2025 Confronto del consumo energetico dell’IA: GPU in GPT-4 & Gemini vs Tesla Model 3

Confronto del consumo energetico dell’IA: GPU in GPT-4 & Gemini vs Tesla Model 3

Panoramica sul consumo energetico dell’IA

L’intelligenza artificiale (IA) ha un impatto notevole sull’ambiente e sull’industria a causa del suo enorme consumo energetico. In questo articolo analizziamo quanta energia consumano i modelli di IA più avanzati, come GPT-4 e Gemini, tramite l’uso delle GPU, e confrontiamo tali valori con la ricarica giornaliera di una Tesla Model 3 Standard. Discutiamo inoltre quali aziende potrebbero trarre vantaggio dall’aumento del consumo energetico dell’IA e forniamo previsioni sulla crescita degli utili operativi per il 2025–2026.

GPT-4 e Gemini: Uso della GPU e consumo energetico

I modelli di IA più recenti richiedono enormi quantità di potenza di calcolo, utilizzando migliaia o decine di migliaia di GPU ad alte prestazioni. Ad esempio, GPT-4 di OpenAI, con molti più parametri rispetto a GPT-3 (stimati fino a 100 trilioni di parametri), ha impiegato circa 10.000 GPU NVIDIA V100 attive 24 ore su 24 per 56 mesi, portando a un consumo totale di energia di circa 7.200 MWh – equivalenti a un consumo giornaliero di circa 48 MWh. Anche il modello di Google, Gemini Ultra, richiede risorse enormi e molteplici data center, nonostante le ottimizzazioni con TPU v4/v5e.

Anche in servizi come ChatGPT, dove questi modelli sono utilizzati, si consuma una quantità significativa di energia. Si stima che una singola richiesta possa utilizzare circa 2,9 Wh, o, con modelli ottimizzati, fino a 0,3 Wh per richiesta. Tuttavia, il consumo energetico giornaliero del servizio ChatGPT è stimato in circa 621,4 MWh, equivalente all’energia necessaria per caricare decine di migliaia di Tesla Model 3.

Tesla Model 3: Ricarica giornaliera della batteria come riferimento

Per mettere in prospettiva il consumo energetico dell’IA, lo confrontiamo con un riferimento familiare: la ricarica di una Tesla Model 3 Standard, dotata di una batteria di circa 50–60 kWh.

Tesla vs. GPT-4

Il consumo energetico giornaliero di GPT-4 (circa 48 MWh) equivale all’energia necessaria per caricare circa 960 Tesla Model 3. Se consideriamo il servizio ChatGPT, che consuma circa 621,4 MWh al giorno, ciò corrisponde alla ricarica di circa 12.000 Model 3, un quantitativo di energia comparabile a quella utilizzata quotidianamente da oltre 21.600 famiglie negli Stati Uniti.

Confronto con le ricerche su Google

Si stima che una richiesta di IA consumi energia pari a dieci ricerche su Google, evidenziando quanto maggiormente i servizi di IA richiedano energia rispetto ai motori di ricerca tradizionali.

Aziende che beneficiano dall’aumento del consumo energetico dell’IA

Nonostante l’elevato consumo energetico, lo sviluppo di modelli avanzati di IA offre notevoli opportunità di business:

NVIDIA – Dominio del mercato delle GPU

NVIDIA, leader nel mercato delle GPU per l’IA, sta registrando una crescita esplosiva nella domanda. I suoi prodotti, come la A100 e la H100, sono ampiamente utilizzati per l’addestramento e l’inferenza. Le previsioni indicano che NVIDIA manterrà oltre il 95% del mercato globale delle GPU per l’IA, con un valore di mercato che potrebbe raggiungere i 158 miliardi di dollari entro il 2025.

Aziende di memoria e infrastrutture

Società come SK Hynix e Samsung Electronics beneficiano dell’aumento della domanda di soluzioni di memoria ad alte prestazioni, come la HBM (High Bandwidth Memory). Anche i fornitori di infrastrutture per data center traggono vantaggio dagli investimenti in sistemi di alimentazione e tecnologie di raffreddamento.

Fornitori di servizi cloud

Le grandi piattaforme cloud, come Microsoft, Google e Amazon, osservano una correlazione diretta tra l’aumento dell’attività di IA e l’incremento dei ricavi, grazie agli investimenti in infrastrutture dedicate all’IA.

Efficienza ed equilibrio: Sfide e prospettive future

Nonostante gli elevati costi energetici, le aziende di IA e i gestori dei data center lavorano intensamente per ottimizzare l’efficienza. Aziende come Google sviluppano chip di IA personalizzati e adottano soluzioni energetiche ecologiche per ridurre il consumo totale. La sfida del futuro sarà bilanciare l’aumento delle prestazioni con un impatto ambientale sostenibile.

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