Piano da 1,2 miliardi di euro in Italia entro il 20271. Data center da 1 gigawatt. 2 milioni di GPU. 200 miliardi di euro in Europa. Una lunga lista di investimenti su cui veerrà fatta un’analisi approfondita da ora in poi per capire meglio a cosa serviranno. L’Unione Europea è impegnata a competere nella corsa all’Intelligenza Artificiale e a favorire l’ecosistema AI dell’UE. Anche se il progetto appare estremamente promettente, solleva inevitabilmente una serie di interrogativi: come si potrà concretizzare un’iniziativa di intelligenza artificiale di queste dimensioni? Quale potenza di calcolo sarà necessaria? Che tipo di infrastrutture dovranno essere messe in campo? Quali casi d’uso prenderanno vita? E soprattutto, come verrà regolamentato l’impiego dell’AI?
Queste domande sono accompagnate da una serie di sfide che devono essere affrontate, non dimenticando che l’industria del cloud è in prima linea in queste sfide: perché non c’è AI senza cloud. Dietro ogni soluzione AI ci sono data center, servizi cloud e soluzioni, infrastrutture cloud e hardware. Non solo questa complessa catena del valore deve essere allineata per far progredire questa ambizione AI dell’UE, ma deve anche supportare quattro sfide principali: controllare il consumo energetico, Sensibilizzare la società sull’uso e sul potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale, formare e trattenere i talenti, e rafforzare un ecosistema già florido. Il cloud è al centro della sfida, e ora è il momento di passare all’azione.
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Limitare il consumo energetico per prevenirne un potenziale boom
La rivoluzione dell’AI aumenterà drasticamente l’impatto ambientale dell’IT, la sfida è sforzarsi cercare di contenerlo a tutti i costi. Dal momento che rappresentano il cuore del settore, i data center devono essere il punto di partenza di questo processo. Affrontare il loro consumo energetico, attraverso strategie di controllo e riduzione, è fondamentale per consentirne un utilizzo sostenibile, ma al contempo proficuo. Nel 2022, l’IEA ha annunciato che i data center avevano consumato 460 TWh e ha previsto un aumento potenziale a 1.000 TWh – spinto in gran parte dall’AI – pari al consumo energetico annuale dell’India. La buona notizia è che in Europa siamo sostenitori di un mix energetico fortemente decarbonizzato, che potrebbe fornire ai data center un’energia “pulita”.
L’Europa è sulla strada per sviluppare un ecosistema più coeso, sia per le politiche di innovazione sia per le iniziative tra i vari paesi. Possiamo fare affidamento su progetti europei e globali, come la recente Coalizione per un’AI Sostenibile, alla quale abbiamo aderito per incoraggiare iniziative che utilizzano l’AI a beneficio dell’ambiente, come la decarbonizzazione delle economie e la salvaguardia della biodiversità.
Ma oltre ai nostri fornitori di energia noi, in qualità cloud provider, specialisti delle infrastrutture, architetti e innovatori di data center, dobbiamo concentrare i nostri sforzi sulla riduzione e la gestione del consumo energetico a tutti i livelli per mitigare il nostro impatto. Il raffreddamento ad acqua, le tecnologie di conservazione dell’energia e i data center edge per servire meglio le comunità locali e contenere l’energia consumata da infrastrutture più grandi, sono parte del percorso che dobbiamo intraprendere, capitalizzando le nostre tecnologie.
Offrire un cloud sostenibile è una convinzione condivisa all’interno del settore, ma non basta: anche tutti gli utenti e i clienti dell’AI devono agire in modo responsabile, richiedendo e scegliendo servizi che riducano al minimo la loro impronta di carbonio. Promuovere la conoscenza delle tecnologie disponibili tra gli operatori del mercato, il loro costo energetico e il nostro impatto come individui è essenziale per aprire la strada a un cloud e a uno sviluppo dell’AI sostenibili.
Conoscere le sfaccettature dell’AI per utilizzarla al meglio
L’AI non riguarda solo i grandi modelli linguistici che consumano molta energia e richiedono migliaia di GPU potenti. Sebbene negli ultimi tre anni abbiamo discusso quasi esclusivamente dell’AI generativa e degli LLM, l’AI si riferisce anche ad applicazioni e sistemi di machine learning, ad agenti AI, a piattaforme di ricerca accelerate, e a quelle di inferenza che consentono di costruire applicazioni e servizi.
Fornire una corretta informazione sulle diverse tipologie di intelligenza artificiale non solo aiuta a comprendere i reali bisogni di consumo da parte dell’industria e della società, ma permette anche di esplorare le diverse possibilità tecnologiche e di liberare tutto il potenziale dell’AI. Sensibilizzare sulle tecnologie è un passaggio fondamentale per comprendere meglio le esigenze del mercato, accrescere le competenze e favorire una maggiore maturità del settore. Ma oggi non basta più creare consapevolezza: è arrivato il momento di spiegare con chiarezza cosa l’Intelligenza Artificiale può davvero fare — e cosa no —, definendo al contempo un quadro di riferimento etico, come quello delineato dall’AI Act, e illustrando i diversi ambiti di applicazione dell’AI.
Le normative giocheranno un ruolo importante nel definire il quadro dell’AI a lungo termine, i casi d’uso da sviluppare e nel definire confini etici condivisi per proteggere le imprese e la società senza vincolare l’innovazione. La democratizzazione dell’AI sarà anche affrontata attraverso la popolarizzazione e l’informazione su altri tipi di applicazioni, l’apertura di vari servizi e data center e nuovi casi d’uso per GPU o acceleratori dedicati. La diversità è la chiave per abbracciare il potere dell’AI e avere un approccio più sostenibile.
Promuovere un ecosistema fertile per la crescita dell’AI in Europa
Tra i professionisti dell’AI, contiamo 120.000 europei2, che rappresentano il primo terreno fertile per i professionisti dell’AI in tutto il mondo. La sfida è continuare la formazione per colmare il gap nelle necessità attuali e future (circa il 75% dei datori di lavoro ha difficoltà a coprire i ruoli nell’AI) mantenendo la competitività e trattenendo i talenti. L’attrattività dell’AI è ormai una realtà: è il momento di rendere l’Europa più competitiva che mai. Mostrando i nostri campioni, allineandoci agli standard internazionali in termini di benefit e retribuzioni, e creando le condizioni necessarie per evitare una nuova fuga di cervelli.
Abbiamo campioni europei di riferimento come Mistral.AI, Aleph Alpha in Germania, LightOn o anche HuggingFace e, naturalmente, i cloud provider che sono leader in Europa. Questo è un primo e solido ambiente da sfruttare per sviluppare e attrarre nel lungo periodo.
L’Europa deve credere nel proprio potenziale, non sminuire i propri punti di forza, non negare i successi passati, non arretrare di fronte alla concorrenza. Ma non possiamo sottovalutare il percorso da compiere: non basta investire. Servono impegno, collaborazione e visione – non solo solo investimenti. La nostra è una missione che va oltre le parole. C’è ancora molto da fare, ma la direzione è chiara: ridurre l’impatto ambientale dell’AI, offrire un ecosistema completo di servizi, e trattenere talenti e imprese in Europa. Solo così l’Europa potrà davvero conquistare un ruolo da protagonista nella corsa all’intelligenza artificiale. O puntiamo in alto con tutte le nostre forze, o resteremo indietro.
