potrebbero ottenere risultati significativi:
- Risparmi annuali fino a 110 miliardi di dollari nella gestione degli impianti elettrici;
- Diminuzione dei consumi nel settore dei trasporti fino al 20%;
- Miglioramenti dell’8% nell’efficienza energetica dell’industria leggera.
Inoltre, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale potrebbe liberare circa 175 GW di capacità di trasmissione nelle reti esistenti, grazie a una gestione più intelligente.
Data center e ottimizzazione energetica
Mentre aumentano le esigenze di calcolo, i data center stanno migliorando la propria efficienza attraverso indicatori come il Power Usage Effectiveness (PUE), che misura quanta energia viene effettivamente utilizzata per far funzionare i server IT rispetto al totale assorbito. Un PUE più vicino a 1 indica un’ottima efficienza.
Tuttavia, secondo le stime IEA, le emissioni legate al funzionamento dei data center potrebbero salire fino a 300 milioni di tonnellate di CO₂ entro il 2035, o addirittura 500 milioni in scenari ad alta domanda. Una parte di queste emissioni può però essere compensata dai risparmi energetici resi possibili dall’uso dell’AI.
Integrazione con fonti a basse emissioni
La tendenza è sempre più quella di alimentare l’intelligenza artificiale con energia pulita:
- In Olanda, l’88% dei data center appartenenti alla Dutch Data Center Association utilizza fonti rinnovabili;
- Negli Stati Uniti, aziende come Microsoft, Google e Amazon stanno investendo in reattori modulari nucleari per garantire un’alimentazione stabile e sostenibile alle loro infrastrutture digitali.
Innovazione e futuro
L’IEA sottolinea come l’AI possa diventare un acceleratore dell’innovazione energetica. Tuttavia, ad oggi solo l’1% dei brevetti nel settore energetico include elementi di intelligenza artificiale. C’è quindi un ampio margine per un’integrazione più profonda tra queste due aree.
Per affrontare le sfide energetiche globali, sarà fondamentale saper coniugare digitalizzazione e sostenibilità, sfruttando l’AI non solo per semplificare i processi, ma anche per ridurre l’impatto ambientale.
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