Gli Agenti AI sono assetati di potere
Il Segreto dietro il Boom dei Data Center: Non sono i chatbot, ma gli Agenti AI Assetati di Energia
La proliferazione di immensi data center in tutto il mondo sta sollevando una domanda persistente: "Perché diavolo stanno costruendo tutti questi data center?". Questa perplessità, ampiamente diffusa, emerge spontanea considerando i miliardi di dollari di debiti che le aziende tecnologiche stanno accumulando per erigere quelle che sono, di fatto, alcune delle più grandi centrali elettriche del pianeta, in un momento in cui l’intelligenza artificiale vanta già progressi rivoluzionari.
La risposta, tuttavia, non risiede nell’aiutare l’utente medio a cercare ricette o luoghi di vacanza. L’idea che le semplici interrogazioni ai chatbot siano il fulcro dell’IA è sempre più obsoleta. Il vero motore di questa espansione di potere nella Silicon Valley sono gli "agenti" IA. Sebbene non esista una definizione ufficiale, si tratta approssimativamente di sistemi basati su modelli linguistici di grandi dimensioni, progettati per prendere decisioni autonome ed eseguire un compito.
Come spiega Maxwell Zeff, esperto del settore, "piuttosto che porre a un chatbot IA una semplice domanda e ottenere una risposta, questi agenti possono generare centinaia di piccoli input autonomi basati sulla domanda originale dell’utente". Per esempio, se si chiede a un agente IA di costruire un sito web, potrebbe lavorare per ore, rigenerando decine di volte i propri input per creare diverse pagine web, menu e set di dati che alimentano il sistema.
Questi agenti sono ora al centro del lavoro dei laboratori di ricerca più avanzati sull’IA, producendo risultati sbalorditivi – e talvolta inquietanti. Recentemente, OpenAI ha annunciato che uno sciame di oltre 10.000 agenti, che hanno inviato 2,7 milioni di messaggi, è riuscito a risolvere un problema matematico di lunga data. Sebbene si tratti di un caso limite, che evidenzia la volontà dei laboratori di investire risorse insolite per problemi apparentemente irrisolvibili, tutti quei messaggi hanno consumato un’enorme quantità di potenza di elaborazione, traducendosi in un costo energetico stimato in decine di milioni di dollari.
Storicamente, le aziende private di IA sono state poco trasparenti riguardo alle metriche ambientali dei loro prodotti. Molti CEO si appellano a singole query fatte dagli utenti come misura del consumo di risorse. In una recente intervista, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha affermato che il consumo di acqua necessario per coltivare una singola mandorla equivale a 38.000 query di ChatGPT, un calcolo peraltro contestato. Altman ha aggiunto che "le persone che consumano 12 mandorle alla volta per la maggior parte non sentono di fare qualcosa di orribile dal punto di vista idrico".
L’introduzione degli agenti IA, molto più energivori delle semplici query, complica ulteriormente questi calcoli. Esiste una grave carenza di informazioni sull’uso energetico degli agenti, le cui attività possono variare da semplici operazioni a un’intera giornata di codifica autonoma che coinvolge un team di agenti "aiutanti" paralleli. Vi è un divario enorme nel consumo energetico tra queste applicazioni e una potenziale espansione illimitata man mano che i compiti diventano più complessi.
Secondo Boris Gamazaychikov, co-fondatore e CEO di Sustainable AI, in altre aree di crescita tecnologica siamo vincolati dal numero di persone che guidano un’auto o guardano Netflix. "Ora, questo è in qualche modo svincolato dagli utenti – e se si ascoltano i leader dell’IA, penso che sia proprio quello che vogliono. Stanno parlando di ‘unicorni’ che hanno un solo dipendente".