Alimentare l'AI sostenibile

Fai girare le funzionalità AI su un'infrastruttura più intelligente. Sono in atto innovazioni caratterizzate dalle tecnologie di calcolo integrato nella memoria (CIM) e di elaborazione integrata nella memoria (PIM), che integrano hardware e software in modo più efficiente, e dal calcolo neuromorfico che imita il cervello umano per elaborare i dati in modo più efficiente.

Utilizza modelli leggeri ed ecosistemi aperti. I modelli AI leggeri e i formati di calcolo a più bassa precisione, come Floating Point 8-bit (FP8), riducono i requisiti di memoria e consentono calcoli più veloci, in modo da utilizzare meno energia per la formazione e l'implementazione di modelli AI di grandi dimensioni.

Implementa l'AI a livello edge. Le applicazioni di Edge AI migliorano le performance e abbattono le emissioni elaborando i dati localmente sui dispositivi; esse sono ideali per i settori che si affidano all'elaborazione dei dati in tempo reale quali produzione, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio e servizi finanziari.

Adotta la scalabilità dinamica e il bilanciamento intelligente del carico. Abbinando il consumo energetico ai carichi di lavoro dell'AI, società come Meta e Google riducono il consumo di energia e le emissioni, soddisfacendo al contempo la crescente domanda di strumenti AI.

Monetizza i data center. I marketplace di calcolo dell'AI e le piattaforme di condivisione GPU consentono a singoli individui e aziende di monetizzare le risorse di calcolo inattive trasformandole in risorse preziose per l'AI e altre applicazioni.

Ottimizza la posizione del data center. Le aziende pianificano i carichi di lavoro dell'AI per i tempi e le ubicazioni in cui è disponibile energia più pulita ed esplorano persino modalità per sfruttare l'energia solare e il raffreddamento naturale sulla superficie lunare.

Integra opzioni di energia a basse emissioni di carbonio. I piccoli reattori modulari (SMR) rappresentano un percorso affidabile per alimentatori costanti, riducendo al contempo la dipendenza dai combustibili fossili. Le recenti partnership evidenziano il crescente slancio verso le infrastrutture AI alimentate da energia nucleare.

Utilizza innovazioni nell'ambito del raffreddamento basato sul risparmio idrico. Il raffreddamento a liquido diretto su chip, il raffreddamento senza evaporazione e i sistemi di riutilizzo del calore possono ridurre al minimo il consumo di acqua e di energia. I sistemi di raffreddamento a circuito chiuso e il riciclaggio delle acque reflue possono potenzialmente produrre un risparmio idrico compreso tra il 50 e il 70%.

Scegli modelli di AI delle dimensioni giuste. Piattaforme come Accenture Model Switchboard ottimizzano l'implementazione dell'AI selezionando modelli convenienti per le attività. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) migliora l'efficienza accedendo ai dati solo quando necessario, mentre gli approcci ibridi basati su regole AI possono potenziare ulteriormente le performance.

Incentiva l'efficienza. Migra da un modello di pricing dell'AI a tariffa fissa verso modelli basati sull'utilizzo o sull'efficienza per ottimizzare le modalità e i tempi di utilizzo delle risorse AI.

Passa a un impatto netto negativo. Utilizza l'AI per ridurne al minimo gli impatti. I sistemi HVAC basati sull'AI possono ridurre il consumo energetico, la logistica predittiva può abbassare le emissioni di trasporto e le reti intelligenti alimentate dall'AI possono ottimizzare la distribuzione dell'elettricità.

Integra la sostenibilità dell'AI nella governance. Il monitoraggio dell'energia in tempo reale viene ora utilizzato insieme agli indicatori chiave di performance (KPI) tradizionali per monitorare l'intensità di carbonio dell'AI e l'efficienza energetica, fornendo un set di dati più ampio a supporto delle iniziative di sostenibilità.

Automatizza le politiche di governance. L'automazione basata sull'AI può aiutare ad attuare politiche di sostenibilità, gestire i rischi ambientali e semplificare la scelta dell'infrastruttura più sostenibile per ogni implementazione di modello.

Contribuisci a definire gli standard di AI. Sono in atto iniziative volte a definire standard globali uniformi e a plasmare standard di sostenibilità dell'AI, il che offre alle aziende una rara opportunità di influenzare politiche di progettazione di AI intelligenti che bilanciano innovazione e sostenibilità.