Sam Altman difende i consumi dell'AI: "Anche gli esseri umani richiedono energia"

Il CEO di OpenAI ha contestato le stime sui consumi idrici di ChatGPT e ha paragonato l'addestramento dell'AI alla formazione umana, accendendo un dibattito su…

Contenuto

Sam Altman difende i consumi dell'AI: "Anche gli esseri umani richiedono energia"

Scopri anche

Sam Altman difende i consumi dell'AI: "Anche gli esseri umani richiedono energia"

Sam Altman difende i consumi dell'AI: "Anche gli esseri umani richiedono energia"

In questo articolo:

Le dichiarazioni di Sam Altman durante l'India AI Impact Summit di Nuova Delhi hanno riaperto il dibattito sull'impatto ambientale dell'intelligenza artificiale. Il CEO di OpenAI ha respinto con decisione le accuse relative ai consumi eccessivi di ChatGPT, definendo "completamente false" le stime che circolano online sui consumi idrici per singola richiesta.

Le stime sui consumi idrici definite "false"

⬆ Torna su

Secondo Altman, le affermazioni secondo cui ChatGPT utilizzerebbe quantità massive di acqua per ogni query non corrispondono alla realtà. Le voci che parlano di 17 galloni, circa 64 litri, per ogni singola richiesta sono state bollate come "totalmente folli" e prive di connessione con la realtà attuale delle infrastrutture.

Il CEO di OpenAI ha spiegato che in passato il problema del consumo idrico era effettivamente rilevante, quando i data center utilizzavano sistemi di raffreddamento evaporativo. Oggi molte strutture hanno adottato sistemi alternativi che riducono o eliminano l'uso diretto di acqua per il raffreddamento dei componenti.

Nonostante queste rassicurazioni, un report di Xylem e Global Water Intelligence prevede che l'acqua utilizzata per il raffreddamento nei data center potrebbe più che triplicare nei prossimi 25 anni, a causa dell'aumento della domanda di calcolo generata dall'espansione dell'intelligenza artificiale.

Il confronto energetico tra AI ed esseri umani

⬆ Torna su

Uno dei passaggi più discussi dell'intervento di Altman riguarda il paragone tra il costo energetico dell'addestramento AI e quello della formazione umana. Secondo il CEO, il confronto corretto non dovrebbe limitarsi alla singola query, ma considerare l'intero processo di sviluppo dell'intelligenza.

Altman ha dichiarato che addestrare un essere umano richiede circa vent'anni di vita e tutto il cibo consumato in quel periodo prima che la persona diventi "intelligente". Ha aggiunto che per produrre un essere umano è stata necessaria l'evoluzione di circa cento miliardi di persone che hanno imparato a sopravvivere e a comprendere la scienza.

La conclusione, secondo la sua logica, è che se si confronta il costo energetico di inference di una query a ChatGPT con quello di un essere umano che risponde alla stessa domanda, probabilmente l'AI ha già raggiunto la parità in termini di efficienza energetica.

Le reazioni critiche

⬆ Torna su

Le parole di Altman hanno scatenato reazioni critiche sui social media, dove l'argomentazione è stata definita "distopica" e "profondamente antisociale" da diversi commentatori. Sridhar Vembu, co-fondatore di Zoho Corporation, ha criticato l'equivalenza tra AI ed essere umano, sottolineando i rischi culturali e sociali di un simile paragone.

Critici hanno evidenziato che paragonare un'infrastruttura tecnologica costruita in pochi anni con l'intera traiettoria evolutiva della specie umana rappresenta una fallacia di proporzione. Il costo della civiltà è stato distribuito su miliardi di persone, secoli di tempo e sistemi ecologici interi, mentre il costo dell'AI generativa è concentrato, recente e ricade su reti elettriche locali.

Il tema dell'energia totale

⬆ Torna su

Altman ha riconosciuto come legittima la preoccupazione per l'uso complessivo di elettricità legato all'AI, non tanto per singola query quanto per la diffusione massiccia dei sistemi di intelligenza artificiale. Secondo un report del Fondo Monetario Internazionale, nel 2023 il consumo elettrico globale dei data center aveva già raggiunto livelli comparabili a quelli di interi Paesi come Germania o Francia.

La posizione di Altman è che la soluzione non sia rallentare lo sviluppo tecnologico, ma accelerare la transizione verso fonti più pulite. Ha indicato nucleare, eolico e solare come le direzioni verso cui il settore energetico dovrebbe muoversi rapidamente per sostenere la crescita dell'AI.

Il dibattito sui data center nordamericani indica che queste infrastrutture sono proiettate a triplicare il proprio fabbisogno energetico entro il 2035, raggiungendo 106 gigawatt di capacità richiesta.

Data center nello spazio: l'idea definita "ridicola"

⬆ Torna su

Durante lo stesso summit, Altman ha espresso forti riserve sull'idea di collocare data center nello spazio, una possibilità ventilata in passato anche da Elon Musk. Ha definito l'attuale concezione di questa proposta "ridicola", giustificando la posizione con i costi proibitivi per lanciare le infrastrutture in orbita e mantenerle operative a centinaia o migliaia di chilometri dalla superficie terrestre.

La posizione rappresenta un passo indietro rispetto a dichiarazioni precedenti dello stesso Altman, che in un'intervista a settembre aveva aperto alla possibilità di installare data center nello spazio per sfruttare direttamente l'energia solare.

La questione della trasparenza

⬆ Torna su

Non esistono attualmente obblighi normativi che costringano i data center a dichiarare consumi energetici e idrici reali. Ricercatori e giornalisti lavorano su stime, triangolazioni e dati di filiera, mentre dipendenti e partner sono vincolati da accordi di riservatezza.

OpenAI opera in un sistema dove la trasparenza è opzionale e la narrazione pubblica gioca un ruolo centrale nella percezione dell'impatto ambientale. La mancanza di dati certificati e confrontabili alimenta il dibattito su quanta energia consumi effettivamente l'AI e come venga misurata.

AI Washing e licenziamenti

⬆ Torna su

Altman ha anche affrontato il tema dell'uso strumentale dell'AI come giustificazione per i licenziamenti. Ha parlato esplicitamente di "AI washing", descrivendo la tendenza di alcune aziende ad attribuire all'intelligenza artificiale tagli del personale che sarebbero stati effettuati comunque per altre ragioni.

Secondo uno studio della società di consulenza Challenger, Gray & Christmas, circa 55.000 licenziamenti nel 2025 sono stati attribuiti direttamente all'AI. Questo numero rappresenta meno dell'1% delle carriere interrotte nell'anno per diverse ragioni. Un documento del National Bureau of Economic Research riporta che il 90% dei dirigenti intervistati ha affermato che l'AI non ha avuto alcun impatto sull'occupazione negli ultimi tre anni.

Le resistenze locali

⬆ Torna su

La crescita dei data center incontra ostacoli anche a livello locale. Il consiglio comunale di San Marcos, in Texas, ha bocciato un progetto da 1,5 miliardi di dollari per un nuovo data center dopo mesi di opposizione pubblica. Le comunità locali, soprattutto negli Stati Uniti, temono un aumento dei costi energetici e una pressione sulle reti elettriche dovuti all'espansione delle infrastrutture di calcolo.

Alcune aree degli Stati Uniti hanno registrato un aumento del 267% dei prezzi all'ingrosso dell'elettricità, collegato alla presenza di data center energetivori sul territorio.

Il confronto con Bill Gates

⬆ Torna su

Altman ha criticato esplicitamente le stime di consumo avanzate in passato da Bill Gates, secondo cui ogni query AI consumerebbe quanto una ricarica e mezzo di iPhone. Ha dichiarato che non c'è "alcuna possibilità" che il consumo sia vicino a quella cifra, definendo il confronto energetico tra addestramento AI e singola query umana "ingiusto".

Bill Gates era assente dal summit indiano, ritiratosi poche ore prima del suo keynote per ragioni legate alla sua presenza negli Epstein Files recentemente rilasciati.

Un momento di tensione simbolica

⬆ Torna su

Durante l'evento si è verificato un momento di tensione tra i leader dell'industria AI: una foto ritrae Altman e Dario Amodei, CEO di Anthropic, mentre si rifiutano apertamente di darsi la mano durante una catena umana con altri partecipanti, tra cui il Primo Ministro Narendra Modi. Il gesto è stato interpretato come segno della competizione tra le due aziende, già in evidenza durante il Super Bowl con campagne pubblicitarie contrastanti.

Questo articolo è una sintesi basata esclusivamente sulle fonti elencate.

Implicazioni e scenari

⬆ Torna su

Il confronto proposto da Altman tra costo energetico dell'addestramento AI e formazione umana rappresenta una strategia narrativa che potrebbe ridefinire come il settore giustifica l'impatto ambientale, ma rischia di alienare l'opinione pubblica se percepita come strumentale.

  • Scenario 1: La pressione sulle reti elettriche locali e le resistenze delle comunità potrebbero rallentare l'espansione dei data center, costringendo le aziende a negoziare accordi con gli enti locali o a investire in infrastrutture energetiche dedicate.
  • Scenario 2: L'assenza di obblighi normativi sulla trasparenza potrebbe portare a un'interventa regolatoria, con standard di reporting obbligatorio per consumi energetici e idrici dei data center.
  • Scenario 3: L'accelerazione verso fonti pulite potrebbe trasformare i data center in driver per la transizione energetica, ma i tempi di realizzazione delle infrastrutture rinnovabili potrebbero non tenere il passo con la domanda di calcolo.

Cosa monitorare

⬆ Torna su
  • L'evoluzione delle normative sulla trasparenza dei consumi dei data center a livello europeo e statunitense.
  • Le tensioni tra aziende tech e comunità locali nelle aree con alta concentrazione di infrastrutture di calcolo.
  • Gli investimenti in nucleare e rinnovabili da parte dei principali attori dell'intelligenza artificiale.

Nota editoriale: questa sezione propone una lettura analitica dei temi trattati, senza introdurre dati fattuali non presenti nelle fonti.

Fonti

⬆ Torna su

In breve

  • ai
  • openai
  • chatgpt
  • datacenter

Link utili

Apri l'articolo su DeafNews