L’ascesa dell’intelligenza artificiale (AI) e delle tecnologie AI generative è stata meteorica negli ultimi due anni. Per alcune persone esperte di tecnologia, ogni mattina inizia con l’aiuto dell’AI, dall’allarme intelligente che monitora il loro ciclo di sonno all’app di notizie che seleziona articoli in base ai loro interessi.
Ma dietro queste comodità senza soluzione di continuità si nasconde una realtà nascosta: queste tecnologie fanno parte di una crescente crisi energetica. Man mano che le tecnologie AI come l’AI generativa avanzano, non solo trasformano le nostre vite; richiedono una grande quota dell’elettricità mondiale.
Impatto dell’AI sulle infrastrutture energetiche
La sfida è evidente. Come uno degli sforzi IT moderni più energivori, i sistemi AI richiedono notevoli emissioni di carbonio e elettricità. Infatti, il mondo potrebbe non essere pronto per le loro esigenze.
Nel 2023, il mondo ha conosciuto le implicazioni dell’AI generativa e entro il 2024, il suo utilizzo in vari settori si è ampliato. Di conseguenza, i data center che alimentano questi modelli AI stanno diventando grandi consumatori di elettricità.
Infatti, Forbes ha notato che GPT-4 ha richiesto oltre 50 gigawatt-ore per l’addestramento, equivalente allo 0,02% della produzione annuale di elettricità della California. Inoltre, richiede 50 volte più energia del suo predecessore, GPT-3.
Le statistiche sono impressionanti. A livello globale, i data center e le loro reti di trasmissione ora contribuiscono al 3% del consumo energetico globale, emettendo tanto anidride carbonica quanto il Brasile.
Inoltre, l’escalation dei requisiti energetici non mostra segni di rallentamento. Secondo una proiezione dell’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), la domanda globale di elettricità passerà da 460 terawatt-ore nel 2022 a 1 000 TWh entro il 2026.
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Negli Stati Uniti, la domanda di energia dei data center dovrebbe aumentare da 200 TWh nel 2022 a 260 TWh entro il 2026, rappresentando il 6% del consumo energetico totale del paese. Le proiezioni suggeriscono che questa domanda raddoppierà entro il 2030.
In questo contesto, Ayush Ranjan, CEO di Huddle01, ha evidenziato in un’intervista con BeInCrypto l’urgente necessità di soluzioni come DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network).
“I data center AI richiedono una notevole quantità di elettricità per il calcolo e il raffreddamento. Se le applicazioni AI continuano a crescere al ritmo attuale, vedremo un notevole stress sia sulle reti energetiche locali che globali che si rivelerà insostenibile. Questo onere continuerà ad aumentare man mano che i sistemi AI diventano sempre più complessi nel tempo. Ciò porterà nuovamente a maggiori emissioni e instabilità della rete,” ha spiegato Ranjan.
La concentrazione geografica dei data center aggrava le sfide. Ad esempio, il Nord Virginia ospita il più grande hub di data center a livello mondiale, consumando elettricità equivalente a quella di 800 000 case. Questa concentrazione crea pericolose fluttuazioni nella domanda di energia, ponendo gravi rischi alle infrastrutture energetiche.
Come DePIN risolve le sfide
In risposta, DePIN offre una soluzione promettente sfruttando risorse hardware sottoutilizzate per distribuire i compiti computazionali più efficacemente. Decentralizzando il consumo energetico e incentivando l’uso del calcolo distribuito, le reti DePIN potrebbero alleviare notevolmente l’onere energetico imposto dall’AI, offrendo una via per un accesso più sostenibile e democratizzato alle risorse AI.
Ranjan ha ulteriormente chiarito che i DePIN distribuiscono il consumo energetico e il carico di lavoro, alleggerendo l’onere su qualsiasi singolo punto. Invece di fare affidamento su enormi data center centralizzati, DePIN dispiega più nodi, spesso utilizzando infrastrutture sottoutilizzate per scaricare i calcoli più vicino agli utenti finali.
“Ciò riduce il carico sui server e distribuisce il consumo energetico più uniformemente tra le regioni, alleggerendo l’onere sulle reti energetiche,” ha detto Ranjan a BeInCrypto.
Attualmente, l’84% dei data center è concentrato negli Stati Uniti, in Europa e in Cina, rendendo i trasferimenti di dati meno efficienti dal punto di vista energetico. Tuttavia, il calcolo distribuito, parte integrante di DePIN, minimizza i trasferimenti di dati a lunga distanza e ad alta intensità energetica tipici dei data center centralizzati.
“Suddividere il consumo energetico tra più dispositivi e regioni, riducendo il carico sui data center e sulle reti energetiche sfruttando dispositivi o risorse esistenti per costruire la rete sarà cruciale per risolvere questo problema,” ha affermato Ranjan.
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Progetti DePin per le esigenze dell’IA
Secondo Ranjan, diversi progetti DePIN, come Filecoin Green, Akash Network, Render e Grass, si concentrano sulle esigenze energetiche dell’IA.
Il progetto Daylight Energy, supportato dalla nota società di venture capital Andreessen Horowitz (a16z), mira a trasformare le operazioni della rete energetica attraverso risorse energetiche distribuite (DERs). Questa iniziativa migliora la reattività della rete e promuove pratiche energetiche sostenibili sfruttando dati in tempo reale da DERs come pannelli solari e batterie intelligenti.
Inoltre, il 10 settembre, Daylight Energy ha annunciato una partnership con DIMO Network per permettere ai veicoli elettrici (EV) di supportare le reti elettriche. Questa collaborazione utilizza le API EV di DIMO per integrare gli EV nell’ecosistema di gestione dell’energia, facilitando così l’uso di energia pulita e la gestione dell’energia in tempo reale per tutti i proprietari di EV.
Le reti DePIN risolvono anche altre sfide delle infrastrutture centralizzate, come i frequenti blackout. Ad esempio, un recente interruzione IT che coinvolge Microsoft e CrowdStrike ha interrotto importanti servizi in tutto il mondo. Tuttavia, le reti DePIN sono meno soggette a tali interruzioni perché non hanno un unico punto di fallimento.
Attualmente, la capitalizzazione di mercato totale dei progetti DePIN supera i 20,5 miliardi USD. Inoltre, il numero totale di dispositivi DePIN ha superato i 18 milioni. Tuttavia, DePIN affronta ancora sfide di scalabilità poiché l’adozione mainstream di queste reti richiede un’elevata potenza computazionale.
“Molti DePIN si affidano a una combinazione di dispositivi, dai dispositivi edge a bassa potenza ai piccoli data center. Scalare la rete e coordinare le risorse dispiegate per eguagliare la potenza computazionale di un data center centralizzato rimane una sfida formidabile per l’industria,” ha osservato Ranjan.
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Tuttavia, mentre l’idea di DePIN che salva il mondo da una crisi energetica globale è ancora agli inizi, ulteriori innovazioni e adozioni sono essenziali. Ranjan crede che gli incentivi token possano aiutare a incrementare l’adozione.
“A causa delle limitazioni hardware dei dispositivi edge per gestire il carico di lavoro dell’IA, un’ampia adozione è cruciale affinché qualsiasi DePIN possa scalare e trovare un caso d’uso mainstream. Gli incentivi token aiutano a guidare l’intento di utilizzo e partecipazione,” ha concluso Ranjan.
Infatti, mentre le esigenze energetiche dell’IA aumentano, DePIN offre una soluzione vitale decentrando il carico computazionale. Potrebbe ridurre notevolmente lo stress sulle infrastrutture energetiche globali.
Le reti DePIN promettono un approccio più sostenibile alla gestione delle crescenti esigenze energetiche dei sistemi IA avanzati sfruttando hardware sottoutilizzato e computing edge. Questa strategia potrebbe potenzialmente evitare una crisi energetica e favorire un accesso più equo alla tecnologia.
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