Bilanciare l’equazione: come implementare l’IA senza compromettere gli obiettivi di sostenibilità?

A cura di Tiffany Osias managing director, xScale, e Christopher Wellise, VP, Sustainability di Equinix

Quando le aziende cercano di capitalizzare l’IA, si trovano a dover affrontare diverse sfide infrastrutturali. Necessitano di archiviare e gestire grandi volumi di dati, ma anche di potenza di calcolo scalabile per elaborarli. Inoltre, hanno bisogno di reti ad alte prestazioni per spostare i dati tra diverse sedi di elaborazione. Ma come stare al passo, abilitando le proprie strategie di IA rimanendo al contempo in linea con i propri obiettivi di sostenibilità?

Si tratta di una questione complessa che non ha risposte facili, e in cui la scelta dei giusti partner per la propria infrastruttura IT risulta più che mai essenziale. Ma da quali parametri non dovrebbe prescindere questa ardua decisione?

• L’ottimizzazione dell’efficienza

Sebbene l’esecuzione dei carichi di lavoro dell’IA su hardware efficienti e l’ottimizzazione dei data center per l’efficienza energetica siano componenti fondamentali di una strategia di IA sostenibile, le aziende devono considerare anche una gamma più ampia di fattori. Tra questi, l’impatto del ciclo di vita della produzione di hardware, l’approvvigionamento di energia pulita e a basse emissioni di carbonio, l’efficienza degli algoritmi e le pratiche generali di data management. Inoltre, le organizzazioni devono spesso affrontare sfide quali i costi iniziali elevati, la necessità di competenze specializzate e l’integrazione di pratiche sostenibili nei flussi di lavoro esistenti. Un approccio completo che affronti tutte queste sfide è essenziale per un’implementazione dell’IA che sia veramente sostenibile.

In quest’ottica, affidarsi a data center ad alte prestazioni nel formato della colocation offre un vantaggio strategico, consentendo alle organizzazioni di sfruttare economie di scala, nonché capacità di progettazione, funzionamento e gestione altamente specializzate.

Inoltre, è opportuno farsi alcune domande: oltre ad aiutare i clienti a perseguire un approccio sostenibile all’IA, il data center considerato sta utilizzando l’IA come strumento per consentire la sostenibilità delle sue operazioni, ad esempio tramite un digital twin?

• L’abilitazione del consumo di risorse condivise

Se è vero che l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale consuma molta energia, ciò non significa necessariamente che se ne sprechi molta. L’energia per addestrare il modello viene infatti consumata una sola volta, ma da lì in avanti le possibilità a cui si apre sono potenzialmente infinite.

Oggi c’è la possibilità di condividere i modelli di intelligenza artificiale, ovvero dividere l’onere energetico dell’addestramento di quest’ultimi e ottimizzare l’energia richiesta per l’addestramento. Ma come condividere i modelli proteggendo al contempo i dati proprietari sottostanti?

In breve, bisogna verificare la disponibilità di un’intelligenza artificiale privata, una piattaforma neutrale che consenta a tutti i partner di connettersi tra loro proteggendo i propri dati. In questo modo si potrà ridurre la quantità totale di capacità computazionale e di energia utilizzata dal data center per l’addestramento del modello da parte di tutti i partner.

• La predisposizione ad alte densità

Sebbene le GPU offrano una maggiore efficienza di elaborazione, la loro adozione comporta nuove sfide, in particolare per quanto riguarda la gestione del calore. Oggi la scelta della propria infrastruttura digitale deve anche passare dal considerare la presenza di soluzioni di raffreddamento avanzate come il raffreddamento a liquido, che sono essenziali per dissipare efficacemente il calore generato da un denso hardware GPU.

Il data center dovrebbe inoltre garantire che l’energia utilizzata provenga, quando possibile, da fonti rinnovabili o a basse emissioni di carbonio.

• La corretta gestione dell’hardware lifecycle

Infine, se l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale porta a cicli di aggiornamento dell’hardware più rapidi, le aziende dovranno affrontare in modo proattivo il problema dei rifiuti elettronici. Ovvero, dovranno appoggiarsi a un fornitore che abbia integrato la circolarità nelle sue pratiche, dando nuova vita agli asset e ai materiali esistenti quando possibile attraverso una strategia responsabile di smaltimento.