Avere i chip migliori non garantisce più la vittoria, e l’alimentazione è la nuova frontiera dell’IA. Mentre gli Stati Uniti rallentano, la Cina accelera grazie alla sua rete energetica a basso costo e in espansione.
Secondo Jensen Huang, la Cina vincerà la corsa all’intelligenza artificiale. A prima vista, è facile supporre che il fondatore miliardario di Nvidia si stia solo facendo gli affari suoi. Nvidia trae grande vantaggio da qualsiasi argomento promosso Gli Stati Uniti aumenteranno i propri investimenti nell’intelligenza artificiale o allenteranno le restrizioni normative sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale, aumentando così la domanda di chip dell’azienda. Ma ha ragione?
Fino a poco tempo fa, circa un quinto delle entrate dei data center di Nvidia proveniva dalla Cina. Il suo destino dipende dagli ordini di chip da parte di governi, fornitori di servizi cloud e laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale di tutto il mondo. Il timore che la Cina prenda la guida nel campo dell’intelligenza artificiale rafforza questa domanda.
Tuttavia, l’avvertimento di Huang potrebbe avere qualcosa di vero. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha cominciato a passare dall’essere limitato principalmente alla disponibilità di chip di alta qualità all’essere limitato all’alimentazione.
consumo di elettricità
Secondo uno studio dell’Università del Rhode Island, dell’Università di Tunisi e del Providence College, un modello GPT-4 può consumare fino a 463.269 megawattora di elettricità all’anno. Ciò rappresenta un consumo energetico annuo superiore a quello di oltre 35.000 case americane. Questa domanda riflette la quota crescente di carichi di lavoro IA nel consumo energetico dei data center. Secondo Rystad Energy, si prevede che il consumo globale di elettricità da parte dei data center sarà più che raddoppiato entro il 2030, raggiungendo quasi 1.800 terawattora entro il 2040, sufficienti ad alimentare 150 milioni di case negli Stati Uniti per un anno.
Di conseguenza, il prezzo e la disponibilità dell’energia determineranno sempre più il ritmo di sviluppo dell’intelligenza artificiale. In questo senso la Cina è all’avanguardia. L’anno scorso ha aggiunto una quantità record di capacità di energia rinnovabile, proveniente principalmente da nuovi impianti solari ed eolici. La sola energia solare è aumentata di circa 277 gigawatt, mentre l’eolico ha contribuito con quasi 80 GW, portando la nuova capacità rinnovabile totale a oltre 356 GW e superando di gran lunga la capacità totale degli Stati Uniti.
Questo boom delle energie rinnovabili fa parte di un piano più ampio. Pechino ha collegato la sua politica industriale agli sforzi per rafforzare la rete energetica nazionale, sviluppare importanti progetti solari nella Mongolia Interna, espandere l’energia idroelettrica nel Sichuan e costruire linee elettriche ad alta tensione per portare elettricità più economica dall’entroterra ai centri di domanda costieri.
Le autorità locali stanno inoltre offrendo tariffe elettriche preferenziali ad aziende come Alibaba, Tencent e ByteDance per potenziare l’informatica locale basata sull’intelligenza artificiale. Questi sussidi aiutano a compensare la minore efficienza dei chip Huawei, consentendo alla Cina di addestrare modelli di intelligenza artificiale a un costo complessivo inferiore.
Nel frattempo, i costi dell’elettricità all’ingrosso sono aumentati vertiginosamente negli Stati Uniti, con i prezzi nelle aree vicine ai data center in aumento fino al 267% rispetto a cinque anni fa. Tuttavia, gli investimenti in molti progetti di energia rinnovabile negli Stati Uniti, tra cui l’energia eolica e solare su larga scala, sono diminuiti nella prima metà dell’anno a causa dei cambiamenti politici e dell’incertezza normativa. La Casa Bianca ha inoltre dettagliato un ordine esecutivo che pone fine ai sussidi per l’energia eolica e solare.
Alcuni sostengono che il vantaggio energetico della Cina non può compensare completamente il ritardo nei chip e nei modelli. In effetti, le unità di elaborazione grafica H100 di Nvidia e Blackwell continuano a sovraperformare le alternative cinesi come l’Ascend 910B di Huawei in termini di larghezza di banda della memoria e prestazioni.
Questo squilibrio sarebbe cruciale nella fase della competizione tecnologica dominata dall’hardware, quando l’accesso ai chip avanzati che alimentano computer e smartphone determina chi guida interi settori. Ad esempio, gli Stati Uniti hanno rallentato l’ascesa di Huawei limitando l’offerta di chip di fascia alta a partire dal 2019.
La differenza oggi è che l’energia sta iniziando a crescere più velocemente dei transistor: mentre i miglioramenti nelle prestazioni dei chip sono rallentati a una sola cifra, la produzione rinnovabile cinese continua a crescere a tassi a doppia cifra ogni anno. Il calo dei costi dell’elettricità sta aumentando la quantità di computer che può essere acquistata con lo stesso budget, e la maggiore capacità di rete sta consentendo l’addestramento dei modelli con maggiore frequenza e per periodi di tempo più lunghi.
energia a basso costo
La corsa per dominare l’intelligenza artificiale è nuova ma fa parte di una storia secolare. Nel corso della storia, tutte le superpotenze tecnologiche sono state costruite sull’energia a basso costo. Il carbone economico e abbondante alimentò la rivoluzione industriale britannica. Negli Stati Uniti, nel XX secolo, il petrolio e l’energia idroelettrica hanno aumentato il loro predominio sulla tecnologia manifatturiera e militare.
La battaglia per il controllo dell’IA è spesso inquadrata come una gara sui chip e sui controlli che li governano. Ma il potere sarà nelle mani di coloro che riusciranno a far funzionare i propri modelli di intelligenza artificiale.
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