La nuvola senz'acqua

I data centre hanno consumato circa l’1.5% dell’energia elettrica globale nel 2020. Per il 2030, sono previsti almeno raddoppiare questa quota (fonte: IEA). Poco meno della metà di questa energia viene utilizzata per il raffreddamento dei server.

Si tratta di circa 10.000 edifici, principalmente negli Stati Uniti, in UK e in Germania - 2/3 dei quali ubicati in aree dove l’acqua è già scarsa (fonte: Bloomberg) - che devono competere con il consumo umano e agricolo della risorsa più preziosa del pianeta.

Una breve conversazione con il vecchio modello GPT-3 di OpenAI del 2020 era sufficiente per consumare mezzo litro di acqua. Nonostante i nuovi modelli elaborativi e i nuovi sistemi di raffreddamento siano sempre più efficienti, la domanda di acqua ed energia è in aumento costante.

Oggi, torno a parlarti di Intelligenza Artificiale, concentrandomi sui consumi idrici: un tema a lungo trascurato, ma ormai centrale. Tra siccità aggravate dal riscaldamento globale, perdite ingenti nelle reti idriche e domanda in costante crescita, il peso dei data centre non è più marginale.

Sul sito personale di Sam Altman, CEO di OpenAI - la società che ha lanciato ChatGPT - da un paio d’anni, compare sostanzialmente una sola comunicazione pubblica: una lettera in cui immagina un futuro in cui l’AI rende l’energia abbondante, accelera le scoperte scientifiche, risolve la crisi climatica e porta benefici oggi difficili persino da immaginare, aggiungendo però che per vederlo servirebbe circa un secolo.

Per ora, l’unica cosa chiara è che Sam non abbia mai aperto un libro di fisica, o ascoltato un climatologo parlare, perché avrebbe compreso che non ci possiamo permettere investimenti in energia e materiali in nome di un’ipotetica soluzione a tutti i nostri problemi, proiettata in un futuro lontano.

E’ una logica che conosciamo già: ci siamo raccontati per oltre un secolo che una crescita basata sul consumo indiscriminato di risorse limitate avrebbe portato più benessere, equità e prosperità. Il risultato, invece, sono stati secoli di colonialismo, inquinamento e disparità economiche.

Sono migliaia le domande per la costruzione di data centre hyperscale, ovvero immensi edifici industriali contenenti almeno 5.000 server, che consumano suolo, acqua, energia e materiali - mettendo sotto pressione risorse e infrastrutture, spesso in aree già fragili - per produrre meme, chat erotiche e video satirici, altro che curare il cancro o risolvere la crisi climatica.

Seppure una parte rilevante di queste domande - si stima tra il 30 e il 50% - siano di origine speculativa e finiranno per essere respinte o mai realizzate, le società stanno aumentando la propria capacità elaborativa, in una corsa, per ora, senza una meta ben definita.

Una recente ricerca dell’MIT dimostra come il 95% degli investimenti in AI generativa non porti a un ritorno economico. L’AI, piuttosto, si sta trasformando in una corresponsabile della crisi climatica.

Dalle grandi centrali termoelettriche (gas, carbone, petrolio e nucleare), ai veicoli a combustione interna, ai computer che utilizziamo in tanti quotidianamente, ogni tecnologia che sviluppa una quota consistente di calore residuo necessita di raffreddamento.

Nel campo informatico, se si escludono i dispositivi meno potenti (piccoli portatili, smartphone, tablet) che affidano la dissipazione del calore al solo involucro, basta superare i 20-30 W per processore per rendere necessario un sistema di raffreddamento attivo. Un tipico chip da personal computer può superare facilmente i 100°C sulla minuscola superficie occupata dal processore.

Un processore surriscaldato è meno affidabile: le alte temperature rallentano i tempi di risposta dei transistor, aumentando il rischio di errori e costringendo a ridurre le prestazioni per evitare un surriscaldamento. Inoltre, la vita utile del chip si accorcia per effetto dell’elettromigrazione - la diffusione dei metalli dei contatti sulla scheda elettronica, che può causare corto-circuiti o interruzioni di segnale - e delle sollecitazioni strutturali dovute alla dilatazione termica dei materiali.

Per servizi come il web-hosting o altri carichi a bassa densità elaborativa - per esempio, le transazioni finanziarie di una banca - il raffreddamento veniva spesso affidato all’aria. Comuni sistemi di climatizzazione, accoppiati a una ventilazione forzata sulle schede elettroniche, provvedevano a trasportare il calore verso l’esterno.

Seppure gli avanzamenti tecnologici abbiano ridimensionato drasticamente i transitor, riducendo la potenza necessaria a farli funzionare, la complessità dei processori - e quindi la densità dei transistor - è andata raddoppiando ogni 18/24 mesi (legge di Moore) per decenni.

Con l’avvento delle GPGPU, di cui ti ho parlato qui, le potenze di un singolo chip sono passate dai 45W di un processore della fine degli anni ‘90, ai circa 600 W di un chip di calcolo parallelo di oggi. Una singola unità server per elaborazioni AI può richiedere fino a 3 kW di potenza e ve ne sono anche 25.000 in una server farm hyperscale.

Criptovalute, AI - in particolare quella generativa - e la forte crescita, nell’ultimo decennio, dell’archiviazione dati remota e dei servizi di streaming video hanno portato a un aumento esponenziale del consumo di energia elettrica, e quindi del calore generato.

Non basta più costruire un data centre in Islanda per approfittare del clima rigido. Carichi termici così elevati hanno richiesto un’evoluzione dei sistemi di raffreddamento.

Il primo passo è stato il passaggio al raffreddamento a liquido. Una tecnologia già nota nel mondo dei personal computer, ma non priva di controindicazioni: costi di manutenzione elevati e rischio di danni in caso di perdite, per citarne alcune.

Resta un sistema diffuso, ma è anche il più costoso in termini di consumi idrici. La gran parte di questi sistemi, infatti, è composta da due circuiti: il primario, che raccoglie il calore delle unità di elaborazione, e un secondario che lo trasporta verso l’esterno dell’edificio, dove viene dissipato, troppo spesso, tramite evaporazione.

L’acqua utilizzata in questi circuiti non è semplice acqua potabile: dev’essere purificata e filtrata (perdendone fino al 50%) e successivamente additivata di anti-incrostanti, anti-calcare e anti-corrosione, pertanto la poca acqua residua non può essere restituita alla rete, né smaltita in loco, ma va destinata a sistemi di trattamento e depurazione.

Inoltre, l’acqua emessa in atmosfera sotto forma di vapore si somma a quella consumata a monte per i sistemi di raffreddamento delle centrali termoelettriche (gas, carbone e nucleare) che alimentano i data centre, basati sullo stesso principio funzionale. Ogni unità server, infatti, ha già consumato decine di migliaia di litri di acqua prima ancora di elaborare la richiesta inviata dall’utente.

Le server farm installate in zone già sotto stress idrico hanno dovuto ricorrrere a sistemi ibridi, affiancando alle torri di evaporazione un sistema di raccolta della condensa, che permette di ridurre i consumi di acqua fino al 50%. Tuttavia, questi sistemi consumano fino al 65% più energia, come dimostrato da una ricerca sulle installazioni statunitensi.

Ormai quasi il 90% dei data centre si affida a sistemi idronici. Secondo una ricerca del Lawrence Berkeley National Laboratory, meno di un terzo si preoccupa di monitorare e controllare il consumo di acqua, rivelando l’assenza della volontà di verificare l’efficienza idrica dei sistemi di raffreddamento.

Google e Microsoft - sempre più in competizione pubblica sulla sostenibilità ambientale - si focalizzano unicamente sull’alimentazione delle server farm con energia rinnovabile, ma nessuno dei due pubblica i dati relativi ai consumi idrici. Per chi voglia approfondire l’argomento, suggerisco la lettura di questo paper pubblicato su Nature.

La ricerca su sistemi di raffreddamento meno idrovori è sempre aperta, considerando che nel 2025 i data centre hanno consumato più acqua di quella venduta in bottiglia nel mondo.

Nella sola Inghilterra, i data centre consumano 6.6 mln di litri di acqua potabile al giorno (fonte: Water UK) e il piano governativo è di triplicarne la capacità. Un recente rapporto della Camera dei Lord prevede un deficit di 5 miliardi di litri nelle forniture idriche inglesi, con costi per oltre 8.5 miliardi di sterline per la collettività, se non si interverrà con strumenti legislativi.

L’Inghilterra è già in crisi idrica per il cambiamento climatico - con estati sempre più aride in una regione un tempo piovosa - poiché è priva dei serbatoi necessari, che richiedono anche 15 anni per essere realizzati.

Una soluzione potrebbe venire dai sistemi a immersione, che stanno riscuotendo forte interesse, dove i server vengono letteralmente immersi nel liquido di raffreddamento, costituito da oli minerali dielettrici (ovvero idrocarburi che conducono il calore, ma non l’elettricità).

Essi permettono anche installazioni più dense, poiché eliminano ventole, condotte e pompe di calore: la migliore conducibilità termica del fluido permette di trasportare il calore in maniera più efficiente.

I benefici vanno oltre il risparmio idrico, questi sistemi, infatti, sono più silenziosi, costano meno sia durante la costruzione (CapEx) che durante le operazioni (OpEx), hanno un’efficacia di circa 10x rispetto ai sistemi ad aria.

Un’ulteriore evoluzione, due volte più efficace dei sistemi a immersione, è rappresentata dai sistemi di raffreddamento bifase, nei quali il fluido - composto da fluorocarburi e caratterizzato da un basso punto di ebollizione (circa 50°C) - evapora direttamente a contatto con i componenti riscaldati, raffreddando il liquido rimanente, per poi condensare su appositi scambiatori posti in cima alla vasca e ripetere il ciclo.

Questo sistema è ancora più compatto di quello a fase singola, nonché riesce a far risparmiare fino al 97% dell’energia necessaria per il raffreddamento, se accoppiato con sistemi di free cooling (immissione di aria più fredda dall’esterno ed espulsione di quella calda), quando il clima locale lo consente.

Le proteste contro la costruzione di server farm si stanno moltiplicando in tutto il globo e molto spesso - forse in buona fede, forse approfittando della scarsa comunicazione sulla domanda idrica di questi edifici - i governi ignorano volontariamente il problema, acuendo lo scontro. Del resto, lo stesso Sam ha definito la questione idrica “un falso totale”, “senza connessione con la realtà” e “folle”, salvo poi inneggiare al nucleare come soluzione.

Water UK - l’associazione di categoria che raccoglie i gestori idrici nel Regno Unito - ha inviato una memoria scritta all’Environmental Audit Committee, in cui denuncia gli “errori madornali” delle stime del governo sulle riserve idriche future, dove i data centre sono “esplicitamente esclusi” dal calcolo.

Si dovrebbe, invece, pianificare lo sviluppo del settore integrandolo nei piani energetici nazionali, coinvolgendo amministrazioni locali e comitati, secondo logiche compatibili alle risorse territoriali, infrastrutturali e idriche locali, trasparenti e consce di un clima ogni anno più assetato.

Parte della domanda d’acqua, per esempio, potrebbe essere risparmiata recuperando quella meteorica, installando sistemi di free cooling a supporto agli impianti di raffreddamento attivo e obbligando a utilizzare sistemi sempre meno energivori.

L’ubicazione dei data centre potrebbe essere pianificata nelle vicinanze di zone residenziali o industriali, per poter distribuire il calore prodotto e utilizzarlo per riscaldare/raffrescare gli edifici e fornire acqua calda per usi sanitari. In una prossima Pillola ti parlerò delle macchine ad assorbimento, che si prestano molto bene a questi regimi operativi.

La produzione costante di calore può, inoltre, garantire calore di processo ad aziende limitrofe, come allevamenti ittici e zootecnici, serre e impianti di produzione alimentare.

Un altro contributo può venire dal data centre stesso, che può modulare la propria capacità elaborativa per ridurre i consumi nei periodi di picco della domanda (energetica e/o idrica). L’attività dei server, infatti, può essere delegata ad altri centri, posticipata, oppure processata più lentamente o con modelli più leggeri per ridurre i consumi quando necessario. Tuttavia, questa pratica richiede il monitoraggio accurato e la pubblicazione dei consumi energetici e idrici, per poter coordinare la domanda con le società fornitrici.

Evito di commentare le tante notizie che ogni tanto spuntano su server farm sottomarine: per ora restano idee difficilmente scalabili per i costi e i rischi associati; senza parlare degli impatti di quelle orbitali, di cui ti ho parlato qui.

Nella prossima Pillola sull’argomento, ti parlerò dei consumi energetici, ma ci sarebbe molto da dire anche sull’impatto della sola costruzione di questi centri, molto spesso responsabili di deforestazione e di oneri per materiali e infrastrutture che ricadono sulla collettività.

Il Machine Learning - alla base del funzionamento dell’AI - è una tecnologia estremamente promettente. Tuttavia, le sue applicazioni tecnico-scientifiche restano una nicchia, rispetto ai volumi di affari generati dalla commercializzazione dei modelli a linguaggio naturale, la cui utilità sociale resta ancora discutibile.

Nell’UE, la direttiva sull’efficienza energetica obbliga già a rendicontare i consumi idrici ed elettrici dei data centre e impone un percorso di miglioramento dell’efficienza. Tuttavia, non pone limiti allo sviluppo del settore, i cui costi sociali e ambientali gravano già sulla finanza pubblica.

Non pensi che sarebbe opportuno applicare il principio del “chi inquina paga” attraverso obblighi di efficienza, trasparenza e compensazione ambientale, utilizzando il gettito per il miglioramento della rete idrica e delle infrastrutture energetiche nazionali?