Investimenti, intelligenza artificiale: un megatrend da non ignorare

A cura di Jeff Lin, Head of Thematic Technology Equities, M&G Investments

In qualità di fund manager della strategia M&G Global AI, non dovrebbe sorprendere la nostra convinzione che l’Intelligenza Artificiale (AI) continuerà a rappresentare una forte leva in termini di crescita anche nel 2024, non solo in ambito tecnologico, ma anche in altri settori. La maggior diffusione dell’AI richiederà infatti nuove infrastrutture fisiche per i data center, come edifici e relativi impianti di alimentazione e raffreddamento, e quindi un aumento del consumo di elettricità. È probabile che questo comporti un’ulteriore domanda di energia rinnovabile. Siamo solo nella fase iniziale di crescita. Il robusto aumento di prodotti per data center da parte di aziende abilitanti come Nvidia sta crescendo ad una velocità impressionante. Il fatturato trimestrale di Nvidia per i data center è, infatti, quadruplicato negli ultimi 12 mesi grazie ad una forte domanda proveniente da realtà come Amazon, Google o Microsoft, e dal comparto aziendale. Microsoft, ad esempio, ha comunicato di aver consumato 18.153.454MWh di elettricità nell’anno fiscale 2022 conclusosi a giugno, con un aumento del 33% rispetto all’anno fiscale 2021. Sebbene l’azienda non abbia ancora resi noti i consumi per l’anno fiscale 2023, riteniamo plausibile pensare che la crescita dell’AI generativa possa corrispondere ad un aumento di consumo di energia elettrica. Oracle ha aumentato la capacità energetica per sostenere i carichi di lavoro legati all’AI. Recentemente l’azienda ha dichiarato di avere 66 datacenter per i quali intende aumentarne la capacità, e al tempo stesso l’intenzione di creare altri 100 data center per sviluppare ulteriormente l’AI. La potenzialità dell’AI aumenta infatti con l’aumentare dei set di dati utilizzati per addestrarne i sistemi. La capacità di imparare aumenta con a seconda del numero di processori impiegati, della memoria dei computer, della capacità di archiviazione dei dati e reti ad alta velocità. Man mano che questi sistemi diventano più potenti, l’AI stessa diventa più potente. Ad esempio, Tesla sostiene che una maggiore capacità di addestramento e formazione sia la chiave per lo sviluppo di auto a guida completamente autonoma. L’approccio di Tesla consiste nel fornire al sistema un’enorme quantità di dati – per lo più video in grado di insegnare alla rete neurale a guidare come un essere umano. Man mano che il sistema riceve dati e informazioni, le prestazioni migliorano.

Le aziende produttrici di hardware e semiconduttori ritengono che l’intelligenza artificiale generativa avrà impatti significativi nel prossimo decennio. Ad esempio, Cisco ha dichiarato recentemente di avere in pipeline oltre 1 miliardo di dollari di ordini per infrastrutture di AI da parte dei principali fornitori di cloud nell’anno fiscale 2025. Anche Micron ha espresso commenti molto positivi, definendo l’AI generativa il suo principale driver di crescita. Ma i miglioramenti in termini di efficienza dell’AI compenseranno il consumo di energia? Fermo restando che l’intelligenza artificiale sarà un driver significativo per i prossimi decenni, quest’ultima avrà un ruolo fondamentale anche nella gestione dell’offerta e della domanda di energia elettrica. Man mano che la generazione di elettricità si sposta verso fonti rinnovabili rispetto a quelle a base di carbonio, l’offerta di energia elettrica diventerà più frammentata, distribuita e meno prevedibile. Le abitazioni diventeranno fonti locali di energia solare, l’energia potrà provenire da zone anche molto lontane dove sono presenti sole, vento ed energia idroelettrica e lo stoccaggio dell’energia in eccesso potrà richiedere batterie fisse o mobili (compresi i veicoli elettrici). Tuttavia, l’energia eolica e solare non è sempre disponibile. L’intelligenza artificiale sarà necessaria per bilanciare il consumo di elettricità e la sua stessa produzione. Ad esempio, in base alle previsioni meteorologiche e quindi all’energia disponibile, i carichi elettrici potrebbero essere “spostati” in orari più favorevoli. L’intelligenza artificiale potrà consigliare di ridurre il consumo di energia e di immagazzinare  l’energia in eccesso in vista di condizioni meteorologiche avverse che potrebbero ridurne la quantità disponibile. Aziende come Schneider Electric e Microsoft stanno lavorando fianco a fianco per trasformare la gestione della rete con l’obiettivo di mantenerne l’affidabilità e accelerare l’adozione da parte dei clienti di risorse di accumulo energetico. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per ridurre il consumo di energia stessa. Oggi i dati immagazzinati all’interno dei camion vengono analizzati per migliorare le abitudini dei conducenti. Dati come il tempo di inattività, la posizione dell’acceleratore e la velocità servono per insegnare ai conducenti a ridurre al minimo il consumo di carburante. In futuro, il trasporto autonomo con veicoli completamente elettrici contribuirà a ridurre il consumo di energia grazie all’ottimizzazione del percorso, traffico e un migliore utilizzo delle risorse. In conclusione, se da una parte l’intelligenza artificiale aumenterà il consumo energetico dei data center, dall’altra parte sarà fondamentale per gestire la transizione verso fonti di energia rinnovabili.

Vuoi ricevere le notizie di Bluerating direttamente nella tua Inbox? Iscriviti alla nostra newsletter!