La fame energetica dell'intelligenza artificiale: il costo nascosto della tecnologia
Sasha Luccioni di Hugging Face, una società di machine learning, solleva preoccupazioni sull'elevato consumo energetico dell'intelligenza artificiale generativa. Questi sistemi, come i Large Language Models (LLM), richiedono enormi quantità di energia per generare risposte alle interrogazioni. Secondo uno studio recente condotto dal dott. Luccioni e altri, i sistemi di intelligenza artificiale generativa potrebbero consumare fino a 33 volte più energia rispetto alle macchine che eseguono software specifici per determinate attività.
Anche se non è il tuo computer personale o smartphone a consumare questa energia, ma piuttosto i giganteschi data center in cui avvengono i calcoli, il loro impatto energetico è significativo. I data center di tutto il mondo stanno aumentando il consumo di elettricità, e si prevede che raddoppierà entro quattro anni, raggiungendo un totale di 1.000 terawattora all'anno entro il 2026.
Questo aumento della domanda energetica è in gran parte alimentato dal crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale e delle criptovalute. Tuttavia, alcuni paesi, come l'Irlanda e il Regno Unito, stanno già sentendo la pressione sui loro sistemi energetici a causa dei data center. Ci sono preoccupazioni che tali strutture possano sovraccaricare le infrastrutture energetiche locali e stanno emergendo discussioni su come regolare il loro sviluppo e utilizzo.
Con l'avanzamento dell'hardware per l'intelligenza artificiale, come i nuovi chip lanciati da Nvidia, si spera di migliorare l'efficienza energetica di questi sistemi. Tuttavia, rimane il fatto che la produzione di tali chip richiede anch'essa notevoli risorse energetiche.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cj5ll89dy2mo.amp
Mi trovi qui: https://t.me/carmen_tortora1
Sasha Luccioni di Hugging Face, una società di machine learning, solleva preoccupazioni sull'elevato consumo energetico dell'intelligenza artificiale generativa. Questi sistemi, come i Large Language Models (LLM), richiedono enormi quantità di energia per generare risposte alle interrogazioni. Secondo uno studio recente condotto dal dott. Luccioni e altri, i sistemi di intelligenza artificiale generativa potrebbero consumare fino a 33 volte più energia rispetto alle macchine che eseguono software specifici per determinate attività.
Anche se non è il tuo computer personale o smartphone a consumare questa energia, ma piuttosto i giganteschi data center in cui avvengono i calcoli, il loro impatto energetico è significativo. I data center di tutto il mondo stanno aumentando il consumo di elettricità, e si prevede che raddoppierà entro quattro anni, raggiungendo un totale di 1.000 terawattora all'anno entro il 2026.
Questo aumento della domanda energetica è in gran parte alimentato dal crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale e delle criptovalute. Tuttavia, alcuni paesi, come l'Irlanda e il Regno Unito, stanno già sentendo la pressione sui loro sistemi energetici a causa dei data center. Ci sono preoccupazioni che tali strutture possano sovraccaricare le infrastrutture energetiche locali e stanno emergendo discussioni su come regolare il loro sviluppo e utilizzo.
Con l'avanzamento dell'hardware per l'intelligenza artificiale, come i nuovi chip lanciati da Nvidia, si spera di migliorare l'efficienza energetica di questi sistemi. Tuttavia, rimane il fatto che la produzione di tali chip richiede anch'essa notevoli risorse energetiche.
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