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“Il ritmo di adozione dei software di intelligenza artificiale è uno dei più rapidi che i mercati abbiano mai visto. Al centro dell’infrastruttura di IA ci sono le Gpu (unità di elaborazione grafica), che eccellono nel lavoro di calcolo parallelo specializzato e ad alte prestazioni richiesto da questo tipo di tecnologia. Ma una simile potenza di elaborazione si traduce anche in un maggiore consumo energetico e in una maggiore produzione di calore rispetto alle controparti Cpu (unità di elaborazione centrale) utilizzate nei pc.
Molti sono i cambiamenti associati all’adozione dell’intelligenza artificiale, un trend ormai indubitabile per il prossimo decennio. E, come sottolinea Michael Studer, gestore di portafoglio della strategia RobecoSAM Smart Energy di Robeco, il loro potenziale di disruption non riguarda solo il macroscopico impatto che concerne il mercato del lavoro.
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“Le Gpu di fascia alta sono circa quattro volte più dense di energia rispetto alle Cpu. Ciò comporta nuovi problemi significativi per la pianificazione dei data center, poiché l’alimentazione originariamente calcolata è ora solo il 25% di quella necessaria per far funzionare i moderni data center IA. Anche i data center hyperscale all’avanguardia utilizzati da Amazon, Microsoft e Alphabet per il cloud computing sono ancora basati sulle Cpu”, sottolinea Studer.
Nessuno, nemmeno chi oggi è già all’avanguardia sul tema della rivoluzione digitale, sarà quindi immune dalla necessità di modernizzazione delle infrastrutture. “Cambiamenti di potenza e di raffreddamento di tali dimensioni richiederanno progetti totalmente innovativi per i futuri data center guidati dall’intelligenza artificiale. Mutamenti strutturali di questa portata comporteranno aggiornamenti massicci non solo dei chip e dei server, ma anche dell’infrastruttura elettrica che fornisce loro l’energia per funzionare”, entra nel dettaglio il gestore della strategia RobecoSAM Smart Energy, identificando …
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