Ci sono voluti cento miliardi di esseri umani, millenni di evoluzione e ci vogliono vent’anni di vita per produrre una persona intelligente. Almeno secondo Sam Altman.
Il CEO di OpenAI, intervenuto a un evento del quotidiano indiano The Indian Express a margine di un vertice sull’IA a Nuova Delhi, ha scelto un paragone insolito per rispondere alle critiche sull’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale: l’essere umano.
“Ci vogliono circa vent’anni di vita e tutto il cibo consumato in quel periodo prima di diventare intelligenti”, ha detto. “E non solo: ci è voluta l’evoluzione diffusa dei cento miliardi di persone che hanno mai vissuto sulla Terra.”
È un’immagine potente. Ed è esattamente il punto: è costruita per colpire, non per rispondere.
Raffreddamento ad acqua: una transizione incompleta
Prima di arrivare al confronto uomo-macchina, Altman ha affrontato un tema più immediato: il consumo idrico dei data center. E ha liquidato come “completamente false” e “senza alcun aggancio con la realtà” le stime circolanti online sul consumo d’acqua per singola query, come quella dei circa sessantaquattro litri (quasi una vasca da bagno) per ogni ricerca su ChatGPT.
Ha poi spiegato il perché: il consumo idrico era reale quando i data center usavano il raffreddamento evaporativo, un sistema che disperde acqua nell’aria per abbassare la temperatura. “Ora che non lo facciamo più”, ha detto, il problema non esiste.
A quel punto il giornalista ha citato Bill Gates: secondo un calcolo circolato in una conversazione con Gates l’anno precedente, ogni query su ChatGPT consumerebbe l’equivalente di una o una e mezza cariche di batteria di iPhone. Altman ha risposto secco: “Non c’è modo che sia anche lontanamente vicino a quella cifra.”
Su questo punto Altman ha una base concreta. Il settore si sta effettivamente muovendo verso sistemi a circuito chiuso, che riciclano il liquido refrigerante senza dispersione. Microsoft ha annunciato ad agosto 2024 un sistema di raffreddamento diretto al chip che elimina l’evaporazione.
Crusoe Energy, che costruisce i data center del progetto Stargate di OpenAI in Texas, punta sulla stessa tecnologia. La direzione è chiara ma “ora che non lo facciamo più” è una semplificazione. Una quota rilevante dei data center in funzione usa ancora il raffreddamento evaporativo o sistemi ibridi. Equinix, uno dei maggiori operatori mondiali, lo impiegava ancora nel 40% delle sue strutture nel 2023.
Il parco installato esistente si aggiorna lentamente. E resta fuori dal discorso di Altman un’altra voce di consumo idrico: quella indiretta, legata alla generazione dell’elettricità necessaria ad alimentare i data center, che non scompare nemmeno cambiando il metodo di raffreddamento.
Altman sceglie dove guardare
È qui che il ragionamento di Altman diventa più interessante (e più scivoloso). Sul confronto energetico, il CEO di OpenAI sceglie con cura il punto di osservazione. Confronta il costo di usare l’IA (una singola query, pochi millesimi di kilowattora) con il costo di costruire un essere umano: vent’anni di cibo, sonno, istruzione e per giunta migliaia di anni di evoluzione collettiva.
Le critiche però riguardano il consumo complessivo di un’industria che sta costruendo data center da decine di gigawatt, in zone magari già sottoposte a stress idrico, con una domanda energetica che secondo ricercatori della Cornell University potrebbe aggiungere entro il 2030 l’equivalente di cinque-dieci milioni di auto in più sulle strade americane.
Spostare il confronto sull’efficienza per singola query è come assolvere una centrale a carbone perché una singola caldaia, accesa per un’ora, emette poco. Il numero è corretto ma la costruzione logica è fuorviante.
L’ammissione che passa inosservata
C’è però un passaggio nelle dichiarazioni di Altman che merita attenzione, perché contraddice il tono difensivo del resto. “È giusto preoccuparsi del consumo energetico”, ha detto, “non per singola query ma in totale, perché il mondo ora usa moltissima IA.”
È un’ammissione interessante. Il problema esiste ed è un problema di scala. La risposta che Altman propone è altrettanto netta: il mondo deve “passare rapidamente al nucleare o all’eolico e al solare.” Non è una risposta alle critiche ambientali attuali, è un piano per il futuro.
Nel frattempo, i data center girano. Ed è proprio questo scarto temporale tra la retorica della transizione e la realtà operativa presente che le critiche cercano di misurare. Farlo, però, è complicato. Non esiste alcun obbligo legale per le aziende tecnologiche di dichiarare quanti consumi energetici e idrici producano i loro data center.
I ricercatori cercano di ricostruire le stime in modo indipendente ed è da queste stime, spesso approssimate, che nascono i numeri contestati da Altman. Il punto non è se 64 litri per query siano una cifra esatta o esagerata. Il punto è che Altman può smentirla senza doverne fornire una alternativa verificabile.
Siamo quindi in un contesto di opacità totale, dove chi contesta i dati altrui non ha nemmeno l’obbligo di produrne di propri. E così il dibattito sull’impatto ambientale dell’IA continua a svolgersi su un terreno in cui i fatti sono quelli che ciascuno sceglie di mostrare.
Fonte: TechCrunch
