L’IA consuma molta energia, ma può anche accelerare la transizione verde. Scopri come applicare green AI e green computing in energia e logistica in Italia.
AI green e data center: energia pulita per l’Italia
Nel 2024 il training di un grande modello di intelligenza artificiale può consumare tanta elettricità quanto centinaia di famiglie italiane in un anno. E questo è solo l’inizio: con l’IA generativa ormai in ogni ufficio, l’impatto energetico cresce più in fretta dei progetti di sostenibilità .
La realtà ? Non basta “compensare” le emissioni piantando alberi. Se vogliamo che l’IA sostenga davvero la transizione energetica italiana – reti più intelligenti, integrazione delle rinnovabili, logistica a basse emissioni – dobbiamo renderla di per sé più efficiente. Qui entrano in gioco green AI e green computing: due facce della stessa medaglia che uniscono progettazione dei modelli, scelta dell’hardware e gestione dei data center.
In questo articolo della serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde” vediamo come ridurre la “bolletta di CO₂” dell’IA e, allo stesso tempo, usarla per ottimizzare energia, logistica e infrastrutture nel nostro Paese.
Green AI e green computing: cosa cambiano davvero
La combinazione di green AI e green computing permette alle aziende di ridurre consumi, costi operativi e impatto ambientale senza rinunciare ai benefici dell’intelligenza artificiale.
Green in AI: modelli piĂą leggeri, stessa utilitĂ
Green in AI significa progettare algoritmi e modelli di machine learning piĂą efficienti, lavorando sul codice e sui modelli, non sulle compensazioni ex post.
L’obiettivo è chiaro:
Massimizzare l’accuratezza a parità o a minore consumo energetico.
Per chi gestisce una utility energetica, una ESCo o una grande flotta logistica, questo vuol dire modelli che:
- richiedono meno GPU e meno ore di calcolo per il training
- girano in produzione su hardware piĂą piccolo ed economico
- possono essere portati in edge (sui dispositivi sul campo) anziché restare bloccati in cloud costosi.
Green-by AI: usare l’IA per fare efficienza
Green-by AI è l’altro lato della medaglia: usare l’IA come motore di sostenibilità nei processi di business.
Nel contesto energetico italiano questo include:
- previsione dei consumi per ridurre gli sprechi e modulare la produzione
- ottimizzazione delle reti di distribuzione e delle smart grid
- integrazione delle rinnovabili (fotovoltaico, eolico) grazie a modelli che prevedono generazione e domanda
- logistica piĂą pulita, con percorsi ottimizzati e riduzione dei viaggi a vuoto.
Le due dimensioni si rafforzano a vicenda: un’IA progettata in modo green ha più senso economico e ambientale quando viene usata per rendere green il resto dell’organizzazione.
Come misurare davvero l’impatto ambientale di un modello IA
Non puoi migliorare ciò che non misuri. Lo stesso vale per l’impronta di CO₂ di un modello IA, che non dipende solo dal server su cui gira.
Le voci che contano nel ciclo di vita
Per avere un quadro realistico bisogna considerare l’intero ciclo di vita:
- Produzione dell’hardware: estrazione delle materie prime, produzione di chip e server, trasporto.
- Fase di training: ore di GPU/TPU, efficienza del data center, mix energetico (quanta energia rinnovabile vs fossile).
- Fase di inferenza (uso quotidiano del modello): numero di richieste, latenza, ottimizzazione del codice.
- Fine vita: dismissione dei server, riciclo, recupero dei materiali.
La metrica di riferimento è la CO₂e (CO₂ equivalente), spesso espressa in gCO₂e per richiesta o per ora di training.
Strumenti pratici per chi sviluppa IA
Per chi guida team di data science o IT, la buona notizia è che esistono strumenti concreti che stimano in automatico l’impatto:
- librerie che misurano consumi energetici, mix di rete elettrica e COâ‚‚e per esperimenti di training e inferenza
- dashboard interne che collegano i log di utilizzo dei modelli con la reportistica ESG aziendale
- metriche standardizzate che permettono di confrontare modelli, release e infrastrutture.
Un consiglio operativo: trattate la CO₂e come una metrica di performance al pari dell’accuratezza. Se un nuovo modello migliora solo dell’1% la precisione ma raddoppia le emissioni, forse non è il modello giusto.
Ridurre i consumi: data center, modelli e software
La riduzione dell’impatto ambientale dell’IA avviene su tre livelli: infrastruttura, modelli e software. Lavorare su tutti e tre rende la strategia solida e credibile anche in chiave ESG.
Data center sostenibili: da costo fisso a leva strategica
Nei grandi modelli, la fase di inferenza può arrivare a pesare fino all’80% dell’impatto complessivo. Questo significa che la scelta del data center incide enormemente.
Un data center green si riconosce da:
- uso prevalente di energia rinnovabile
- sistemi di raffreddamento a basso consumo di acqua o a consumo nullo
- indicatori di efficienza (come il PUE) monitorati e migliorati nel tempo
- processi di gestione asset pensati per allungare la vita dei server e facilitarne il riciclo.
Per aziende italiane dell’energia, della logistica o della manifattura, scegliere provider con data center certificati non è solo marketing: riduce davvero la CO₂ incorporata nei servizi digitali e facilita la rendicontazione secondo le direttive UE.
Quantizzazione, pruning, distillation: l’alimentazione “light” dei modelli
Sul fronte dei modelli esistono tre famiglie di tecniche che ogni team IA dovrebbe avere in cassetta degli attrezzi:
1. Quantizzazione
Riduce la precisione numerica dei parametri (es. da 32 bit a 8 bit) per:
- diminuire l’uso di memoria
- velocizzare i calcoli
- tagliare consumi energetici.
C’è una piccola perdita di accuratezza, ma spesso irrilevante per applicazioni come previsione dei consumi o manutenzione predittiva.
2. Pruning
Rimuove neuroni, pesi e connessioni che contribuiscono poco al risultato finale.
- meno parametri → meno moltiplicazioni, meno energia
- modelli più piccoli → più facili da portare in edge
- può richiedere ri-addestramento per recuperare parte dell’accuratezza.
3. Knowledge distillation
Un modello grande (teacher) “insegna” ad un modello piccolo (student) a imitare i suoi output.
Risultato pratico:
- prestazioni molto vicine al modello originale
- consumi e costi di inferenza drasticamente ridotti
- modelli deployabili su gateway di rete, contatori intelligenti, dispositivi IoT.
Nel settore energetico questo significa, ad esempio, poter eseguire previsioni locali di produzione fotovoltaica direttamente negli inverter o nei sistemi di controllo di cabina, senza dover interrogare continuamente il cloud.
Edge AI e green software: spostare l’intelligenza dove serve
Portare l’elaborazione vicino alla sorgente del dato è una delle mosse più efficaci per ridurre traffico di rete, latenza e consumi complessivi.
Con l’Edge AI:
- i dati di sensori, contatori e flotte non viaggiano sempre verso il data center
- molte decisioni (allarmi, micro-regolazioni, pre-filtri) vengono prese in locale
- si riducono sia i costi di connettivitĂ sia quelli energetici dei server centrali.
Tutto questo funziona solo se il software è scritto in ottica green software:
- algoritmi meno ridondanti
- riduzione dei dati inutili o duplicati
- compressione dei dati nella trasmissione e a riposo
- politiche di deploy pensate per evitare moltiplicazioni inutili di istanze.
Un esempio concreto: un operatore di rete di distribuzione che passa da un sistema batch giornaliero in data center a un’architettura ibrida edge/cloud per il monitoraggio della bassa tensione può:
- tagliare i dati trasmessi anche del 50–70%
- ridurre tempi di reazione da ore a minuti
- risparmiare energia sia in campo sia nei server centrali.
IA green per la transizione energetica e la logistica italiana
Quando l’IA è progettata e gestita in modo sostenibile, diventa uno strumento concreto per la decarbonizzazione del sistema Paese.
Gestione energetica intelligente
Nel settore energetico italiano, i casi d’uso più interessanti di green-by AI includono:
- Previsione della domanda: modelli che anticipano i picchi di consumo a livello di zona, cittĂ o singola industria.
- Ottimizzazione delle rinnovabili: analisi di dati meteo, produzione storica e stato degli impianti per massimizzare l’uso di fotovoltaico ed eolico.
- Bilanciamento di rete: algoritmi che supportano i dispacciatori nella gestione delle smart grid, limitando gli sprechi e le perdite di rete.
Se questi modelli sono anche green in AI (quantizzati, ottimizzati, eseguiti su data center efficienti), l’effetto sulla transizione verde è doppio: riducono i consumi del sistema energetico e il loro stesso fabbisogno di energia.
Logistica a basse emissioni come vantaggio competitivo
Nel percorso verso una logistica più sostenibile, l’IA gioca un ruolo chiave su più fronti:
- Ottimizzazione dei percorsi di consegna, con riduzione dei chilometri percorsi
- pianificazione delle finestre di ricarica per i veicoli elettrici in base ai prezzi dell’energia e alla disponibilità di rinnovabili
- gestione dinamica dei carichi per evitare viaggi a vuoto o semivuoti.
In un operatore italiano di logistica o GDO questo si traduce in:
- taglio dei consumi di carburante (o kWh) per consegna
- minore usura dei mezzi
- riduzione immediata delle emissioni Scope 1 e Scope 2.
Ancora una volta, se i modelli che fanno girare queste ottimizzazioni sono progettati in chiave green, il beneficio complessivo sul bilancio di sostenibilitĂ aziendale cresce in modo sostanziale.
Da dove partire: una roadmap pragmatica per aziende italiane
Molte aziende italiane sono ancora alla fase “POC sparsi” sull’IA. Questo è il momento ideale per impostare subito una strategia di green AI, evitando di trovarsi tra due anni con un parco modelli energivoro e difficile da rifattorizzare.
Una roadmap pragmatica potrebbe essere:
- Mappare i carichi IA esistenti e previsti: chi usa cosa, dove gira, quante risorse consuma.
- Introdurre metriche di COâ‚‚e per training e inferenza nei progetti nuovi.
- Standardizzare alcune tecniche: quantizzazione per default, distillation per i modelli piĂą grandi, edge AI dove ha senso.
- Rivedere la strategia di data center e cloud in ottica energia rinnovabile e certificazioni.
- Integrare IA ed energia: usare l’IA non solo come “tool analitico”, ma come leva diretta di ottimizzazione energetica nei processi core.
Chi guida oggi trasformazione digitale, sostenibilità o operations ha un’opportunità chiara: fare in modo che ogni nuovo progetto IA porti non solo valore di business, ma anche un passo avanti misurabile nella transizione energetica italiana.
Se stai pianificando applicazioni di IA in ambito energia o logistica, questo è il momento di chiederti: quanto è green la tua IA e quanto può aiutarti a diventare più green come azienda?