L’Intelligenza Artificiale è vorace di energia e le Big tech si stanno orientando verso il nucleare. L’Europa lo inserisce nell’elenco delle energie pulite. In Italia, tra appetiti di BlackRock sulle vecchie centrali dismesse e nuove startup, il governo punta sui mini reattori modulari.
Abstract
L’esplosione della Intelligenza Artificiale, nata con la promessa di contribuire a risolvere, tra le altre cose, anche il problema del cambiamento climatico, sta portando al contrario verso un incremento sostanziale dei consumi energetici, una situazione che già oggi ha in qualche occasione mandato in crisi il sistema energetico americano. La grande richiesta di energia delle Big Tech le sta facendo rivolgere verso l’energia nucleare, in un quadro generale di ripresa del nucleare e in cui la stessa Comunità europea, che si era proposta negli anni come punta avanzata nelle politiche di sostenibilità ambientale, ha mutato le sue opzioni inserendo le tecnologie nucleari nel novero di quelle ammissibili a finanziamenti ambientalmente sostenibili. Per l’Italia, il PNIEC prevede uno scenario al 2050 con addirittura 11% di energia elettrica prodotta da nucleare.
Nel documento viene fatta una descrizione delle prospettive che si vanno delineando, in un quadro in cui la spinta che le aziende tecnologiche stanno dando allo sviluppo dell’energia nucleare si intreccia con la diversificazione dei siti di localizzazione dei data center pure in corso, cercando di evidenziare come tutto questo riguarda anche il nostro paese.
Introduzione
Da quando alla fine del 2022 è stato rilasciato pubblicamente il primo sistema informatico con cui poter interagire formulando testi in linguaggio naturale (Chat-GPT) si è avviato un impetuoso proliferare dei modelli di Intelligenza Artificiale (IA) la cui iperbolica ascesa, in termini di numero, complessità e capacità di calcolo, si è costantemente accompagnata ad una fortissima bolla mediatica, che tende a rappresentarla come la nuova meraviglia del mondo. In tale direzione si possono leggere anche i recenti Nobel per la fisica e la chimica1 , che più che premi alle discipline scientifiche appaiono essere in gran parte un vistoso riconoscimento alla tecnologia dell’Intelligenza Artificiale (nonché indirettamente a Google e Deepmind, dove 3 dei 5 premiati hanno agito). Una tecnologia che, dopo essersi ed esser stata proposta come grande alleato nella futura risoluzione dei cambiamenti climatici2 3 4 5 si scopre essere fortemente assetata di energia, al punto da produrre già un volume di emissioni non trascurabile, con una situazione destinata a peggiorare nei prossimi anni. Per rispondere alla loro fame di energia, le Big Tech avviano nuove strategie e ci propongono le loro contromisure. E la cosa riguarda anche noi.
L’Intelligenza Artificiale ha fame di energia
Nel mai sopito hype6 sull’Intelligenza Artificiale, verso la metà dello scorso settembre, arriva quasi in sordina la notizia che Microsoft riattiverà la centrale nucleare di Three Mile Island 7, nota perché sede del primo incidente rilevante della storia del nucleare civile. L’incidente, da cui prese spunto il film “La sindrome cinese”, avvenne nel 1979 e comportò una parziale fusione del nocciolo del reattore e rilascio di sostanze radioattive nell’ambiente.
Mentre la notizia si faceva a fatica spazio sui giornali (forse anche perché non è una novità l’attenzione che Bill Gates, fondatore di Microsoft, rivolge all’energia nucleare) a metà ottobre, arriva a cascata una seconda notizia: Google firma il primo accordo commerciale nel mondo finalizzato all’acquisto di energia prodotta da nucleare “di nuova generazione”, proveniente da Small Modular Reactors (SMR), in via di sviluppo dalla start-up Kairos Power8. Gli Small Modular Reactors sono piccoli reattori nucleari della potenza di 100-300 MW e di diversa tecnologia nucleare, pensati per essere costruiti interamente in fabbrica e teoricamente adatti ad un relativamente facile trasporto nei luoghi di utilizzo, tra i quali si prevede anche la possibilità di installazioni off-shore. Utilizzando tali reattori si possono prevedere piccole installazioni asservite a specifici servizi tecnologici, mentre più tradizionali centrali per la rete elettrica di possono ottenere assemblando insieme più reattori modulari nello stesso sito. Accanto alle azioni di Microsoft e Google, ancor più silenziosamente, nello scorso marzo Amazon ha provveduto ad acquistare direttamente un data center con connessa centrale nucleare asservita 9. Nello stesso tempo l’azienda ha firmato un accordo con Energy Northwest e Dominion Energy10 , due aziende energetiche, orientato all’acquisto di energia da SMR. Nei fatti l’intero settore delle tecnologie digitali sta spingendo verso un diffuso ritorno nell’utilizzo dell’energia nucleare, sia attraverso l’acquisto di energia da nucleare, che attraverso acquisizione diretta di interi impianti nucleari11. Le aziende tecnologiche attraverso forme di finanziamento diretto e/o indiretto stanno fortemente contribuendo allo sviluppo degli SMR, non solo attraverso iniezioni economiche, ma anche e soprattutto per il supporto politico e mediatico che il loro intervento è in grado di generare. Gli SMR, si badi bene, rappresentano una tecnologia ad oggi esistente solo sulla carta ma su cui si stanno focalizzando molte delle attenzioni degli interessi legati allo sviluppo del nucleare, in particolare quello delle aziende energetiche più tradizionali, tenacemente legate a sistemi di produzione e distribuzione di energia fortemente centralizzati.
Perché questa esplosione dell’interesse verso il nucleare di aziende che spesso si sono poste come alfieri della sostenibilità energetica se non di quella ambientale? La promessa diffusa era quella di diventare ad “emissioni di carbonio nulle” nel prossimo vicino futuro. Il fatto nuovo è l’esplosione dell’Intelligenza Artificiale. Vediamo il perché. L’addestramento di un sistema di Intelligenza Artificiale come ChatGPT 3.0, un modello di IA12 con 175 miliardi di parametri, ha richiesto circa 1300 MWh di energia (un megawattora è pari a 1000 kilowattora, kWh, nelle nostre case, per paragone, abbiamo generalmente installati 3kWh). L’aumento dei parametri costitutivi di un modello di Intelligenza Artificiale ne determina l’aumento delle capacità statistiche elaborative, e contemporaneamente, l’aumento delle necessità energetiche13 e quindi dei consumi.
Terminata la fase di addestramento la fase inferenziale (e cioè la fase corrispondente a quella di utilizzo della IA da parte dell’utenza) è meno energivora, consumando da 0,3 a 10 Wh (wattora) per richiesta, in funzione della difficoltà della richiesta medesima. E tuttavia, come sempre, è la somma che determina il consumo totale. Sempre nel caso del modello GPT 3, considerando 10 milioni di semplici interazioni giornaliere con richiesta di un minimo valore di energia (e certamente questa è una sovra semplificazione, perché presuppone l’esistenza di sole richieste molto semplici) si ottiene una stima annuale attorno a 1100 MWh. E qui siamo ad un valore dello stesso ordine di grandezza del consumo necessario alla fase di apprendimento. Per avere il paragone, un volo tra Roma e New York richiede l’equivalente di circa 390 MWh, poco più di un terzo di quando energicamente richiesto dalle nostre semplici interrogazioni a Chat-GPT.
E’ stimato che l’intero sistema di data center utilizzati per l’Intelligenza Artificiale abbiano consumato nel 2023 tra l’1% e il 2% della generazione elettrica globale (valore compreso tra i 300 e i 600 TWh (terawattora, milioni di MWh) valori che rappresentano l’ordine di grandezza della produzione di energia elettrica annuale di paesi come l’Italia e il Canada14 rispettivamente. Una quantità di per se già enorme, e che appare destinata a salire fino al 10% della produzione elettrica mondiale nel 203015. Nei fatti, mentre l’hype della Intelligenza Artificiale produce meraviglia, la sua medesima esistenza e vorticosa espansione ha già iniziato a dare il suo contributo significativo al riscaldamento globale.
E tuttavia le promesse di futuro “carbon neutral” della Silicon Valley in qualche modo vanno mantenute, pena una perdita di immagine che potrebbe anche risultare controproducente. Essendo chiaro ai giganti informatici come Google o Apple che i ritmi di crescita dei consumi da loro stessi richiesti sono tali da non rendere compatibile una loro veloce conversione energetica verso le fonti rinnovabili, il nucleare spunta come un coniglio dal cappello. Sono aziende che possiedono un enorme potere, una enorme capacità di orientamento dell’opinione pubblica ed un’altrettanto enorme capacità di spesa. Facilmente possono farsi promotrici, oltre che finanziatrici, di tecnologie nucleari che di in volta in volta sono state definite “a sicurezza intrinseca”, di “quarta generazione”, “in assenza di scorie” e così via… Con la loro enorme capacità di investimento, connessa alla altrettanto enorme voracità energetica saranno in grado di fare tutto quel che ritengono necessario per soddisfare i loro bisogni. In questo diventa più realistica la realizzazione pratica anche di oggetti mai realizzati, come appaiono essere i progetti di SMR oggi proposti. Nel frattempo stanno fungendo da volano per un rilancio dell’energia nucleare, una fonte energetica che il “Green Deal” europeo, nella sua accessione originaria, pensava come difficilmente sostenibile dal punto di vista economico ed ambientale, tanto da tenerla fuori dalla tassonomia per la finanza sostenibile. Questo fino al 202216, anche qui le cose sono cambiate.
Il centro di quanto sta accadendo sono, come spesso accade per le attività delle aziende informatiche, gli Stati Uniti d’America. Lì è nata la odierna Intelligenza Artificiale, lì si è sviluppata nelle sue molteplici sfaccettature, lì sono presenti i data center ad essa dedicati. Lì, finora, hanno inciso i consumi energetici della IA, tra il 6,5 e il 13 % della capacità produttiva del Paese, con difficoltà della rete elettrica di assecondarli in condizioni di sicurezza nelle forniture e nella distribuzione17. Per come appare oggi lo stato delle cose, quel che succede sembra poco riguardare il nostro Paese. Ma non è così. Due sono i fatti che si debbono mettere a fuoco.
Il “nuovo nucleare”, l’Europa e l’Italia
Il primo è l’inserimento nel Piano Nazionale Integrato Energia e Clima (PNIEC) dell’opzione nucleare, specificatamente devota allo sviluppo degli SMR. Tra gli scenari ipotizzati spicca una copertura da nucleare delle necessità di generazione elettrica pari all’11%18. In tale ambito si può assistere ad una notevole agitarsi dei soggetti imprenditoriali, sia a controllo pubblico che privati. A dare supporto sostanziale c’e l’immissione del nucleare all’interno della tassonomia comunitaria di finanziamento per le attività ambientalmente sostenibili19. Sempre a livello comunitario, inoltre, assistiamo all’attivazione dell’Alleanza Europea sugli SMR20, con l’obiettivo di sviluppare il primo SMR entro il 2030. Nel quadro nazionale abbiamo diversi attori, tra i quali spiccano soggetti storicamente attivi nel campo, come Ansaldo Nucleare, aziende energetiche come Enel ed Eni ed anche istituti di ricerca come ENEA. Interessante è la posizione di una azienda privata di nome Newcleo, una startup fondata da un imprenditore italiano nel 2021. La Newcleo dalla nativa Londra ha spostato la sua sede centrale a Parigi, sia per l’interesse che la Francia ha mostrato per il suo progetto21 ma anche perché la sede europea le permette di intervenire più facilmente in azioni di sviluppo tecnologico a finanziamento comunitario.
Obiettivo della Newcleo è quello di sviluppare il suo primo reattore SMR entro il 2030. Si tratterebbe di un reattore di “quarta generazione”, raffreddato a piombo fuso (e quindi liquido) e di tipo “veloce” , cioè senza la presenza di elementi in grado di moderare il flusso dei neutroni in uscita dal materiale radioattivo. La tecnologia dei reattori veloci permette loro di utilizzare un’ampia gamma di combustibili, comprese le scorie nucleari provenienti da reattori tradizionali. Non è questa la sede per citare le enormi e non risolte problematiche legate al comportamento dei materiali nelle condizioni operative all’interno del reattore, tuttavia la presenza del piombo fuso quale liquido refrigerante fa dichiarare il reattore come “sicuro” mentre il tipo di combustibile utilizzabile lo fa dichiarare “sostenibile”. Il tutto sulla carta, con nessun impianto nel mondo operativo con la medesima tecnologia 22.
Le centrali dismesse come data center?
Il secondo fatto da prendere in considerazione sono le recenti visite in Italia del presidente di Microsoft, Brad Smith, e di Larry Fink, capo di BlackRock, il maggior fondo di investimento mondiale. Microsoft ha deciso di investire 4,3 miliardi in Italia in due anni per creare un data center a Milano allo scopo di irrobustire lo sviluppo di tecnologie legate all’Intelligenza Artificiale. Il numero uno di BlackRock si è detto interessato possibili investimenti nell’ambito dello sviluppo di data center e delle infrastrutture energetiche di supporto. Microsoft e BlackRock hanno lanciato un fondo di investimento comune sull’IA da 30 miliardi di dollari 23. Le indiscrezioni di stampa lasciate filtrare dai diversi incontri istituzionali danno le aziende come fortemente interessate ad acquistare i siti delle vecchie centrali a carbone in dismissione, come quelle di Civitavecchia, Brindisi o La Spezia 24. Strutture in grandi spazi e innervate dalle reti elettriche, destinate all’obsolescenza in assenza di progetti concreti di riconversione, poco visibili all’orizzonte. Intere comunità già stanno subendo la forte crisi occupazionale che la chiusura delle centrali comporta, e l’assenza di alternative industriali rischia di portare ad un vero e proprio processo di deindustrializzazione di territori un tempo a vocazione energetica.
Una perfetta condizione di ricatto occupazionale.
Una non auspicabile conclusione
Come visto, le strutture necessarie all’Intelligenza Artificiale consumano una enorme quantità di energia. In tale direzione appare molto difficile che gli investimenti di Microsoft e di BlackRock non possano riguardare anche l’alimentazione dei data center, come, del resto, già sta avvenendo negli Stati Uniti. Le aziende tecnologiche hanno sete di energia e sono in condizioni di potere ed economiche tali da poter facilmente rispondere ai loro bisogni. Questo significa che al di là delle sparate di ministri poco competenti nelle cose di cui parlano, al di là di cifre che forniscono nei diversi ambiti e delle quali non sempre si capisce la genesi, al di là delle difficoltà tecnologiche nel miniaturizzare un reattore veloce basato su una tecnologia mai applicata su scala reale (i reattori veloci finora costruiti sono raffreddati a sodio liquido e non sono stati particolarmente affidabili in termini di sicurezza), anche al di là, infine, delle reali capacità del nostro sistema-paese di sviluppare la tecnologia, si sono create le condizioni per cui la spinta verso la costruzione di primi SMR è diventata molto più realistica di quanto non fosse solo pochi anni fa. E quel che sarà costruito sarà certamente dichiarato come sicuro e sostenibile, come potrebbe essere altrimenti?
Ed infine, vista la prossimità alle sponde marine delle nostre centrali a carbone dismesse sarà facile piazzare qualche reattore sopra qualche piattaforma off-shore – ipotesi tecnologica per la quale SAIPEM già si è attivata con Newcleo25 – a debita distanza dalla vista, ottimi per alimentare i futuri data center in assenza di proteste.
Riferimenti e note:
1 Il Nobel per la fisica del 2024 è stato assegnato a a John Hopfield e Geoffrey Hinton (già a Google), padri del “machine learning” e della intelligenza artificiale, “per le scoperte e invenzioni fondamentali che consentono l’apprendimento automatico con reti neurali artificiali”. Il Nobel per la chimica, è stato assegnato in condivisione al 50%, al chimico computazionale David Baker per “l’impresa quasi impossibile di costruire tipi di proteine completamente nuovi”” e a Demis Hassabis e John M. Jumper di Deepmind per aver “sviluppato un modello di intelligenza artificiale per risolvere un problema vecchio di 50 anni: prevedere le strutture complesse delle proteine”.
2 A. Dannouni et al., Accelerating Climate Action with AI, A Google-commissioned report from Boston Consulting Group, 2023. https://sustainability.google/reports/accelerating-climate-action-ai/
3 D. Rolnick et al. Tackling Climate Change with Machine Learning,arXiv:1906.05433v2 [cs.CY] 5 Nov 2019 ;
4 https://www.weforum.org/agenda/2024/02/ai-combat-climate-change/
5 https://www.nationalgeographic.com/environment/article/artificial-intelligence-climate-change
6 Da www. Treccani.it: hype: Clamore, creato da una massiccia campagna pubblicitaria, che dà risonanza a personaggi o eventi. | Usato anche come agg. inv. sempre posposto: chiacchierato e di successo, detto di persona o di evento.
7 https://edition.cnn.com/2024/09/20/energy/three-mile-island-microsoft-ai/ , consultato il19 ottobre 2024
9 https://spectrum.ieee.org/amazon-data-center-nuclear-power
10 https://smallcaps.com.au/amazon-latest-embrace-nuclear-power-new-smr-projects-us/
11 https://www.wsj.com/business/energy-oil/tech-industry-wants-to-lock-up-nuclear-power-for-ai-6cb75316
12 F. Padella, M. C. Cirillo, Capire l’intelligenza a artificiale per non essere fagocitati. https://sbilanciamoci.info/capire-lintelligenza-artificiale-per-non-esserne-fagocitati/. http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.36437.60647
13 Il successivo e più avanzato ChatGPT 4, con stimati 280 miliardi di parametri ha richiesto 1750 MWh.
14 Energy Institute Statistical Review of World Energy 2024. https://www.energyinst.org/statistical-review
18 Ministero dell’ambiente e della sicurezza energetica. Piano Nazionale Integrato Energia e Clima 2024. https://www.mimit.gov.it/images/stories/documenti/PNIEC_finale_17012020.pdf
19 https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_4349
20 https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/SPEECH_23_5593
22 Il progetto più avanzato è russo, il BREST-300-OD, la cui costruzione è stata approvata nell’agosto 2016. I lavori preparatori di costruzione sono iniziati nel maggio 2020. La costruzione è iniziata l’8 giugno 2021. (da https://en.wikipedia.org/wiki/BREST_(reactor) )
