L'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA) è in aumento nel mondo moderno e, tra le molteplici preoccupazioni sollevate, rientra anche l'impatto ambientale di tale tecnologia. Si è sviluppato un ampio dibattito pubblico sul consumo energetico dei data center basati sull'IA, ma non si è quasi mai parlato del loro consumo idrico, fino ad ora.
Cosa sono i data center basati sull’IA?
I data center basati sull’Intelligenza Artificiale (IA) sono le strutture fisiche che ospitano le enormi risorse di elaborazione e archiviazione che consentono ai chatbot come ChatGPT di apprendere e ricordare informazioni. In molte parti del mondo, i data center sono ospitati in enormi magazzini, che devono essere alimentati elettricamente 24 ore su 24, con temperature interne rigorosamente controllate per consentire alla tecnologia di funzionare al meglio.
Di conseguenza, i data center hanno attirato l'attenzione negativa dei media per l'enorme quantità di energia che consumano. Si stima che collettivamente i data center IA utilizzino il 2% di tutta l'elettricità generata a livello globale(1).
Tuttavia, meno nota è la quantità d'acqua utilizzata da queste strutture. BBC News ha recentemente citato il Dr. Venkatesh Uddameri, esperto di gestione delle risorse idriche, il quale ha affermato che un tipico data center può utilizzare tra 11 e 19 milioni di litri d'acqua al giorno, all'incirca la stessa quantità di una città tra i 30.000 e i 50.000 abitanti(2).
Nelle aree in cui sono presenti più data center, questo comporta un notevole consumo di risorse idriche locali. In Virginia, ad esempio, sede della più grande concentrazione di data center al mondo, il consumo d'acqua è aumentato di due terzi tra il 2019 e il 2023, passando da 1,13 miliardi di galloni a 1,85 miliardi di m3(3).
Perchè i data center usano così tanta acqua?
I data center basati sull'intelligenza artificiale consumano acqua in due modi, direttamente e indirettamente, e il consumo maggiore si verifica durante la fase di "addestramento", ovvero il periodo in cui l'intelligenza artificiale riceve dati e viene programmata per rispondere.
Il consumo indiretto riguarda l'acqua utilizzata fuori sede per la produzione di energia. Un esempio potrebbe essere l'acqua utilizzata nelle torri di raffreddamento delle centrali elettriche a carbone. Sebbene i data center basati sull'intelligenza artificiale non consumino direttamente quest'acqua, il loro enorme fabbisogno energetico implica che per mantenerli operativi tutto il giorno venga utilizzata più acqua rispetto ad altri tipi di strutture.
Il consumo idrico diretto è l'acqua utilizzata in loco dal data center per il proprio raffreddamento. Quasi tutta l'energia elettrica immessa nei server del data center viene convertita in calore e le dimensioni delle unità non fanno che aggravare questo fenomeno. Pertanto, per mantenere temperature operative stabili, l'acqua viene fatta passare attraverso un sistema di scambio termico per raffreddare le apparecchiature ed evitarne il surriscaldamento.
L'acqua per il raffreddamento è necessaria anche per rispondere alle variazioni della temperatura esterna causate dai modelli meteorologici stagionali. Questo è particolarmente preoccupante considerando la crescente frequenza di estati più calde e la conseguente scarsità d'acqua che si registra in tutto il mondo. Di conseguenza, c'è il rischio che i data center consumino acqua che dovrebbe essere riservata alle comunità a rischio. Nell'estate del 2022, Thames Water ha sollevato preoccupazioni riguardo all'utilizzo di acqua potabile da parte dei data center di Londra per il raffreddamento durante un periodo di siccità. Questo problema è destinato a peggiorare con l'aggravarsi della crisi climatica e la crescente imprevedibilità dei modelli meteorologici.
Il consumo d'acqua può essere impressionante, ma la ricerca pubblicata in "Making AI Less "Thirsty"" suggerisce anche che i data center tecnologicamente meno avanzati potrebbero utilizzare fino a tre volte la quantità d'acqua rispetto ai loro equivalenti moderni. Questo è preoccupante considerando che si prevede che entro il 2030 metà della popolazione mondiale dovrà affrontare un grave stress idrico.
Due avvertenze importanti
Sebbene questo nuovo studio sia sorprendente, è importante ricordare che i dati riguardanti questo argomento sono scarsi; in parte perché sono state condotte poche ricerche per scoprire il consumo di acqua dei data center, e in parte perché – come suggerisce lo studio – le aziende tecnologiche sono desiderose di nascondere il vero costo della tecnologia AI. È anche importante considerare che, sebbene questo report abbia avuto ampia copertura sulla stampa, questa ricerca e la sua metodologia – al momento della stesura, a maggio 2023 – non sono state sottoposte a revisione paritaria. Sebbene ciò non ne sminuisca la potenziale importanza, saranno necessarie ulteriori indagini prima di poter applicare statistiche in modo definitivo a tutti i data center AI.
Cosa si può fare a riguardo?
I ricercatori che hanno ideato il progetto "Making AI Less "Thirsty"" suggeriscono che il momento e il luogo in cui i chatbot AI vengono addestrati hanno un impatto significativo sulla quantità di acqua che utilizzano. Addestrare un chatbot AI in inverno consumerà molta meno acqua rispetto allo stesso periodo in estate. L'importanza della posizione geografica nella scelta dei siti per i data center dovrebbe essere una priorità assoluta per le aziende tecnologiche, così come la tempistica del processo di addestramento nell'anno solare.
Tuttavia, è anche possibile implementare misure per ridurre il consumo di acqua di raffreddamento di un data center, indipendentemente dalla sua ubicazione. Ad esempio, i nostri modelli SIRION™ Mega SF e TF offrono un sistema di osmosi inversa (RO) ad alto flusso e basso consumo energetico, con una richiesta minima di opere di ingegneria civile aggiuntive. Di conseguenza, è possibile rimuovere il 98% delle sostanze organiche disciolte dalle acque reflue di un data center, consentendone il riciclo per l'utilizzo in una torre di raffreddamento e riducendo il consumo di acqua, risparmiando fino al 50% di energia elettrica rispetto a un'unità convenzionale.
A febbraio di quest'anno, un rapporto del National Engineering Policy Centre (NEPC) ha chiesto al governo del Regno Unito di obbligare le aziende tecnologiche a presentare relazioni obbligatorie sul consumo di acqua, il prelievo e le fonti idriche. Pertanto, potrebbe presto diventare necessario per i data center implementare soluzioni più efficienti(4). I nostri esperti di trattamento delle acque possono visitare gli impianti per contribuire a migliorare l'efficienza di un sistema esistente o aiutare i clienti a progettarne uno nuovo. La loro competenza può garantire che i sistemi funzionino in modo ottimale, riducendo al minimo gli sprechi e le probabilità di interruzioni.
Per avere maggiori informazioni riguardo alle soluzioni che possiamo fornire al tuo data center, clicca qui.
(1) Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models - https://arxiv.org/abs/2304.03271
(2) BBC News: Concern UK’s AI ambitions could lead to water shortages - https://www.bbc.co.uk/news/articles/ce85wx9jjndo
(3) Demand for AI is driving data center water consumption sky high - https://techcrunch.com/2024/08/19/demand-for-ai-is-driving-data-center-water-consumption-sky-high/.
(4) Engineering Responsible AI: foundations for environmentally sustainable AI - https://raeng.org.uk/media/2aggau2j/foundations-for-environmentally-sustainable-ai-nepc-report.pdf
Autore | Kalpesh Shah
Kalpesh Shah è un Responsabile Vendite Industriali. Ha iniziato a lavorare nelle vendite interne all'inizio degli anni '90, per poi passare alle internazionali. Nel 2000, il suo interesse lo ha portato alla gestione di progetti che spaziavano dal Servizio Sanitario Nazionale (NHS), all'industria e al settore farmaceutico. In seguito, è passato allo sviluppo del business farmaceutico, attività che ha svolto con successo fino alla sua promozione a Responsabile Vendite Industriali. Kalpesh vanta 26 anni di vasta esperienza in tutti i tipi di sistemi e processi di trattamento delle acque industriali. È in grado di supportare i suoi clienti nella progettazione e nell'implementazione di sistemi di trattamento delle acque efficienti utilizzando una vasta gamma di tecnologie.
