Fabio Lauria

Green AI: La Rivoluzione Sostenibile dell'Intelligenza Artificiale

July 25, 2025
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Introduzione: L'Urgenza della Sostenibilità nell'Era dell'AI

La Green AI rappresenta uno dei paradigmi più cruciali del 2025, emergendo come risposta necessaria all'esplosivo crescita dell'intelligenza artificiale e al suo impatto ambientale. La Green AI è più rispettosa dell'ambiente e inclusiva dell'AI convenzionale, poiché non solo produce risultati accurati senza aumentare i costi computazionali, ma garantisce anche che l'innovazione tecnologica proceda di pari passo con la responsabilità ambientale.

L'urgenza di questo approccio è dimostrata dai dati più recenti: secondo il MIT News, i requisiti energetici dei data center nel Nord America sono aumentati da 2.688 megawatt alla fine del 2022 a 5.341 megawatt alla fine del 2023, in parte guidati dalle richieste dell'AI generativa. Ancora più significativo, secondo il MIT Technology Review, il 4,4% di tutta l'energia negli Stati Uniti ora va verso i data center, con l'intensità carbonica dell'elettricità utilizzata dai data center che è il 48% più alta della media statunitense (secondo uno studio della Harvard T.H. Chan School of Public Health).

L'Impatto Ambientale dell'AI: Una Crisi in Evoluzione

Consumi Energetici Esplosivi

La crescita dell'AI ha portato a un cambiamento drammatico nel panorama energetico globale. Secondo il MIT Technology Review, dal 2018, i data center rappresentano ora il 4,4% della domanda totale, rispetto all'1,9% del 2018. Le proiezioni future sono ancora più allarmanti: secondo un rapporto dell'Agenzia Internazionale dell'Energia, il consumo di elettricità dei data center è proiettato a più che raddoppiare entro il 2030.

I modelli di AI generativa stanno spingendo questi numeri verso l'alto. Come evidenziato dal MIT News, l'allenamento di un cluster di AI generativa potrebbe consumare sette o otto volte più energia di un tipico carico di lavoro computazionale. Per contestualizzare, l'allenamento di GPT-3 ha consumato 1.287 megawatt ore di elettricità (sufficiente per alimentare circa 120 case americane medie per un anno), generando circa 552 tonnellate di anidride carbonica.

L'Escalation della Potenza Hardware

La corsa verso modelli sempre più potenti ha portato a un'escalation della potenza hardware. Secondo Deloitte, le GPU per l'AI funzionavano a 400 watt fino al 2022, mentre le GPU all'avanguardia per l'AI generativa del 2023 funzionano a 700 watt, e i chip di nuova generazione del 2024 dovrebbero funzionare a 1.200 watt. Questo rappresenta un aumento esponenziale che mette a dura prova l'infrastruttura energetica globale.

Soluzioni Hardware per l'Efficienza Energetica

Chip Specializzati: La Rivoluzione dell'Hardware AI

La risposta dell'industria hardware alla crisi energetica dell'AI si sta materializzando attraverso chip sempre più specializzati ed efficienti:

Tensor Processing Units (TPU): Secondo TechTarget, i TPU sono ASIC progettati per un alto volume di computazione a bassa precisione con più operazioni di input/output per joule. La TPU v6e è il chip Trillium più recente, rilasciato nell'ottobre 2024, con prestazioni di calcolo di picco per chip 4,7 volte superiori rispetto alla TPU v5e.

Field-Programmable Gate Arrays (FPGA): Come evidenziato da IBM, gli FPGA sono anche ben adatti per compiti che valorizzano l'efficienza energetica rispetto alle velocità di elaborazione e offrono la flessibilità necessaria per adattarsi all'evoluzione rapida degli algoritmi AI.

Application-Specific Integrated Circuits (ASIC): Secondo Geniatech, gli ASIC offrono i vantaggi di basso consumo energetico, velocità e un piccolo footprint, rappresentando la soluzione più efficiente per carichi di lavoro AI specifici e ad alto volume.

L'Emergere dell'Edge AI

Una tendenza cruciale per la sostenibilità è il movimento verso l'edge computing. Secondo Geniatech, Gartner prevede che entro il 2025, l'edge computing elaborerà il 75% dei dati generati da tutti i casi d'uso, riducendo significativamente la necessità di trasmissione dati ai data center centralizzati e l'energia associata.

Progressi nell'Efficienza Energetica

Miglioramenti Drammatici nelle Prestazioni per Watt

L'industria sta facendo progressi significativi nell'efficienza energetica. Secondo NVIDIA, ha raggiunto un guadagno di efficienza di 10.000x nell'allenamento e inferenza AI dal 2016 al 2025, dimostrando il potenziale per miglioramenti drammatici.

Tuttavia, la realtà è più complessa. Come riportato da David Mytton nel suo blog DeVSustainability, i server a doppio socket ora consumano tra 600-750 W, rispetto ai 365 W del periodo 2007-2023, indicando che mentre l'efficienza per operazione migliora, la potenza totale dei sistemi continua a crescere.

Ottimizzazioni Software e Architetturali

Le strategie software stanno emergendo come complemento cruciale ai miglioramenti hardware:

Ottimizzazione dei Modelli: I modelli quantum tendono a richiedere significativamente meno parametri per l'allenamento rispetto alle loro controparti classiche, suggerendo approcci alternativi per ridurre la complessità computazionale.

Gestione Intelligente dell'Energia: Secondo il MIT Sloan, limitando l'utilizzo a 150 o 250 watt (circa il 60% all'80% della loro potenza totale) a seconda del processore utilizzato, non solo si riduce il consumo complessivo di energia dei carichi di lavoro; si riducono anche le temperature operative.

Iniziative Aziendali e Impegni Ambientali

Microsoft: Leadership nella Carbon Negativity

Microsoft ha assunto uno degli impegni più ambiziosi del settore. Come dichiarato nel blog ufficiale Microsoft del 2020, "Entro il 2025, passeremo al 100% di fornitura di energia rinnovabile, il che significa che avremo accordi di acquisto di energia per energia verde contrattata per il 100% dell'elettricità che emette carbonio consumata da tutti i nostri data center, edifici e campus."

L'azienda ha inoltre istituito un nuovo fondo per l'innovazione climatica da 1 miliardo di dollari per accelerare lo sviluppo globale di tecnologie di riduzione, cattura e rimozione del carbonio.

Tuttavia, la realtà presenta sfide. Secondo GeekWire, Microsoft l'anno scorso ha emesso più di 15,4 milioni di tonnellate metriche di anidride carbonica equivalente, con le emissioni scope 3 che rappresentano più del 96% della sua impronta carbonica.

Google: Pioniere nell'Energia Rinnovabile

Google ha raggiunto traguardi significativi nella sostenibilità. Secondo il sito ufficiale Google Sustainability, "Nel 2017, Google si è impegnata a pareggiare il 100% del suo consumo energetico con energia rinnovabile. Questo obiettivo è stato raggiunto con successo nel 2020."

L'azienda continua a investire massicciamente: secondo il report di sostenibilità Google 2025, "Nel 2024, abbiamo contrattato ulteriori 19 GW di nuova energia rinnovabile in 16 paesi, e ci siamo espansi nell'energia nucleare con la firma del nostro primo accordo di acquisto di energia nucleare su larga scala."

Amazon Web Services: La Sfida della Scala

AWS, il più grande provider cloud al mondo, ha fissato obiettivi ambiziosi ma affronta critiche per la trasparenza. Secondo Climatiq, "Amazon ha annunciato 18 nuovi progetti di energia eolica e solare nelle regioni AWS negli Stati Uniti, Finlandia, Germania, Italia e Regno Unito, per un totale di 5,6 GW di nuova capacità di energia rinnovabile."

Tuttavia, secondo la stessa fonte, "le critiche al reporting dell'impronta carbonica di AWS possono essere riassunte come non granulare, non trasparente e non utile per i team tecnologici che cercano di ottimizzare il loro utilizzo."

Framework e Strumenti per la Green AI

Strumenti di Monitoraggio delle Emissioni

L'industria ha sviluppato diversi strumenti per monitorare e ridurre l'impatto ambientale dell'AI:

CarbonTracker e CodeCarbon: Secondo Carbon Credits, "Alcuni degli strumenti utilizzati per stimare l'impronta carbonica delle tecnologie AI sono CarbonTracker, CodeCarbon, Green algorithms e PowerTop."

eco2AI: Come descritto in Doklady Mathematics, "eco2AI è una libreria open-source capace di tracciare le emissioni di carbonio equivalenti durante l'allenamento o l'inferenza di modelli AI basati su Python, tenendo conto del consumo energetico di CPU, GPU, dispositivi RAM."

Framework di Realizzazione Green AI

Secondo uno studio pubblicato su Industry Science, "Un sofisticato strumento basato su Python su misura per tracciare e gestire l'impronta carbonica dell'allenamento di modelli di machine learning e altri compiti computazionali rappresenta l'evoluzione verso strumenti più sofisticati per la gestione della sostenibilità AI."

Regolamentazione e Politiche Pubbliche

L'EU AI Act: Un Modello Globale

L'Unione Europea ha assunto la leadership nella regolamentazione dell'AI sostenibile. Secondo il Parlamento Europeo, "Nel giugno 2024, l'UE ha adottato le prime regole al mondo sull'AI. L'Artificial Intelligence Act sarà completamente applicabile 24 mesi dopo l'entrata in vigore."

Significativamente, secondo la Green Software Foundation, "l'EU AI Act guadagna ulteriore significato quando visto nel contesto che l'UE è attualmente uno dei leader mondiali nelle politiche ambientali e climatiche."

Lacune Regolatorie e Raccomandazioni

Nonostante i progressi, persistono lacune significative. Come evidenziato in un paper pubblicato su arXiv, "Le attuali proposte per la regolamentazione dell'AI, nell'UE e oltre, mirano a stimolare un'AI affidabile (ad esempio, AI Act) e responsabile (ad esempio, AI Liability). Quello che manca, tuttavia, è un robusto discorso regolatorio e una roadmap per rendere l'AI, e la tecnologia più in generale, ambientalmente sostenibile."

Gli esperti propongono soluzioni concrete: secondo un report del Tony Blair Institute for Global Change, "Stabilire e adottare metriche di best practice per il consumo energetico dei data center e le emissioni di carbonio, isolando le informazioni relative all'AI."

Prospettive Future e Sfide

Proiezioni di Crescita Energetica

Le proiezioni per il futuro sono simultaneamente preoccupanti e piene di opportunità. Secondo IDC, "Il consumo globale di elettricità dei data center più che raddoppierà tra il 2023 e il 2028 con un CAGR quinquennale del 19,5% e raggiungendo 857 Terawatt ore (TWh) nel 2028."

Più specificamente per l'AI, secondo lo stesso rapporto IDC, "il consumo energetico dei data center AI è previsto crescere con un CAGR del 44,7%, raggiungendo 146,2 Terawatt ore (TWh) entro il 2027."

Approcci Innovativi alla Sostenibilità

Emergono approcci innovativi come Sustain AI, descritto in un paper MDPI come "un framework di deep learning multi-modale che integra Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per il rilevamento difetti, Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per la modellazione predittiva del consumo energetico, e Reinforcement Learning (RL) per l'ottimizzazione dinamica dell'energia."

Green-in AI vs Green-by AI: Due Paradigmi Complementari

Green-in AI: Ottimizzazione Intrinseca

Il paradigma "Green-in AI" si concentra sulla progettazione di algoritmi e modelli intrinsecamente più efficienti. Secondo una review pubblicata su ScienceDirect, queste sono "strategie per progettare algoritmi e modelli di machine learning più efficienti dal punto di vista energetico, concentrandosi sull'ottimizzazione dell'hardware e del software."

Green-by AI: AI per la Sostenibilità

Il paradigma "Green-by AI" sfrutta l'AI per migliorare la sostenibilità in altri settori. Secondo la stessa review ScienceDirect, rappresenta "approcci AI per migliorare le pratiche eco-friendly in altri settori, utilizzando l'intelligenza artificiale per ottimizzare l'efficienza energetica in applicazioni esterne."

Conclusioni: Verso un Futuro Sostenibile dell'AI

La Green AI rappresenta una trasformazione fondamentale nel modo in cui concepiamo e implementiamo l'intelligenza artificiale. I dati del 2025 dimostrano che siamo a un punto di svolta: La crescita della domanda di elettricità per l'AI e i data center è un caso di test per come la società risponderà alle richieste e alle sfide dell'elettrificazione più ampia.

Le soluzioni emergenti – dall'hardware specializzato al quantum computing, dai framework di monitoraggio alle politiche regolatorie – offrono un percorso verso la sostenibilità. Tuttavia, il successo dipenderà dalla capacità dell'industria di bilanciare l'innovazione con la responsabilità ambientale, garantendo che l'AI possa diventare la forza trainante chiave dietro lo sforzo globale per raggiungere la neutralità carbonica.

Il 2025 si presenta come un anno cruciale in cui le decisioni prese oggi determineranno se l'AI sarà parte del problema climatico o della sua soluzione. La Green AI non è più un'opzione, ma una necessità imperativa per un futuro tecnologicamente avanzato e ambientalmente sostenibile.

Domande frequenti

Cos'è la Green AI?

La Green AI è un paradigma tecnologico che mira a rendere l'intelligenza artificiale più rispettosa dell'ambiente e sostenibile. Si concentra sulla produzione di risultati accurati senza aumentare i costi computazionali, garantendo che l'innovazione tecnologica proceda di pari passo con la responsabilità ambientale.

Perché la Green AI è così urgente nel 2025?

L'urgenza deriva dall'esplosivo impatto ambientale dell'AI. I dati del 2025 mostrano che:

  • I requisiti energetici dei data center in Nord America sono aumentati da 2.688 megawatt (fine 2022) a 5.341 megawatt (fine 2023)
  • Il 4,4% di tutta l'energia negli Stati Uniti va verso i data center
  • L'intensità carbonica dell'elettricità dei data center è il 48% più alta della media statunitense

Quanto energia consuma realmente l'AI?

L'impatto energetico dell'AI è drammatico:

  • Dal 2018, i data center sono passati dall'1,9% al 4,4% della domanda energetica totale
  • L'allenamento di un cluster di AI generativa può consumare 7-8 volte più energia di un tipico carico computazionale
  • L'allenamento di GPT-3 ha consumato 1.287 megawatt ore (sufficiente per 120 case americane per un anno)
  • Si prevede che il consumo dei data center raddoppi entro il 2030

Come sta evolvendo l'hardware per essere più efficiente?

L'industria sta sviluppando chip specializzati:

Tensor Processing Units (TPU): La TPU v6e offre prestazioni 4,7 volte superiori rispetto alla v5e

Field-Programmable Gate Arrays (FPGA): Ottimizzati per l'efficienza energetica e flessibilità

Application-Specific Integrated Circuits (ASIC): Offrono basso consumo, velocità e footprint ridotto

Tuttavia, la potenza totale continua a crescere: le GPU sono passate da 400W (2022) a 700W (2023), con previsioni di 1.200W per il 2024.

Cos'è l'Edge AI e perché è importante per la sostenibilità?

L'Edge AI elabora i dati localmente invece di inviarli a data center centralizzati. Gartner prevede che entro il 2025, l'edge computing elaborerà il 75% dei dati generati, riducendo significativamente il consumo energetico legato alla trasmissione dati.

Quali progressi sono stati fatti nell'efficienza energetica?

NVIDIA ha raggiunto un miglioramento di efficienza di 10.000x nell'allenamento e inferenza AI dal 2016 al 2025. Tuttavia, i server moderni consumano 600-750W rispetto ai 365W del periodo 2007-2023, mostrando che mentre l'efficienza per operazione migliora, la potenza totale continua a crescere.

Cosa stanno facendo le grandi aziende tech per la sostenibilità?

Microsoft: Impegno per il 100% di energia rinnovabile entro il 2025 e fondo da 1 miliardo per l'innovazione climatica. Tuttavia, ha emesso 15,4 milioni di tonnellate di CO2 equivalente nel 2024.

Google: Ha raggiunto il 100% di energia rinnovabile nel 2020 e ha contrattato 19 GW di nuova energia rinnovabile in 16 paesi nel 2024.

Amazon AWS: Ha annunciato 18 nuovi progetti rinnovabili per 5,6 GW, ma viene criticato per la mancanza di trasparenza nel reporting.

Esistono strumenti per monitorare l'impatto ambientale dell'AI?

Sì, diversi strumenti sono disponibili:

  • CarbonTracker e CodeCarbon: Per stimare l'impronta carbonica
  • eco2AI: Libreria open-source per tracciare le emissioni durante allenamento e inferenza
  • Green algorithms e PowerTop: Altri strumenti di monitoraggio specializzati

Come viene regolamentata la Green AI?

L'UE ha assunto la leadership con l'EU AI Act, adottato nel giugno 2024 - le prime regole al mondo sull'AI che saranno completamente applicabili dopo 24 mesi. Tuttavia, gli esperti evidenziano lacune nel discorso regolatorio per rendere l'AI ambientalmente sostenibile.

Quali sono le proiezioni future per il consumo energetico dell'AI?

Le previsioni sono allarmanti:

  • Il consumo globale dei data center raddoppierà tra 2023 e 2028 (CAGR 19,5%)
  • Raggiungerà 857 TWh nel 2028
  • Il consumo energetico specifico per AI crescerà con CAGR del 44,7%, raggiungendo 146,2 TWh entro il 2027

Qual è la differenza tra Green-in AI e Green-by AI?

Green-in AI: Si concentra sulla progettazione di algoritmi e modelli intrinsecamente più efficienti dal punto di vista energetico, ottimizzando hardware e software.

Green-by AI: Utilizza l'AI per migliorare la sostenibilità in altri settori, sfruttando l'intelligenza artificiale per ottimizzare l'efficienza energetica in applicazioni esterne.

Perché il 2025 è considerato un anno cruciale per la Green AI?

Il 2025 rappresenta un punto di svolta dove le decisioni prese oggi determineranno se l'AI sarà parte del problema climatico o della sua soluzione. La crescita della domanda elettrica per l'AI è un test per come la società risponderà alle sfide dell'elettrificazione più ampia. La Green AI non è più un'opzione, ma una necessità imperativa per un futuro tecnologicamente avanzato e ambientalmente sostenibile.

Fabio Lauria

CEO & Founder | Electe

CEO di Electe, aiuto le PMI a prendere decisioni basate sui dati. Scrivo di intelligenza artificiale nel mondo degli affari.

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