Rivoluzione energetica dell’IA: l’aumento del 40% nel consumo elettrico

L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente ritagliandosi un ruolo di primo piano in grandi aziende come Nvidia e Microsoft, e la sua influenza si estende a settori e aree geografiche sempre più ampie. Secondo Jamie Mills O’Brien, investment director di abrdn, la prossima generazione di aziende che trarranno vantaggio dall’IA si concentrerà in tre settori principali: l’infrastruttura energetica dell’IA, le opportunità nei data center e la combinazione dell’IA generativa con le tecnologie digital twin.

Uno degli effetti più significativi della crescente adozione dell’IA è l’aumento del consumo di energia elettrica. Nei Paesi occidentali, si prevede un incremento del 40% del consumo energetico, spinto dalla domanda dei data center IA e dalle politiche di sostenibilità. Lal Karsanbhai, CEO di Emerson, ha sottolineato che una ricerca su ChatGPT consuma da sei a dieci volte l’energia di una ricerca tradizionale su Google. Le stime indicano che la spesa in conto capitale per l’infrastruttura IA è destinata a salire, riflettendo l’aumento della domanda reale già in atto.

Le principali economie stanno attrezzandosi per decarbonizzare le loro reti elettriche, e le aziende meglio posizionate per capitalizzare questa trasformazione sono quelle elettriche, come Schneider e WEG, e i player di apparecchiature focalizzate sulle utility, come Hubbell. L’innovazione necessaria per le reti elettriche è fondamentale, e l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo cruciale nella progettazione di un sistema di rete più efficiente. Aziende come Itron, che forniscono contatori smart e software di analisi per la rete, e Alfen in Europa, che si occupa di infrastrutture software per smart-grid, rappresentano opportunità significative in questo contesto.

Le opportunità dei Data Center

Un altro settore strettamente legato all’intelligenza artificiale è quello dei data center. Per funzionare in modo efficiente, i data center devono fare affidamento su un processo di raffreddamento efficace e su un’alimentazione elettrica stabile. Jamie Mills O’Brien ha sottolineato che l’esigenza di forniture di energia resilienti e la lentezza nell’upgrade alla rete elettrica portano a potenziali opportunità per aziende che si occupano di generazione di energia di back-up e apparecchiature di alimentazione ininterrotta, come Schneider, Siemens, ABB, Munters e Eaton.

Il settore del raffreddamento è in forte espansione, soprattutto in Asia e nei mercati emergenti, che ospiteranno i futuri leader di queste tecnologie. Vertiv, ad esempio, ha un’esposizione diretta al tema dei data center, con circa il 75% dei ricavi esposti al raffreddamento a liquido, un segmento con forte potenziale di crescita.

La spinta dei Digital Twin

I digital twin, o gemelli digitali, sono rappresentazioni digitali accurate di beni fisici, persone o processi, utilizzati per simulare risultati e ottimizzare comportamenti. La spina dorsale di un buon digital twin sono dati accurati e abbondanti in tempo reale. Tuttavia, gestire grandi quantità di dati in tempo reale può essere complesso. Combinati con l’IA generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono riassumere le informazioni essenziali e consentire un trasferimento efficiente dei dati e l’elaborazione dei digital twin.

Le aziende che forniscono tecnologie di digital twin, come Dassault, Altair, Siemens, Aveva (di proprietà di Schneider), Nemetschek e Autodesk, rappresentano possibilità di crescita entusiasmanti. Queste tecnologie sono destinate a rivoluzionare diversi settori, con applicazioni che vanno dall’automazione di attività semplici alle innovazioni nel settore sanitario.

La rivoluzione dell’IA nei mercati emergenti

Il punto di svolta per l’adozione commerciale dell’IA è stato raggiunto grazie a due fattori: la disponibilità di dati e i minori costi di calcolo dovuti ai progressi nei semiconduttori. Questo ha reso l’IA più accessibile e conveniente, consentendo ad aziende diverse dalle Big Tech di sfruttare la tecnologia. Questi sviluppi dovrebbero permettere ai paesi emergenti di far fruttare anni di ricerca, grazie alla loro agilità che consente di adattarsi e innovare rapidamente.

La rivoluzione legata all’intelligenza artificiale è paragonabile a quella dei telefoni cellulari, che hanno rivoluzionato la comunicazione 20-30 anni fa, in particolare nei mercati emergenti. La mancanza di infrastrutture preesistenti nelle economie emergenti dovrebbe offrire la capacità di muoversi più rapidamente rispetto ai mercati sviluppati. Le aziende dei mercati emergenti possono progettare architetture per data center senza la necessità di riconfigurare sistemi esistenti, creando vantaggi significativi.

L’IA generativa è destinata a rivoluzionare diversi settori, con applicazioni che vanno dall’automazione di attività semplici alle innovazioni nel settore sanitario. La capacità delle aziende dei mercati emergenti di cogliere queste opportunità potrebbe rivelarsi travolgente. La crescita contenuta in Cina, ad esempio, potrebbe subire un’accelerazione grazie all’aumento di produttività legato all’IA. Tuttavia, le limitazioni delle esportazioni di chip dagli Stati Uniti potrebbero avere un impatto sul progresso tecnologico della Cina a lungo termine.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama globale, con implicazioni significative per l’infrastruttura energetica, i data center e le tecnologie digital twin. Le aziende meglio posizionate per capitalizzare queste trasformazioni sono quelle che investono in innovazione e sostenibilità. Nei mercati emergenti, l’IA offre opportunità uniche per un salto tecnologico, consentendo a queste economie di muoversi più rapidamente rispetto ai mercati sviluppati.

Una nozione base di intelligenza artificiale correlata a questo tema è il concetto di machine learning, che permette ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Un’ulteriore nozione avanzata è quella dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che utilizzano tecniche di deep learning per comprendere e generare testo in linguaggio naturale, facilitando l’elaborazione e l’analisi di grandi quantità di dati in tempo reale.

Queste tecnologie stanno aprendo nuove frontiere e opportunità, e la loro adozione diffusa promette di trasformare profondamente il modo in cui viviamo e lavoriamo. Invitiamo i lettori a riflettere su come l’intelligenza artificiale possa influenzare il loro settore e a considerare le opportunità di investimento in questo campo in rapida evoluzione.