Roma, 22/06/2024 Notizie e approfondimenti sui temi dell’Energia in Italia, in Europa e nel mondo.

IA e consumo energetico, i principali elementi da considerare e l’incidenza del binomio per le aziende. Il Report

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Un report pubblicato da Pure Storage, realizzato in collaborazione con Wakefield Research, individua gli ostacoli che le aziende affrontano nell’adottare l’IA. E qui si inserisce il tema, sempre più dibattuto, dei consumi energetici ad essa correlati.

Scarica il Report “Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption”

IA e consumi energetici, il documento

L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta la tecnologia del momento e non c’è settore economico-finanziario (né comparto produttivo o dei servizi) che non ricorra – oppure intenda farlo – a soluzioni di intelligenza artificiale. Ma la strada è in discesa? Non proprio, poiché pur registrando un incremento costante dell’uso della tecnologia avanzata da qui ai prossimi anni, è inevitabile un incremento dei consumi energetici ad essa correlati.

A questo proposito, Pure Storage ha pubblicato un report (“Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption”), realizzato in collaborazione con Wakefield Research, che circoscrive gli impedimenti che le aziende stanno affrontando nell’adottare l’IA, rimarcando un aspetto – non di rado sottovalutato – di questa tecnologia avanzata: i livelli di energia che può consumare.

Nuovo assessment dell’infrastruttura dati

Concretizzare in modo tangibile i benefici dell’intelligenza artificiale, tenere sotto controllo i costi energetici e conservarsi allineati alle finalità corporate legate all’ambiente. Alla base di tutti questi obiettivi c’è l’incidenza di un nuovo assessment dell’infrastruttura dati, come rimarca il rapporto (il cui sondaggio è stato condotto su un campione di 500 buyer IT di aziende con oltre 500 dipendenti in Europa e negli Stati Uniti), che ha rilevato come i consumi energetici rappresentino solo una delle sfide dell’IA (il 73% degli intervistati ritiene che l’intelligenza artificiale comporta, o comporterà, degli aggiornamenti di vario tipo). E ancora, la medesima percentuale dei buyer interpellati (73%) non si è detta completamente preparata ai livelli di consumo energetico che l’intelligenza artificiale richiede.

Dal rapporto di Pure Storage – che fa seguito allo studio di S&P Global Commodity Insights (“Power of AI: Wild predictions of power demand from AI put industry on edge”), relativo agli Stati Uniti, per cui entro il 2030 l’IA è stimata raggiungere il 4% della domanda mondiale di energia elettrica – emerge poi che per l’88% di chi ha già adottato l’intelligenza artificiale, l’urgenza di potenza di calcolo è aumentata in modo significativo e – considerato questo aspetto –, la quasi totalità dei professionisti intervistati (96%) ha già aggiornato l’infrastruttura IT oppure si appresta a farlo.

Infine, in merito agli ostacoli che hanno impattato in modo negativo sulle finalità di sostenibilità delle aziende, l’89% dei buyer intervistati ha riscontrato maggiori criticità nel conseguimento dei principi ESG – dunque legati all’ambiente (Environmental), agli aspetti sociali (Social) e alla Governance – per via degli aggiornamenti di cui è stata oggetto l’infrastruttura IT in materia di applicazione dell’intelligenza artificiale.

Esigenza di un’infrastruttura più smart

Ribadito che l’adozione dell’intelligenza artificiale sta aumentando in ogni comparto, la maggior parte delle aziende non è ancora dotata dell’infrastruttura necessaria in grado di poter gestire le richieste sia di energia sia di dati ad elevate prestazioni, elemento imprescindibile per la massimizzazione dei benefici di questa tecnologia avanzata.

Da qui l’esigenza, oramai improrogabile, di possedere delle infrastrutture più smart, di sistemi così tecnologicamente avanzati in grado di non solo di raccogliere ed analizzare i dati ma anche di assumere decisioni con un livello di intervento umano davvero minimo. Considerata l’incessante diffusione dell’intelligenza artificiale, da qui al futuro i team IT necessitano di infrastrutture ad elevate prestazione tanto efficienti quanto affidabili, per assicurare l’efficace processo di deployment dell’IA.

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