L'impatto dell'AI sulle risorse idriche è significativo: i data center consumano miliardi di litri l'acqua anno. L'equilibrio tra innovazione e sostenibilità è la sfida chiave. L'analisi di Shichen Zhao. Contenuto sponsorizzato da Legal & General.
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CONTRIBUTO a cura di Shichen Zhao, ETF thematic research analyst, L&G. Contenuto sponsorizzato dalla divisione Asset Management di L&G.
Sarebbe difficile non notare il rapido avanzamento dell'intelligenza artificiale negli anni recenti. Si stima che l'82% delle grandi imprese abbia implementato l’IA o che si stia preparando a introdurla.
La rapida espansione del settore digitale riflette l'evoluzione della nostra società e della nostra economia. Oltre a essere essenziale per molte delle nostre attività quotidiane, riteniamo che l'infrastruttura alla base della digitalizzazione sia fondamentale per raggiungere una maggiore inclusione finanziaria e per plasmare un mondo più sostenibile.
Un aspetto dell'ascesa dell'intelligenza artificiale che noi consumatori non notiamo direttamente, è che ogni query di ChatGPT innesca un oceano di calcoli e per raffreddare i server è necessaria l’acqua pulita.
Generative AI (GenAI), che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per creare testo, immagini e altri output, richiede l'uso di enormi server farm che utilizzano acqua refrigerata per raffreddare le apparecchiature assorbendo calore dall'aria. Una volta che l'acqua viene utilizzata per raffreddare i data center, una parte di essa viene ricircolata più volte nel sistema di raffreddamento prima di essere scaricata, mentre una parte evapora durante il processo di raffreddamento.2
Le statistiche del consumo idrico dei datacenter
Mentre Alphabet, società madre di Google, e Microsoft preparavano i loro LLM nel 2021 e nel 2022, entrambe le società hanno registrato importanti picchi nel consumo di acqua, con aumenti annuali rispettivamente del 20% e del 34%.3
I data center di Google hanno consumato circa 20 miliardi di litri d'acqua nel 2022, all'incirca l'equivalente del consumo annuo di acqua di 2,5 milioni di europei, o di 1,2 milioni di americani.4
In media, a seconda delle condizioni meteorologiche e delle impostazioni operative, i data center possono far evaporare circa 1-9 litri per kWh di energia del server per il raffreddamento.5
L'effetto della supply chain
La ‘sete’ dell'intelligenza artificiale non si limita al raffreddamento in loco dei data center. L'utilizzo di acqua fuori sede durante la produzione di energia è un altro fattore che contribuisce al bisogno di acqua. Nel 2023, i data center statunitensi hanno avuto un'impronta idrica indiretta di quasi 800 miliardi di litri a causa del consumo di elettricità. Il settore dell'energia elettrica rappresenta circa il 40% dei prelievi totali di acqua negli Stati Uniti, poiché le centrali termoelettriche richiedono un raffreddamento significativo e le centrali idroelettriche perdono acqua attraverso l'evaporazione superficiale.
Il consumo di acqua è anche associato alle catene di approvvigionamento dell'intelligenza artificiale. I semiconduttori e i microchip richiedono una grande quantità di acqua nella fase di produzione: un singolo strato di wafer da 12 pollici prodotto da TSMC consuma circa il 60% del fabbisogno giornaliero di acqua di una persona media a Taiwan.7
Il piano per il 2030
Il consumo totale di acqua da parte dei data center (compresa l'acqua utilizzata in loco per il raffreddamento e fuori sede per la generazione di energia) è aumentato a livello globale del 6% ogni anno dal 2017 al 2022 e si stima che raggiungerà i 450 milioni di galloni al giorno entro il 2030, secondo Bluefield Research.
Questo rende i data center uno dei settori relativi all'acqua in più rapida crescita. Gli accademici suggeriscono che la crescita dell’ intelligenza artificiale farà aumentare i prelievi di acqua, in cui l'acqua viene rimossa dal suolo o dalle fonti superficiali, tra i 4,2 miliardi e i 6,6 miliardi di metri cubi entro il 2027, equivalente alla metà del consumo annuale di acqua del Regno Unito, o circa cinque volte il consumo annuale di acqua della Danimarca.8
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Disclaimer
Solo a scopo illustrativo. Il riferimento a un particolare titolo si basa su una base storica e non significa che il titolo sia attualmente detenuto o sarà detenuto all'interno di un portafoglio LGIM. Le informazioni riportate qui sopra non costituiscono una raccomandazione all'acquisto o alla vendita di alcun titolo.
Fonti e note:
[1] Fonte: https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data-Suggests-Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to-Widespread-Deployment-by-Early-Adopters.
[2] Fonte: Data Center Water Usage: A Comprehensive Guide - Dgtl Infra.
[3] Fonte: Generative AI’s environmental costs are soaring — and mostly secret.
[4] Fonte: Data Center Water Usage: A Comprehensive Guide - Dgtl Infra.
[5] Fonte: AI's Challenging Waters | Civil & Environmental Engineering | Illinois.
[6] Fonte: https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/2024-12/lbnl-2024-united-states-data-center-energy-usage-report.pdfUnited.
[7] Fonte: https://esg.tsmc.com/file/public/e-APractitionerofGreenPower_2.pdf ; per capita water consumption via Statistica.
[8] Fonte: AI boom sparks concern over Big Tech’s water consumption.
