Ogni giorno milioni di persone chiedono a un sistema di intelligenza artificiale di rispondere a delle domande, scrivere un testo, generare un’immagine o riassumere un documento. Ma quanta energia serve davvero per produrre una singola risposta?
Rispondere a questa domanda, diventata centrale nel dibattito sulla sostenibilità digitale, non è semplice e per farlo cerchiamo di raggruppare diverse stime, provenienti sia dal mondo accademico che industriale.
Una richiesta a un modello generativo di intelligenza artificiale consuma più energia rispetto a una tradizionale ricerca online. Il motivo è di tipo tecnico: un motore di ricerca seleziona informazioni già indicizzate, mentre un modello linguistico di Ai elabora la risposta calcolando miliardi di parametri in tempo reale. Questo processo, chiamato inferenza, richiede una potenza di calcolo superiore e dunque un consumo di energia maggiore.
Il consumo varia però in base a diversi fattori: la complessità della domanda, la lunghezza della risposta, il tipo di modello utilizzato e soprattutto l’infrastruttura hardware che lo supporta. La fase di addestramento dei modelli, che può durare settimane o mesi e coinvolgere migliaia di processori specializzati, è certamente quella più energivora ma si tratta di un costo una tantum, mentre l’uso quotidiano – moltiplicato per milioni di utenti – rappresenta il consumo continuo.
A determinare il consumo di energia medio necessario a dare una risposta è anche il tipo di contenuto che si chiede sia generato. Produrre un testo richiede infatti meno risorse energetiche rispetto alla creazione di immagini o video, che implicano calcoli più complessi e maggiore utilizzo di memoria, oltre al raffreddamento necessario nei data center dopo queste operazioni.
Un altro elemento determinante è l’efficienza dei chip: essa migliora costantemente e molte grandi aziende tecnologiche stanno investendo in energia rinnovabile per alimentare i propri centri di calcolo e data center. Allo stesso tempo, la crescente diffusione dell’Ai fa aumentare il numero totale di conversazioni, compensando in parte i progressi fatti in termini tecnologici e di risparmio energetico.
La questione energetica dell’intelligenza artificiale, quindi, non riguarda solo il consumo per singola risposta, ma l’impatto sistemico di un utilizzo sempre più pervasivo. Una tecnologia che promette efficienza e automazione si trova ora a fare i conti con un’altra variabile: la sostenibilità della sua stessa crescita.
Per avere un quadro ancora più completo, abbiamo chiesto a ChatGpt quanto consumano in media i modelli di Ai per darci una risposta, ecco cosa ci ha detto: “Una risposta testuale semplice come questa, la stima di consumo energetico della sola fase di inferenza (cioè il calcolo per generare la risposta) è di circa 0,5–3 wattora (Wh), da 3 a 10 volte di più rispetto a una ricerca standard su un motore di ricerca tradizionale, mentre generare un’immagine può arrivare a richiedere 2 – 5 Wh per singola generazione. Per dare un ordine di grandezza, 1 Wh equivale all’energia consumata da una lampadina a Led da 10 watt accesa per circa sei minuti”.