Il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe dipendere meno dai chip di Nvidia Corp. (NVDA) e Advanced Micro Devices Inc. (AMD) e più dalla potenza necessaria per alimentare i data center.
Secondo Goldman Sachs, il vantaggio degli Stati Uniti nella corsa globale all’intelligenza artificiale è pericolosamente in bilico, poiché l’incombente carenza di energia elettrica interna minaccia di frenare i progressi e di aprire la porta al sopravvento della Cina.
L’analista della banca Hongcen Wei ha indicato che l’elemento chiave per dominare la corsa globale all’IA è disporre di un approvvigionamento energetico affidabile e abbondante, cosa che gli Stati Uniti potrebbero avere difficoltà a mantenere.
“La corsa globale all’intelligenza artificiale si sta surriscaldando, con una forte competizione incentrata su chip, accesso alle terre rare, fornitura di energia, talenti e adozione dell’intelligenza artificiale”, ha detto Wei in un rapporto pubblicato giovedì.
Ma quello che potrebbe presto diventare più importante, ha detto, è l’elettricità.
“Poiché l’intelligenza artificiale richiede un’enorme quantità di energia, una fornitura di energia affidabile e abbondante sarà probabilmente un fattore chiave in questa corsa, soprattutto perché i colli di bottiglia delle infrastrutture energetiche possono essere lenti da risolvere”.
La crescita dei data center statunitensi potrebbe arrestarsi
Attualmente, gli Stati Uniti sono leader mondiali nelle infrastrutture di IA, ospitando il 44% della capacità globale dei data center, pari a oltre 50 gigawatt (GW). Ciò equivale all’incirca alla capacità combinata di Cina, UE, Giappone, Corea del Sud e India.
I data center rappresentano già il 6% del fabbisogno energetico totale degli Stati Uniti e Goldman prevede che questa percentuale salirà all’11% entro il 2030.
Ma questa domanda in crescita si scontra con una rete elettrica già sotto pressione.
La capacità energetica di riserva effettiva, che è un indicatore chiave della flessibilità del sistema energetico, è scesa dal 26% di cinque anni fa al 19% di oggi, avvicinandosi alla soglia del 15% che di solito si considera critica.
Otto dei 13 mercati regionali dell’energia elettrica degli Stati Uniti hanno già raggiunto o superato tale livello.
Goldman prevede che, anche in base a ipotesi conservative, la capacità di riserva nella maggior parte dei mercati regionali statunitensi scenderà al di sotto del 15% entro il 2030, limitando lo sviluppo futuro dei data center. In uno scenario in cui l’infrastruttura di intelligenza artificiale cresce più rapidamente, come prevedono gli analisti azionari di Goldman, la capacità di riserva scenderebbe ancora di più al di sotto dei livelli critici.
Questo collo di bottiglia energetico sta già influendo sui costi.
I prezzi dell’elettricità in tempo reale sono aumentati la scorsa estate e i prezzi della capacità nel PJM, la rete regionale che include la Virginia, la capitale mondiale dei data center, hanno registrato un forte aumento.
La Cina potrebbe prendere il sopravvento con 400 GW di capacità inutilizzata
Mentre gli Stati Uniti lottano con la carenza di energia, la Cina si sta preparando per soddisfare le future esigenze dell’intelligenza artificiale.
“La Cina, il secondo hub di data center più grande al mondo, ha già una notevole capacità energetica inutilizzata e sta pianificando di aumentare l’approvvigionamento energetico attraverso fonti rinnovabili, carbone, gas naturale e nucleare”, ha affermato Wei.
Entro il 2030, Goldman prevede che “la Cina avrà una capacità di riserva effettiva pari a oltre tre volte la domanda energetica prevista a livello mondiale per i data center (~400 GW contro ~120 GW), posizionandosi in modo da alimentare una rapida espansione dei data center”.
La capacità di riserva prevista dalla Cina raggiungerebbe il 25% del suo picco di domanda estiva entro il 2030.
Dato che il mercato energetico cinese è già doppio rispetto a quello statunitense, questo dà a Pechino una flessibilità molto maggiore per alimentare le infrastrutture legate all’intelligenza artificiale, insieme ad altre industrie ad alta intensità energetica come la produzione di alluminio.
Perché gli Stati Uniti stanno rimanendo indietro
Goldman dice che la rete elettrica statunitense sta diventando sempre più limitata a causa di tre problemi: la forte crescita della domanda da parte dei data center, l’insufficiente capacità delle energie rinnovabili e del gas naturale per sostituire il carbone in fase di dismissione e il limitato impiego di tecnologie di stoccaggio ed emergenti.
Queste sfide sono aggravate dai lunghi tempi di consegna e dai ritardi nelle autorizzazioni per le turbine a gas naturale.
Goldman prevede che prima del 2030 non ci sarà un aumento significativo della capacità nucleare o del gas, a causa dei limiti nella costruzione e nella catena di approvvigionamento.
Il futuro dell’IA potrebbe essere alimentato dai watt, non solo dai chip
Anche se la politica degli Stati Uniti potrebbe dare una spinta alle energie rinnovabili o ritardare l’uscita dal carbone, la banca dice che queste misure “probabilmente non invertiranno la tendenza al restringimento nei prossimi anni”. “
La corsa all’intelligenza artificiale non riguarda più solo i chip e i talenti, ma anche l’energia. Come afferma Goldman, ”un ingrediente fondamentale per vincere la corsa globale all’intelligenza artificiale è disporre di un approvvigionamento energetico affidabile e abbondante per alimentare i data center”.
E in questo momento, è proprio quello che la Cina sta costruendo e che potrebbe presto mancare agli Stati Uniti.
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Immagine creata utilizzando l’intelligenza artificiale di Midjourney
