
Scopri quanto inquina una semplice richiesta di AI: i dati sorprendenti di Google
2025-08-23
Autore: Matteo
Energia, CO2 e acqua: le vere conseguenze delle richieste AI
Un recente studio di Google ha svelato le sorprendenti quantità di energia, CO2 e acqua consumate da ogni interazione con i modelli AI Gemini. Scoprirete che ogni richiesta richiede 0,24 Wh di energia, produce 0,03 gCO2e e utilizza 0,26 ml d'acqua. Per mettere in prospettiva, ciò equivale a meno di nove secondi di televisioni accesa!
Record di efficienza: meno sprechi, più accuratezza
Negli ultimi 12 mesi, la quantità di energia e le emissioni generate per ogni richiesta sono diminuite rispettivamente di 33 e 44 volte. Questo incredibile risultato è stato possibile grazie a miglioramenti significativi sia nell'hardware che nel software, utilizzando data center ultra-efficienti con un PUE medio di appena 1,09.
Tecnologie all'avanguardia che fanno la differenza
Il sistema Gemini integra architetture Transformer avanzate con tecniche innovative come Mixture-of-Experts e distillazione dei modelli. Questo significa che solo la parte necessaria del modello viene attivata, riducendo così i calcoli e i trasferimenti di dati da 10 a 100 volte. Inoltre, gli algoritmi ottimizzati e il training quantizzato rappresentano un ulteriore passo avanti in termini di efficienza.
Gestione responsabile dell'acqua: un imperativo
Non meno importante è la questione della gestione dell'acqua per il raffreddamento. Grazie a valutazioni scientifiche, Google si impegna a compensare il 120% del fabbisogno idrico medio. Anche se i data center utilizzano circuiti chiusi, l'acqua rimane fondamentale per dissipare il calore generato da TPU e GPU, evidenziando così la complessità della sostenibilità nel settore.
Il dibattito sul raffreddamento: sfide e opportunità
Recenti inchieste, come quella del New York Times sui data center di Meta, hanno messo in luce le problematiche legate al raffreddamento dei sistemi. Anche i più moderni circuiti chiusi richiedono acqua per gestire il calore su larga scala, rendendo le torri di raffreddamento evaporative una soluzione più energeticamente efficiente rispetto al raffreddamento solo elettrico.