Il paradosso energetico dell’IA per le imprese

Nel biennio 2025-2026 gli investimenti per nuovi Data Center in Italia raddoppieranno rispetto a quanto speso nel 2023 e 2024. Si passerà da 5 miliardi a 10,1 miliardi di euro, secondo la fotografia scattata dall’Osservatorio Data Center della Polimi School of Management del Politecnico di Milano.

In Italia si attende infatti nel prossimo biennio l’apertura di nuove grandi infrastrutture di data center, in particolare in Lombardia, e il rafforzamento della presenza di grandi operatori internazionali e nazionali si servizi cloud, come i progetti di Amazon Web Services (AWB), Microsoft, Aruba e Tim.

Certamente l’Italia è sulla strada per diventare destinazione di importanti investimenti.
Milano in particolare potrebbe aggiungersi a quelle che sono oggi le cinque città hub FLAPD (Francoforte, Londra, Amsterdam, Parigi, Dublino) dei principali mercati europei del settore dei data center, che sono le infrastrutture necessarie a ospitare i potenti server dedicati all’intelligenza artificiale.

E in un Paese a forte vocazione manifatturiera come l’Italia il mercato dell’IA già vede un interessante sviluppo anche nelle applicazioni a supporto della gestione, sempre più guidata dai dati e quindi dalle tecnologie digitali, degli impianti industriali.

Il tema della crescente digitalizzazione dell’industria manifatturiera è stato affrontato a maggio 2024 nell’Instant Day del programma Metal 5.0 presso l’I.S.I.S. Enrico Mattei di Latisana (Ud), dove imprenditori e manager di grandi aziende friulane del comparto macchinari industriali come Danieli Automation e Savio hanno parlato di intelligenza artificiale applicata ai processi industriali siderurgici e tessili e della relativa esigenza per i lavoratori di oggi e di domani di sviluppare competenze digitali sempre più affinate.

Con l’applicazione sempre più estesa di sistemi di intelligenza artificiale la digitalizzazione non abilita solo la manutenzione predittiva e l’analisi di grandi moli di dati per il monitoraggio dei flussi dei processi produttivi. Ma permette anche l’efficientamento e la riduzione dei consumi di materie prime e energia.

Come nel caso dei più moderni forni fusori elettrici per rottami progettati e realizzati da Danieli, che sono in grado di essere alimentati direttamente da fonti energetiche rinnovabili e di lavorare su frequenze hertz diverse rispetto al passato.

O come i macchinari tessili Savio, impiegati nella fase finale di processo del 40% della produzione mondiale di filati, che sono oggi completamente guidati dall’elettronica con controllo qualità in tempo reale, gestione da remoto interattiva con i dispositivi digitali e performance di velocità cinque volte superiori rispetto ai macchinari tessili tradizionali su base completamente meccanica.

Ma i processi prettamente produttivi sono solo uno degli ambiti in cui la digitalizzazione sta facendo passi avanti nelle aziende manifatturiere. La si trova sempre più, infatti, anche nell’automazione dei processi dei magazzini industriali.

Più in generale, da una parte si cerca di applicare sistemi di intelligenza artificiale per automatizzare le attività a basso lavoro aggiunto, che altrimenti per ragioni di sostenibilità economica dei fattori produttivi dovrebbero essere delocalizzate dove costano nettamente meno rispetto all’Italia.
Vale a dire in Europa orientale, in Africa, in Asia.

Dall’altra, i sistemi di intelligenza artificiale sono consigliati per l’analisi dati massiva a supporto dei processi decisionali.
Questa tendenza interessa oggi in Italia un numero ancora relativamente limitato di aziende, in genere medio-grandi e soprattutto quelle che fanno parte di gruppi multinazionali, che vogliono essere all’avanguardia secondo il paradigma dell’approccio gestionale e operativo cosiddetto “data-driven”.

Ma l’utilizzo sempre più esteso e intenso di strumenti capaci di elaborare in tempi rapidissimi enormi moli di bit necessita di grandi infrastrutture informatiche dedicate, che sono però anche molto energivore.

I server dei data center, appunto, hanno bisogno di molta elettricità per funzionare. Anche perché devono essere dotati di sistemi di raffreddamento atti a mantenere costante la temperatura negli ambienti in cui si trovano i “super computer” soggetti a surriscaldamento fisiologico.

Pertanto, la digitalizzazione avanzata è considerata tra i principali driver del forte aumento di domanda di corrente elettrica che si attende nel mondo nei prossimi anni. Anche in Europa e in Italia. Ciò implica un paradosso.

Da un lato, infatti, digitalizzare gli impianti può aiutare le imprese a efficientare i loro processi produttivi e logistici e a ridurre e monitorare i relativi consumi energetici, ottimizzando pure auto produzione, stoccaggio e distribuzione di elettricità da fonti innovabili. E ridurre di conseguenza l’impronta carbonica diretta (Scope 1 e Scope 2) delle singole aziende che li implementano.

Dall’altro, più si digitalizza e in particolare più si utilizzano applicazioni di intelligenza artificiale, più aumentano i consumi elettrici dei data center dove fisicamente i processi di elaborazione massiva di dati avvengono.

Queste infrastrutture sono in genere esterne alle aziende utilizzatrici e, vista la loro elevata intensità di consumi energetici, non sono necessariamente sempre alimentate con elettricità da fonti rinnovabili. Pertanto, possono invece aumentare l’impronta carbonica indiretta (Scope 3) delle aziende lungo la filiera dei fornitori per la parte appunto dei cloud provider di servizi digitali

Non è un caso che l’aumento vertiginoso nel mondo delle applicazioni di intelligenza artificiale, e più in generale di quelle dedicate all’elaborazione massiva di dati, pone una sfida ulteriore verso il raggingimento degli obiettivi di decarbonizzazione della produzione di energia elettrica.
La questione è rilevante anche per l’Italia, come sottolinea l’Osservatorio Data Center di Polimi.