Riscaldamento globale: IA, problema o soluzione?

Per Tim Cook, capo di Apple, l’IA generativa è “un enorme kit di strumenti per tutte le aziende che vogliono diventare neutrali dal punto di vista delle emissioni di anidride carbonica o ridurle in modo sostanziale”. In effetti, l’IA sta trasformando molti settori, dalla sanità alla finanza, dalla logistica ai trasporti. Ma l’IA sta anche suscitando grandi aspettative per salvare il nostro pianeta dagli effetti nocivi del riscaldamento globale.

Tuttavia, i principali modelli linguistici come ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) e Copilot (Microsoft) sono avidi di energia. Hanno bisogno di grandi quantità di elettricità per funzionare. Non abbastanza di questa elettricità è rinnovabile, il che significa maggiori emissioni di gas serra. Inoltre, sono necessarie enormi quantità di acqua per raffreddare i data center e molti materiali rari per produrli.

Nel gennaio 2025, l’azienda cinese DeepSeek ha sviluppato un modello che offre prestazioni equivalenti a quelle dei modelli esistenti, ma che richiede molta meno potenza di calcolo e dati, con un conseguente minor consumo energetico. 

Innovazioni per combattere il riscaldamento globale

L’IA può essere un importante alleato nella lotta al riscaldamento globale. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per monitorare e ridurre le emissioni di CO₂ in vari settori. Ad esempio, i modelli di apprendimento automatico vengono utilizzati per ottimizzare il consumo energetico negli edifici e nei trasporti.

Ecco alcuni esempi di aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale per migliorare la gestione delle risorse energetiche e proteggere la biodiversità:

• Google Earth Engine utilizza l’IA per mappare gli ecosistemi e monitorare i cambiamenti come l’espansione urbana e la deforestazione.
• Ocean Mind utilizza l’intelligenza artificiale per monitorare le attività ittiche ed identificare le pratiche non sostenibili. In particolare, ciò consente una gestione ottimale delle risorse marittime.
• PreviZo è un progetto regionale di intelligenza artificiale nel Centre Val de Loire che mira ad anticipare i periodi di stress idrico per preservare meglio le nostre risorse idriche.

Ci sono iniziative nel settore del lusso?

I marchi del lusso stanno adottando soluzioni di intelligenza artificiale per ridurre il loro impattoambientale. Qui di seguito alcuni esempi:

• Kering è riuscita a ridurre le giacenze  in eccesso del 30% grazie a sistemi intelligenti che regolano automaticamente i livelli di fornitura. Questo approccio riduce al minimo gli sprechi e ottimizza l’uso delle risorse.
• LVMH utilizza ora i gemelli digitali nei suoi centri di distribuzione. Questi modelli virtuali ottimizzano i flussi logistici in tempo reale, anticipano i picchi di attività e regolano le risorse necessarie.
• Nell’ambito del programma “L’Oréal for the Future”, L’Oréal si impegna a incorporare nei suoi prodotti la maggior parte delle materie prime sostenibili entro il 2030. Utilizzando i dati dei suoi ricercatori sui materiali biobased e sull’economia circolare, l’azienda intende sviluppare un modello di intelligenza artificiale in grado di riformulare i cosmetici esistenti. Questo modello mirerà a rendere i prodotti più sostenibili preservandone le proprietà. L’obiettivo è offrire cosmetici meno chimici e quindi meno dannosi per l’ambiente.

Di conseguenza, nell’industria dei beni di lusso ed in altri settori sono in corso numerose iniziative per utilizzare l’IA a favore dell’ambiente. Vengono lanciate sia da grandi che da piccole aziende e da tutti i tipi di organizzazioni. Vale anche la pena di notare che molte aziende tecnologiche si sono impegnate a raggiungere la neutralità delle emissioni di carbonio entro il 2030. Questo vale in particolare per Microsoft, che promette di utilizzare l’IA per ridurre le proprie emissioni.

Tuttavia, noteremo il seguente punto: al momento, l’IA sembra consumare molta più energia di quanta ne risparmi.

L’impatto negativo dell’IA sul pianeta e sul suo ambiente

Microsoft si è impegnata a raggiungere la neutralità delle emissioni di carbonio entro il 2030, ma nel 2023 ha aumentato le sue emissioni di CO2 del 30% rispetto al 2020, in gran parte a causa dell’intelligenza artificiale. L’impronta di carbonio di Microsoft è pari a quella di Haiti, con circa 15 milioni di tonnellate di anidride carbonica.

Perché le emissioni di CO2 sono aumentate con l’arrivo dell’IA?

L’IA generativa utilizza gli LLM (grandi modelli linguistici). Si basano su miliardi di parametri e consumano un’enorme quantità di energia. L’Agenzia Internazionale dell’Energia stima che i data center rappresentino già il 4% del consumo globale di elettricità. Il consumo totale dei data center potrebbe essere moltiplicato per 10 entro il 2026, pari a quello del Giappone!

Le cause principali di questo aumento sono :

• Addestramento del modello: per creare un modello generativo di intelligenza artificiale, l’algoritmo deve essere addestrato su immense quantità di dati. È quindi necessario costruire infrastrutture informatiche estremamente potenti che operano con un numero molto elevato di GPU (Graphics Processing Units). Nel gennaio 2024, Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha voluto acquistare 350.000 GPU H100 da Nvidia.
• Centri dati: gli LLM richiedono centri dati sempre più grandi per archiviare ed elaborare le enormi quantità di dati. Oltre all’elettricità necessaria per il loro funzionamento, i data center necessitano di enormi quantità di acqua per raffreddarli e mantenerli a una temperatura compresa tra 18 e 27 gradi Celsius. Secondo uno studio americano del 2023, una singola richiesta generata dal GPT-4 ingurgita l’equivalente di una piccola bottiglia d’acqua e consuma l’energia necessaria ad alimentare 14 lampadine a LED per un’ora.  Questa cifra è probabilmente già obsoleta, vista la comparsa di modelli molto più potenti nel 2023.
• Come funziona l’IA: questa è la fase di inferenza, cioè quando un utente pone una domanda al modello LLM. I processori che eseguono le IA sono anche GPU e possono consumare da 5 a 6 volte più energia rispetto alla fase di addestramento.

Per dare qualche esempio concreto, un’interrogazione su un LLM come ChatGPT consuma circa 10-20 volte più energia di una normale ricerca su Google. E creare una singola immagine utilizzando il generatore di immagini DALL-E richiede l’energia necessaria per ricaricare uno smartphone da 0 a 100%.

Abbiamo visto che l’IA può aiutare a combattere il cambiamento climatico, ma che la sua impronta ecologica, e in particolare quella dei modelli LLM, è fonte di preoccupazione.

Come possiamo limitare l’impatto complessivo dell’IA sull’ambiente?

In occasione del Vertice sull’IA tenutosi a Parigi nel febbraio 2025, è stata annunciata una coalizione per l’IA ecologicamente sostenibile. La coalizione riunisce diverse parti interessate della catena di valore dell’IA, tra cui la Francia, il Programma delle Nazioni Unite per l’Ambiente (UNEP) e l’Unione Internazionale delle Telecomunicazioni (UIT). È la prima volta che la dimensione ambientale viene affrontata in un incontro internazionale sull’IA. L’obiettivo di questa coalizione è quello di portare l’IA su una strada più sostenibile ed ecologica.

Per Thomas Cottinet, direttore di Ecolab, “l’IA non è la bacchetta magica, ma è parte della soluzione”. Inoltre, nell’estate del 2024, la Francia sarà il primo Paese a proporre un quadro generale per l’Intelligenza Artificiale Frugale.

L’IA frugale riunisce tutte le pratiche e i riflessi da seguire per ridurre al minimo il suo impatto. Si tratta quindi di un’IA che utilizza meno risorse (materie prime, acqua, elettricità, ecc.) durante il suo intero ciclo di vita.

« Se adottiamo questa svolta verso un’IA frugale, saremo in grado di continuare a innovare grazie all’IA, compiendo al contempo gli sforzi necessari per raggiungere i nostri obiettivi ambientali e, così facendo, creare un’industria responsabile che offra un vantaggio competitivo. »

Thomas Cottinet, direttore di Ecolab

Scegliere responsabilmente l’IA significa privilegiare modelli più piccoli e specifici, bilanciando prestazioni e consumo energetico. L’IA tradizionale, incentrata su compiti predittivi e analitici, è ancora utile e consuma meno energia dell’IA generativa. L’utilizzo di GPU meno avide di energia, come quelle di Ampere Computing, e la scelta di fonti energetiche a basse emissioni di carbonio per i data center sono essenziali.

Il settore del lusso, con le sue esigenze di qualità e sostenibilità, sembra essere il campo ideale per sperimentare un’IA più sobria, al fine di limitare l’impatto sul pianeta. Grazie all’IA, i marchi del lusso possono ottimizzare le loro catene di approvvigionamento, ridurre l’impronta di carbonio o progettare prodotti più ecologici, pur mantenendo standard elevati.

Inoltre, ogni piccola cosa conta e vedremo come ognuno di noi può limitare l’impatto dell’utilizzo dell’IA sul nostro pianeta e come possiamo conciliare l’innovazione con il rispetto dell’ambiente.

Ecco alcune buone pratiche da tenere a mente:

1. Siate parsimoniosi nell’uso dell’IA: non è necessario usare l’IA generativa per fare un calcolo o una lista della spesa! Interrogate un motore di ricerca tradizionale per trovare una data, un sinonimo o una definizione.
2. Ottimizzate i prompt: invece di mettere insieme diverse frasi, costruite un prompt chiaro e preciso che eviti troppe domande e risposte.
3. Cancellare i dati archiviati e inutilizzati: Prendete l’abitudine di eliminare gli scambi non necessari. Ciò contribuisce ad alleggerire i centri dati e a ridurre l’impronta di carbonio.
4. Privilegiate i modelli specializzati e più piccoli: l’utilizzo dell’ultimo modello GPT-4 è spesso inutile. Per rivedere un testo e la sua grammatica, ad esempio, è meglio optare per versioni precedenti come GPT-3 o Grammarly. Inoltre, è meglio privilegiare l’uso degli assistenti AI (ChatGPT, Mistral AI), che sono più ecologici e forniscono la risposta alle domande, piuttosto che gli AI Search (Copilot, Gemini), che spesso sono collegati ai motori di ricerca e indicano dove trovare la risposta.
5. Privilegiare i modelli open-source: i modelli open-source consentono di eseguire un’IA sulla propria infrastruttura senza mobilitare server distanti. Il rappresentante di Mistral ha sottolineato le virtù dell’open source, che evita di moltiplicare il numero di modelli di IA e limita l’impatto climatico della formazione dell’IA.

Uno studio condotto da Green IT e Publicis mostra che dopo 5 richieste, l’EcoIndex di Mistral AI mantiene il suo punteggio a 45/100, mentre quello di ChatGPT scende a 38. Se il 5% dei francesi che utilizzano molto spesso l’intelligenza artificiale preferisse Mistral, si eviterebbero 141.440 kg di emissioni di CO2 e si risparmierebbero 2.121.600 litri d’acqua.

In conclusione

L’IA, e in particolare l’IA generativa, grazie ai suoi potenti algoritmi e alle sue applicazioni innovative, è diventata essenziale per molti individui e organizzazioni. Tuttavia, la sua impronta ecologica, spesso sottovalutata, presenta sfide importanti per la transizione energetica. Per rendere l’IA più sostenibile, è fondamentale ottimizzare le infrastrutture, promuovere algoritmi efficienti dal punto di vista energetico e lanciare iniziative per rendere i centri dati più ecologici.

Concentrandosi sull’IA frugale, ossia sull’adozione di pratiche eco-responsabili nella progettazione, nel funzionamento e nell’utilizzo dell’IA, possiamo tutti beneficiare dei suoi vantaggi tecnologici riducendo al contempo il suo impatto negativo sull’ambiente.

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