Nel mese di novembre del 2024, la Commissione Federale per la Regolamentazione dell’Energia degli Stati Uniti ha respinto la richiesta di Amazon di acquisire 180 megawatt di energia direttamente dalla centrale nucleare di Susquehanna, destinati a un centro dati nei pressi della struttura. La decisione si basa sull’argomento che l’acquisto diretto di energia compromette gli interessi di altri utenti, contravvenendo così a pratiche consolidate nel settore energetico americano.
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La domanda di energia si rialza dopo anni di stagnazione
Negli ultimi vent’anni, la domanda di energia negli Stati Uniti è rimasta sostanzialmente stabile. Tuttavia, i recenti progetti e investimenti in tecnologie avanzate alimentano previsioni di un reale incremento della richiesta futura. Mark Christie, commissario della FERC, ha sottolineato che i dati attuali suggeriscono una significativa crescita della domanda di energia: “A seconda delle cifre che si vogliono considerare, o sta aumentando rapidamente o sta proprio schizzando verso l’alto”. Questo cambiamento è in gran parte attribuibile all’espansione dei centri dati e all’inevitabile aumento del loro fabbisogno energetico, in particolare a causa dell’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale sempre più complessi.
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Il ruolo dei centri dati nella crescente richiesta di energia
La necessità di energia per supportare i centri dati non è affatto nuova. Tuttavia, il panorama attuale rivela una convergenza di fattori che accentuano questa avversione. Tra questi spicca l’implementazione di intelligenza artificiale, che richiede capacità elaborative imponenti per gestire e analizzare grandi volumi di dati. Con il progressivo raffinamento delle tecnologie, i centri dati si trovano ad affrontare la sfida di dover ottimizzare e garantire una potenza elettrica sufficiente per alimentare i loro sistemi.
Questo aumento della domanda energetica non è solo l’effetto di scarni aumenti nel numero di centri dati, ma è per lo più guidato dall’innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale, che ha spinto le aziende a investire in architetture sempre più sofisticate. In questo contesto, ogni azione intrapresa da attori come Amazon viene osservata con attenzione, dato l’impatto che può avere sul mercato e sull’equità nella distribuzione delle risorse energetiche.
L’importanza del progetto AlexNet e la nascita di una nuova era per l’AI
Il cambiamento nel panorama dell’intelligenza artificiale può essere ricondotto al momento storico conosciuto come il “momento AlexNet”, avvenuto nel 2012. In quell’anno, un team formato da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey E. Hinton, ricercatori dell’Università di Toronto, si è dedicato allo sviluppo di una rete neurale convoluzionale per partecipare a un contest di riconoscimento immagini chiamato ImageNet LSRVC. Le regole del contest erano chiare: dovevano essere costruiti sistemi di intelligenza artificiale in grado di categorizzare immagini estratte da un database di oltre un milione di foto contrassegnate.
La sfida si presentava complessa e il team ha compreso subito che necessitava di una rete neurale di dimensioni enormi, ben più grande di qualsiasi tentativo precedente. AlexNet non solo prende il nome dal ricercatore principale, ma rappresenta una pietra miliare nell’AI, caratterizzandosi per una struttura con diversi strati, ben oltre 60 milioni di parametri e 650 mila neuroni. Tuttavia, un simile colosso tecnologico comportava notevoli difficoltà nella fase di addestramento.
All’interno del loro laboratorio, i ricercatori disponevano di alcune schede grafiche Nvidia GTX 580, ciascuna con 3 GB di memoria. Come registrato nel loro lavoro, AlexNet era semplicemente troppo grande per essere addestrato su una singola GPU. Così, il team ha ingegnosamente trovato il modo di dividere il processo di addestramento, sfruttando due GPU in parallelo: una gestiva metà dei neuroni, mentre l’altra controllava l’altra metà, ottimizzando l’uso delle risorse disponibili.
Questa innovazione nel gestire l’architettura di AlexNet ha aperto la strada a sviluppi straordinari nel campo dell’intelligenza artificiale, ponendo le basi per l’attuale crescente richiesta di potenza nei centri dati e, di conseguenza, il dibattito sul futuro della fornitura energetica in relazione a questi enormi consumi.
