L'analisi
Man Group svela le opportunità di investimento originate dall’intreccio tra IA e crisi energetica
La corsa globale all’acquisizione delle competenze per l’IA non riguarda solo l'acquisto di GPU, ma anche la costruzione di un'infrastruttura sostenibile, resiliente ed efficiente in grado di alimentare il futuro della tecnologia
di Leo Campagna 26 Giugno 2024 09:35
I data center elaborano, immagazzinano e distribuiscono in rete grandi quantità di dati alla base dei servizi informatici come lo streaming video, i giochi e l'intelligenza artificiale. Costituiscono la spina dorsale o il “cervello” di Internet e il loro aggiornamento, in particolare quelli con capacità di intelligenza artificiale (IA), unità di elaborazione grafica (GPU) e le relative infrastrutture, rappresenta uno stress estremo per le reti elettriche, la capacità di generazione e l'ambiente.
“Le grandi aziende detengono ancora al loro interno la maggior parte dei dati critici e l'applicazione dell'IA a questi dati è ancora costosa a causa dei limiti di potenza elettrica. Infatti gli hyperscaler (le grandi aziende tecnologiche che gestiscono data center estesi e servizi cloud su scala) dispongono di un'efficienza energetica nettamente superiore rispetto ai data center aziendali” fa sapere Sumant Wahi, Portfolio Manager di Man Group, specializzato in azioni tecnologiche.
Secondo Gartner, azienda specializzata in ricerca di mercato e analisi nel campo della tecnologia dell'informazione, entro il 2027 l'energia utilizzata dai data center di intelligenza artificiale raggiungerà i 500 terawattora (TWh), cioè quanto ha consumato l’intera Germania nel 2022. Inoltre, per ogni sterlina spesa per un server di intelligenza artificiale, entro il 2027 sarà necessario mettere a bilancio 35 pence in più per l'elettricità. Già oggi, il 40% dei data center esistenti potrebbe risultare limitato dalla potenza disponibile e in alcune regioni è già impossibile ottenere un'alimentazione supplementare, impedendo la creazione di nuovi data center.
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La carenza di rame è uno dei principali ostacoli: basti pensare che una tipica miniera richiede circa 10-15 anni per essere esplorata, sviluppata e messa in funzione. L'intera filiera tecnologica è impegnata ad esplorare soluzioni alternative per migliorare l'efficienza energetica, che possono essere classificate sostanzialmente in tre aree e che rappresentano delle opportunità di investimento.
In primo luogo sono da seguire gli sviluppi nei materiali di imballaggio, nei chiplet (più chip su un singolo silicio) e nei progetti di memoria per una comunicazione più veloce e un consumo energetico inferiore. In secondo luogo, anche l’ottimizzazione del posizionamento dei dati per un utilizzo efficiente da parte degli strumenti di intelligenza artificiale costituisce un’area promettente. Infine, ma non per rilevanza, possono offrire occasioni d’investimento pure le innovazioni nel posizionamento dei server, nella riorganizzazione dello spazio con le GPU al centro e nelle tecnologie di raffreddamento che da solo, al momento, pesa per un terzo dei costi operativi dei data center.
Ma c’è di più, perché l’intero settore della tecnologia è impegnato a sfruttare l'intelligenza artificiale per gestire i data center in modo più ingegnoso. Per esempio è possibile migliorare l’efficienza energetica grazie alle operazioni di intelligenza artificiale che comandano lo spegnimento dei chip e la riaccensione solo quando necessario. “Il tutto senza trascurare l'influenza della geopolitica e della regolamentazione su questo tema. E’ probabile che la politica sarà chiamata a discutere l'effetto a catena della domanda di energia dell'IA sui prezzi dell'energia e l'impatto sulle industrie non tecnologiche e con margini bassi” conclude il Portfolio Manager di Man Group.
L’EFFICIENZA ENERGETICA DEGLI HYPERSCALER
“Le grandi aziende detengono ancora al loro interno la maggior parte dei dati critici e l'applicazione dell'IA a questi dati è ancora costosa a causa dei limiti di potenza elettrica. Infatti gli hyperscaler (le grandi aziende tecnologiche che gestiscono data center estesi e servizi cloud su scala) dispongono di un'efficienza energetica nettamente superiore rispetto ai data center aziendali” fa sapere Sumant Wahi, Portfolio Manager di Man Group, specializzato in azioni tecnologiche.
DATA CENTER LIMITATI DALLA POTENZA ATTUALMENTE DISPONIBILE
Secondo Gartner, azienda specializzata in ricerca di mercato e analisi nel campo della tecnologia dell'informazione, entro il 2027 l'energia utilizzata dai data center di intelligenza artificiale raggiungerà i 500 terawattora (TWh), cioè quanto ha consumato l’intera Germania nel 2022. Inoltre, per ogni sterlina spesa per un server di intelligenza artificiale, entro il 2027 sarà necessario mettere a bilancio 35 pence in più per l'elettricità. Già oggi, il 40% dei data center esistenti potrebbe risultare limitato dalla potenza disponibile e in alcune regioni è già impossibile ottenere un'alimentazione supplementare, impedendo la creazione di nuovi data center.
RICEVI GRATIS LE NOTIZIE IN ANTEPRIMASOLUZIONI ALTERNATIVE PER MIGLIORARE L’EFFICIENZA ENERGETICA
La carenza di rame è uno dei principali ostacoli: basti pensare che una tipica miniera richiede circa 10-15 anni per essere esplorata, sviluppata e messa in funzione. L'intera filiera tecnologica è impegnata ad esplorare soluzioni alternative per migliorare l'efficienza energetica, che possono essere classificate sostanzialmente in tre aree e che rappresentano delle opportunità di investimento.
LE OPPORTUNITÀ DI INVESTIMENTO
In primo luogo sono da seguire gli sviluppi nei materiali di imballaggio, nei chiplet (più chip su un singolo silicio) e nei progetti di memoria per una comunicazione più veloce e un consumo energetico inferiore. In secondo luogo, anche l’ottimizzazione del posizionamento dei dati per un utilizzo efficiente da parte degli strumenti di intelligenza artificiale costituisce un’area promettente. Infine, ma non per rilevanza, possono offrire occasioni d’investimento pure le innovazioni nel posizionamento dei server, nella riorganizzazione dello spazio con le GPU al centro e nelle tecnologie di raffreddamento che da solo, al momento, pesa per un terzo dei costi operativi dei data center.
L’INFLUENZA DELLA GEOPOLITICA E DELLA REGOLAMENTAZIONE
Ma c’è di più, perché l’intero settore della tecnologia è impegnato a sfruttare l'intelligenza artificiale per gestire i data center in modo più ingegnoso. Per esempio è possibile migliorare l’efficienza energetica grazie alle operazioni di intelligenza artificiale che comandano lo spegnimento dei chip e la riaccensione solo quando necessario. “Il tutto senza trascurare l'influenza della geopolitica e della regolamentazione su questo tema. E’ probabile che la politica sarà chiamata a discutere l'effetto a catena della domanda di energia dell'IA sui prezzi dell'energia e l'impatto sulle industrie non tecnologiche e con margini bassi” conclude il Portfolio Manager di Man Group.
