C’è un elemento che rende ancora più profondo il rapporto tra acqua ed economia digitale: i microchip hanno bisogno dell’acqua due volte.
La prima per essere prodotti.
La seconda, direttamente o indirettamente, per essere raffreddati quando lavorano all’interno delle grandi infrastrutture informatiche.
Ed è proprio questa doppia dipendenza che rischia di trasformare l’acqua in uno dei fattori strategici della rivoluzione dell’intelligenza artificiale.
Prima dell’algoritmo viene il chip
Quando utilizziamo un sistema di intelligenza artificiale vediamo soltanto il risultato finale: una risposta, un’immagine, una previsione, un’elaborazione.
Dietro quella risposta lavorano però migliaia di processori.
GPU, CPU e acceleratori progettati specificamente per l’intelligenza artificiale eseguono contemporaneamente enormi quantità di operazioni matematiche.
Più aumenta la capacità di calcolo, maggiore diventa la quantità di energia elettrica trasformata inevitabilmente in calore.
Ed è qui che nasce il problema.
Un microchip può funzionare correttamente soltanto all’interno di determinati intervalli di temperatura. Se il calore prodotto non viene rapidamente allontanato, diminuiscono efficienza e affidabilità e, oltre determinate soglie, possono verificarsi malfunzionamenti.
Il raffreddamento non è quindi un elemento accessorio del data center.
È parte integrante della capacità di calcolo.
Più potenti diventano i chip, più difficile diventa raffreddarli
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale sta rendendo questa relazione ancora più importante.
I processori destinati ai grandi modelli di IA concentrano una capacità di calcolo enorme in spazi relativamente piccoli. I server vengono installati in rack sempre più densamente popolati e la quantità di calore da rimuovere per unità di superficie aumenta.
Il problema, quindi, non è soltanto che nel mondo vengono installati più server.
È che ogni nuova generazione di infrastrutture per l’IA può concentrare potenze termiche sempre maggiori.
Il tradizionale raffreddamento ad aria incontra progressivamente limiti di efficienza nelle configurazioni ad alta densità.
Per questo stanno assumendo crescente importanza sistemi nei quali il liquido viene portato molto più vicino ai componenti elettronici: direct-to-chip liquid cooling, cold plate e, in alcune applicazioni, immersion cooling.
L’acqua possiede caratteristiche termiche che la rendono particolarmente efficace nel trasferimento del calore.
Ed ecco il paradosso.
Più il mondo diventa digitale, più deve imparare a gestire una risorsa profondamente fisica come l’acqua.
Ma non tutta l’acqua utilizzata viene necessariamente consumata
Su questo punto è necessaria una distinzione.
Utilizzare acqua per trasferire il calore non significa necessariamente consumarla nella stessa quantità.
In molti sistemi il liquido circola all’interno di circuiti chiusi e viene continuamente riutilizzato.
Il vero consumo idrico può verificarsi soprattutto nella fase successiva, quando il calore raccolto dal circuito deve essere ceduto all’ambiente. Le torri evaporative possono essere molto efficienti dal punto di vista energetico, ma una parte dell’acqua viene inevitabilmente dispersa per evaporazione e deve essere reintegrata.
I sistemi dry cooling riducono invece fortemente il consumo d’acqua, ma possono presentare altri costi e penalizzazioni di efficienza, soprattutto in determinate condizioni climatiche.
La scelta tecnologica diventa pertanto un equilibrio tra acqua, energia, temperatura esterna, efficienza e costo.
Non esiste una soluzione universalmente migliore.
Esiste la soluzione più adatta al luogo nel quale il data center viene costruito.
L’acqua serve anche prima che il chip arrivi nel data center
Ma la relazione tra microchip e acqua comincia molto prima.
La produzione dei semiconduttori più avanzati richiede processi industriali estremamente sofisticati.
Durante la fabbricazione dei wafer di silicio vengono effettuate numerose operazioni di deposizione, incisione, trattamento e lavaggio. La presenza di contaminanti microscopici può compromettere circuiti le cui dimensioni sono ormai misurate in nanometri.
Per questo l’industria dei semiconduttori utilizza acqua ultrapura, sottoposta a processi di trattamento molto più rigorosi rispetto alla normale acqua potabile.
Una parte crescente può essere recuperata e riutilizzata, ma la disponibilità idrica rimane un elemento fondamentale nella localizzazione e nella continuità operativa delle fabbriche di semiconduttori.
Si crea così una catena che raramente osserviamo nella sua interezza:
acqua → fabbrica di semiconduttori → microchip → data center → intelligenza artificiale → calore → raffreddamento → nuova domanda di acqua.
L’acqua accompagna praticamente l’intero ciclo fisico dell’economia digitale.
Il vero problema è la concentrazione
La questione diventa ancora più delicata perché sia la produzione dei semiconduttori avanzati sia la capacità mondiale di calcolo sono fortemente concentrate.
Le grandi fabbriche richiedono investimenti enormi e infrastrutture altamente specializzate.
Anche i grandi campus di data center tendono a concentrarsi nei territori nei quali sono disponibili energia, fibra ottica, terreni e infrastrutture adeguate.
Ma da oggi occorrerà aggiungere una quinta variabile:
la disponibilità sostenibile di acqua.
Un territorio può essere perfetto per un data center dal punto di vista energetico e digitale e risultare molto meno adatto dal punto di vista idrico.
Ed è qui che tecnologia, ambiente e politica industriale cominciano a sovrapporsi.
Il triangolo chip-energia-acqua
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale dovrebbe quindi essere osservata attraverso un nuovo triangolo:
MICROCHIP – ENERGIA – ACQUA
I microchip determinano capacità di calcolo.
La capacità di calcolo richiede energia.
L’energia utilizzata dai chip genera calore.
Il calore deve essere rimosso.
Il raffreddamento richiede energia e, a seconda della tecnologia utilizzata, acqua.
Ma produrre gli stessi microchip richiede a sua volta grandi quantità di acqua altamente trattata.
Il sistema diventa circolare.
Ed è proprio questa interdipendenza che rende insufficiente misurare soltanto l’impronta carbonica dell’intelligenza artificiale.
Accanto alla carbon footprint dovremo osservare sempre più attentamente anche la water footprint.
Un nuovo rischio per imprese e banche
A questo punto il problema smette di essere esclusivamente tecnologico.
Immaginiamo un grande investimento in un impianto per semiconduttori o in un campus di data center con una vita economica prevista di venti o trent’anni.
La valutazione finanziaria tradizionale considera domanda prevista, ricavi, costi energetici, investimenti, redditività e capacità di rimborso del debito.
Ma esiste una domanda che diventerà sempre più difficile ignorare:
quale sarà la disponibilità d’acqua di quel territorio durante l’intera vita dell’investimento?
Se la risposta è incerta, esiste un rischio.
Una siccità prolungata può determinare restrizioni ai prelievi.
La competizione con agricoltura e popolazione può generare opposizione sociale.
Le autorità possono introdurre limiti o costi aggiuntivi.
L’impresa può essere costretta a realizzare nuovi sistemi di raffreddamento o recupero.
Un rischio fisico si trasforma così in rischio operativo.
Il rischio operativo diventa rischio economico.
E il rischio economico arriva inevitabilmente sul tavolo della banca che ha finanziato l’investimento.
Non basta più chiedere quanta energia consumerà
Per questo, nel finanziare le infrastrutture digitali del futuro, potrebbe diventare necessario ampliare la due diligence.
Non soltanto:
quanti megawatt consumerà questo data center?
Ma anche:
quanti metri cubi d’acqua richiederà?
Da quale fonte?
Quanta verrà effettivamente consumata e quanta ricircolata?
Quale tecnologia di raffreddamento sarà utilizzata?
Qual è il livello di stress idrico previsto nel territorio?
Esistono fonti alternative?
Possono essere utilizzate acque reflue trattate invece di acqua potabile?
Quali investimenti sarebbero necessari in caso di scarsità?
Sono domande ambientali solo in apparenza.
In realtà sono domande di merito creditizio.
Il limite fisico del mondo digitale
Abbiamo spesso raccontato l’intelligenza artificiale come una tecnologia capace di superare molti dei limiti tradizionali dell’economia.
Ma persino l’algoritmo più sofisticato continua a dipendere dalla materia.
Ha bisogno di silicio.
Ha bisogno di energia.
Produce calore.
E quel calore deve essere portato via.
Per questo il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe dipendere non soltanto dalla capacità di progettare microchip sempre più potenti, ma dalla capacità di raffreddarli utilizzando meno energia e meno acqua.
La prossima grande innovazione dell’economia digitale potrebbe quindi non riguardare esclusivamente il processore.
Potrebbe riguardare ciò che impedisce al processore di diventare troppo caldo.
Ed è qui che il futuro dell’acqua incontra quello dell’intelligenza artificiale.
Perché dietro ogni nuova generazione di chip si nasconde una domanda apparentemente elementare, ma sempre più strategica:
avremo abbastanza energia per alimentarli e abbastanza acqua — o tecnologie alternative — per gestire il calore che produrranno?
Se la risposta non verrà incorporata nelle politiche industriali, nella progettazione delle infrastrutture e nelle decisioni di finanziamento, la scarsità idrica potrebbe trasformarsi da problema ambientale in uno dei nuovi colli di bottiglia della rivoluzione digitale.
