Risposta breve
È improbabile che l'intelligenza artificiale sia l'unica causa di carenza idrica, ma i data center su larga scala possono contribuire allo stress idrico locale quando si affidano a un sistema di raffreddamento ad alta intensità idrica o operano in regioni in cui l'acqua dolce è già limitata.
Perché i data center AI possono usare l'acqua
I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale vengono eseguiti su un'infrastruttura di elaborazione densa che produce calore. Alcuni data center utilizzano il raffreddamento evaporativo o ad acqua per mantenere i server e gli acceleratori entro temperature operative sicure. La quantità di acqua utilizzata dipende in larga misura dal progetto di raffreddamento e dal clima locale.
Il contesto locale conta più delle medie globali
L'impatto idrico dell'IA dipende fortemente dall'ubicazione del data center. Una struttura in una regione sottoposta a stress idrico può creare maggiori preoccupazioni rispetto a una struttura simile in un'area con abbondanti risorse idriche rinnovabili o un clima più fresco.
L'intelligenza artificiale può anche utilizzare l'acqua in modo indiretto
Alcuni usi dell'acqua sono indiretti. La generazione di elettricità può richiedere acqua, soprattutto per le centrali termiche. Quando l'intelligenza artificiale aumenta la domanda di elettricità, parte dell'impronta idrica associata può verificarsi a monte, nel sistema elettrico, piuttosto che all'interno del data center stesso.
Quando l'IA può contribuire allo stress idrico?
Le infrastrutture di intelligenza artificiale possono contribuire allo stress idrico quando i grandi centri dati sono concentrati in regioni aride, quando i sistemi di raffreddamento consumano acqua dolce, quando l'elettricità proviene da una generazione ad alta intensità idrica o quando la rendicontazione non è abbastanza trasparente da consentire alle comunità di valutare l'impatto locale.
Come ridurre il rischio
Il rischio può essere ridotto grazie a una migliore selezione dei siti, a un raffreddamento più efficiente, all'acqua recuperata, al raffreddamento ad aria dove appropriato, a fonti di elettricità a basso consumo idrico, a una rendicontazione trasparente e a una pianificazione pubblica dell'espansione dei data center. Per le ipotesi di misurazione, vedere il documento Metodologia.