22 Statistiche scioccanti sull’utilizzo dell’elettricità tramite l’intelligenza artificiale per il 2024 e oltre

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L’intelligenza artificiale sta conquistando il mondo e innovando le industrie in modi mai ritenuti possibili. Ma oggi ho analizzato i numeri per trovare le statistiche più scioccanti sull’utilizzo dell’elettricità tramite l’intelligenza artificiale.

L’enorme quantità di dati e potenza di elaborazione necessari per addestrare e sviluppare modelli e algoritmi di intelligenza artificiale, così come il grande aumento delle richieste quotidiane, richiedono enormi quantità di elettricità. Possiamo adattarci per soddisfare tale domanda?

Vediamo!

Principali statistiche sull'utilizzo dell'elettricità tramite intelligenza artificiale

Il consumo energetico dell’intelligenza artificiale sta crescendo in modo esponenziale. Queste chiavi AI le statistiche sull’elettricità dimostrano dove siamo adesso e i problemi che il mondo potrebbe affrontare in futuro.

  • Nel 2022, l’intelligenza artificiale ha contribuito al 2% del consumo energetico globale, tanto quanto un piccolo paese.
  • Entro il 2026, l’IEA stima che l’intelligenza artificiale utilizzerà tanta elettricità quanto il Giappone.
  • L’esecuzione di modelli e server IA richiede da due a tre volte la potenza delle applicazioni convenzionali.
  • L’intelligenza artificiale darà un forte contributo all’aumento previsto dell’80% della domanda di data center negli Stati Uniti entro il 2030.
  • Ogni giorno vengono effettuate 200 milioni di richieste ChatGPT, che consumano mezzo milione di kilowattora di elettricità.
  • Il modello GPT-3 consuma in un anno la stessa energia di 130 case americane.
  • Elon Musk ritiene che entro il 2025 non ci sarà abbastanza elettricità per alimentare tutti i chip dell’intelligenza artificiale.

Statistiche globali sull'utilizzo dell'elettricità tramite intelligenza artificiale

Queste statistiche sull’utilizzo dell’elettricità dell’IA forniscono una panoramica globale dei livelli attuali di consumo energetico dell’AI.

1. Nel 2022, l’intelligenza artificiale ha contribuito al 2% del consumo energetico globale, tanto quanto un piccolo paese.

(Fonte: Vox)

L’Agenzia internazionale per l’energia (IEA) ha avvertito che solo nel 2022, il 2% dell’energia mondiale sarà destinata ad alimentare l’intelligenza artificiale e le attività legate alle criptovalute. Oltre all’elettricità, l’infrastruttura necessaria per supportare questa tecnologia richiede vasti data center, plastica, metalli, cavi, acqua e manodopera, il che pone anche preoccupazione per l’ambiente.

2. L’esecuzione di modelli e server di intelligenza artificiale richiede da due a tre volte la potenza delle applicazioni convenzionali.

(Fonte: S&P Global)

I sistemi di intelligenza artificiale funzionano su potenti server nei data center, che consumano grandi quantità di elettricità per mantenere il raffreddamento e la sicurezza e facilitare l’elaborazione ad alta velocità.

Un rack tradizionale in un data center utilizza tra 30 e 40 kW di elettricità. Quando l'intelligenza artificiale viene integrata nel mix con processori come NVIDIA Grace Hopper H100, questo consumo energetico aumenta di due o tre volte.

3. Le GPU AI consumano in media 650 watt di elettricità.

(Fonte: Barron's)

Le attività di intelligenza artificiale utilizzano GPU, che consumano una quantità di energia significativamente maggiore rispetto alle CPU. NVIDIA a parte, la media comune per tutte le GPU AI è attualmente di 650 watt, significativamente più assetata di energia rispetto alle tradizionali schede grafiche di fascia alta che raramente consumano più della metà di questa quantità.

4. Ogni giorno vengono effettuate 200 milioni di richieste ChatGPT, pari a mezzo milione di kilowattora di elettricità.

(Fonte: The New Yorker)

ChatGPT è solo un sistema di intelligenza artificiale, ma essendo il più popolare consuma una quantità impressionante di elettricità. Con una media di 200 milioni IA generativa richieste al giorno, ciò equivale a più di mezzo milione di kilowattora di elettricità al giorno. In confronto, la casa media degli Stati Uniti consuma solo ventinove kilowattora al giorno.

5. Il modello GPT-3 consuma in un anno la stessa energia di 130 case negli Stati Uniti.

(Fonti: The Verge, Statista)

Anche prima di tenere conto dei modelli più recenti, l’addestramento del modello GPT-3 ha già consumato tanta elettricità quanta ne consumano in un anno 130 case statunitensi (1,300 MWh) e 200 tedesche. L'addestramento di un modello linguistico di grandi dimensioni richiede più potenza di qualsiasi attività tradizionale del data center e questo consumo non fa che aumentare man mano che nuovi modelli emergono, si evolvono e richiedono più dati.

6. GPT-3 consuma più risorse dei 20 supercomputer più potenti del mondo.

(Fonte: Forbes)

Se si considera la potenza di elaborazione insieme all’elettricità, GPT-3 richiede 800 petaflop, la stessa quantità di potenza di elaborazione degli attuali 20 supercomputer più potenti al mondo messi insieme.

7. Il 15% del consumo energetico dei data center di Google viene consumato dal machine learning.

(Fonte: Yale)

Google è uno dei pochi pionieri dell’intelligenza artificiale ad essere sincero riguardo al consumo di elettricità. A partire dal 2024, il colosso della ricerca ammette che il 15% del consumo energetico del suo data center proviene dall’apprendimento automatico.

Statistiche del mercato energetico tramite intelligenza artificiale

Non è solo il consumo di elettricità e altra energia da parte dell’intelligenza artificiale che vale la pena considerare. L’intelligenza artificiale viene utilizzata anche in questi mercati.

8. L’intelligenza artificiale nel settore energetico è stata valutata 4 miliardi di dollari.

(Fonte: ricerca di mercato alleata)

L’intelligenza artificiale nel mercato dell’energia è stata valutata a livello globale 4.0 miliardi di dollari nel 2021 e si prevede che raggiungerà i 19.8 miliardi di dollari entro il 2031. Tra i contributori figurano le reti intelligenti, l’apprendimento automatico, il cambiamento climatico e gli effetti di riduzione delle emissioni.

9. Il Nord America detiene una quota del 37.08% del mercato globale dell’energia basata sull’intelligenza artificiale.

(Fonte: Statista)

Gli ultimi dati disponibili del 2019 mostrano che il Nord America è il leader globale nel mercato energetico dell’intelligenza artificiale, con una quota del 37.08%. Entro la fine del 2024, questo dovrebbe essere valutato a 7.78 miliardi di dollari.

10. L’intelligenza artificiale ha più di 50 diverse applicazioni nel settore energetico.

(Fonte: Latitude Media)

Una stima recente ha rivelato che circa 100 fornitori del settore energetico offrono soluzioni di intelligenza artificiale, con più di 50 possibili applicazioni, tra cui la manutenzione della rete e la previsione del carico. 

11. L’intelligenza artificiale nel mercato delle energie rinnovabili ha un valore di oltre 16 miliardi di dollari.

(Fonte: ricerca sulla precedenza)

Statistiche sull'utilizzo dell'elettricità tramite AI: mercato delle energie rinnovabili

Non solo un divoratore di elettricità, l’intelligenza artificiale ha applicazioni crescenti nel campo delle energie rinnovabili. Il mercato globale è attualmente valutato a 16.19 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà oltre 114 miliardi di dollari entro il 2032. Ad aprire la strada è la regione Asia-Pacifico, pari a una quota di mercato di 4.4 miliardi di dollari, che secondo le previsioni raggiungerà i 44.4 miliardi di dollari entro il 2032.

Proiezioni sull'utilizzo dell'elettricità tramite intelligenza artificiale

Una cosa è capire il consumo energetico dell’intelligenza artificiale oggi, ma queste statistiche sull’utilizzo dell’elettricità dell’intelligenza artificiale esplorano la crescita che è proprio dietro l’angolo.

12. Entro il 2026, l’IEA stima che l’intelligenza artificiale utilizzerà tanta elettricità quanto il Giappone.

(Fonti: Vox, Data Commons)

Il Giappone ha una popolazione di oltre 125 milioni di persone. È anche tra le prime 10 nazioni consumatrici di elettricità. L’IEA prevede che il consumo di elettricità dell’IA raggiungerà lo stesso livello dell’intero paese del Giappone già nel 2026.

13. I data center AI potrebbero aggiungere 323 terawattora di elettricità negli Stati Uniti entro il 2030.

(Fonti: CNBC, Wells Fargo)

Man mano che l’intelligenza artificiale viene adottata sempre più ampiamente e le sue applicazioni diventano più complesse, il consumo di energia deve aumentare per soddisfare le crescenti richieste.

Wells Fargo prevede che la domanda di elettricità dei data center di intelligenza artificiale potrebbe aggiungere 323 terawattora di elettricità negli Stati Uniti entro il 2030. Si tratta di un numero enorme di sette volte superiore all’attuale consumo di elettricità di New York City.

14. NVIDIA consegnerà 1.5 milioni di server AI all’anno entro il 2027.

(Fonte: Scientific American)

Non è solo una questione di giochi per NVIDIA. Il produttore di carte e chip è in prima linea nel campo dei server IA e si prevede che raggiungerà 1.5 milioni di unità spedite annualmente per questi sistemi specializzati entro il 2027. Ciò equivarrebbe a 85.4 terawattora di elettricità all’anno, più di quanto consumano molte piccole nazioni. .

15. AMD potrebbe presto rivaleggiare con NVIDIA nel mercato delle GPU AI.

(Fonte: Investors.com)

NVIDIA attualmente domina il mercato delle GPU AI con la sua soluzione A100 full-stack per il computing AI. Tuttavia, gli analisti ritengono che AMD potrebbe potenzialmente raggiungere una quota di mercato del 20%, non troppo lontano dalla sua quota di mercato complessiva delle GPU.

Il suo contributo all’intelligenza artificiale ha il vantaggio di prestazioni competitive ma a un prezzo più conveniente.

16. La maggior parte delle GPU utilizzate per l’intelligenza artificiale consumerà 1,000 watt di elettricità entro il 2026.

(Fonte: Barron's)

Con lo sviluppo delle GPU AI, ciascuna richiederà una media di 1,000 watt di elettricità entro il 2026, un notevole aumento rispetto alla media di 650 watt consumati oggi.

17. L’intelligenza artificiale darà un forte contributo all’aumento previsto dell’80% della domanda di data center negli Stati Uniti entro il 2030.

(Fonte: S&P Global)

Navitas Semiconductor prevede un aumento della domanda dei data center statunitensi dell’80% tra il 2023 e il 2030, gran parte di questo attribuito alla potenza necessaria per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, che, come notato, è da due a tre volte superiore rispetto alle applicazioni normali.

18. La Ricerca Google raddoppierebbe il suo consumo energetico passando a server solo AI.

(Fonte: cellulare)

Un recente studio accademico rileva che Google sta abbracciando sempre più i server AI nelle funzioni di ricerca. Se il colosso trasferisse tutta la sua attività di ricerca sull’intelligenza artificiale, raddoppierebbe il suo consumo di elettricità, che sarebbe all’incirca la stessa quantità di elettricità utilizzata dal paese Irlanda.

19. Le società di gas naturale si aspettano che la domanda di elettricità basata sull’intelligenza artificiale provochi un boom economico.

(Fonte: CNBC)

Con alcune stime che suggeriscono che la domanda di elettricità aumenterà del 20% entro il 2030 grazie all’intelligenza artificiale, i produttori di gas naturale credono di poter colmare il divario in cui le energie rinnovabili falliranno. L’intelligenza artificiale potrebbe portare ad un aumento del consumo di gas naturale fino a 10 miliardi di piedi cubi al giorno.

20. Elon Musk ritiene che non ci sarà abbastanza elettricità per alimentare tutti i chip IA entro il 2025.

(Fonte: Barron's)

Anche con il gas naturale e altre fonti, la domanda rimane: il mondo ha la capacità energetica per tenere il passo con la crescita del consumo di elettricità dell’intelligenza artificiale? Il capo di SpaceX e Tesla, Elon Musk, ritiene che anche entro il prossimo anno non ci sarà abbastanza elettricità per far funzionare i chip che alimentano l’intelligenza artificiale.

21. L’energia rinnovabile potrebbe essere la risposta.

(Fonte: Barron's)

AES, la società energetica globale con sede in Virginia, sta guidando la transizione verso l’energia pulita. Si prevede che i data center raggiungeranno il 7.5% del consumo totale di elettricità degli Stati Uniti entro il 2030, ma la capacità di utilizzare energia rinnovabile per l’intelligenza artificiale è l’opzione più sicura per soddisfare la domanda in modo pulito.

22. Le case intelligenti gestite dall’intelligenza artificiale potrebbero ridurre le emissioni di CO2 delle famiglie del 40%.

(Fonti: BI Team, GESI)

Un altro segno che l’ascesa dell’intelligenza artificiale non è del tutto negativa per il pianeta è la sua capacità di rendere le case intelligenti più efficienti. La ricerca suggerisce che i sistemi di riscaldamento intelligenti ridurranno il consumo di gas di circa il 5%, mentre l’automazione dei sistemi energetici domestici potrebbe ridurre le emissioni di CO2 di una casa media fino al 40%.

Sommario

Non c'è dubbio che L'intelligenza artificiale è qui per restare. Tuttavia, se il tasso di adozione dell’intelligenza artificiale supera la crescita della produzione di elettricità, la disponibilità di elettricità potrebbe avere difficoltà a tenere il passo con la domanda di energia, portando potenzialmente a carenze di energia o a un aumento dei costi energetici.

Come rivelano queste statistiche sull’utilizzo dell’elettricità tramite l’intelligenza artificiale, si stanno compiendo sforzi per migliorare l’efficienza energetica dei sistemi di intelligenza artificiale e alcune delle sue applicazioni potrebbero effettivamente apportare benefici al pianeta in termini di maggiore attenzione alle energie rinnovabili e all’efficienza energetica all’interno delle case.

Tuttavia, poiché l’intelligenza artificiale continua ad evolversi ed espandersi, è probabile che la domanda di elettricità rimanga elevata.

Fonte:

1. Vox

2. S&P Global

3. Barron

4. The New Yorker

5. La Verge

6. S

7. Forbes

8. Yale

9. Ricerche di mercato alleate

10 S

11 Latitudine multimediale

12 Ricerca sulla precedenza

13 Dati comuni

14 CNBC/Wells Fargo

15 Scientific American

16 Investitori

17 Cella

18 Squadra BI

19 GESI

Maggiori informazioni sugli argomenti: statistica