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  • Mikkeli trasforma il calore dei data center AI in riscaldamento urbano

    Mikkeli trasforma il calore dei data center AI in riscaldamento urbano

    A Mikkeli, in Finlandia, nascerà un data center AI da 165 MW progettato anche per riscaldare la città. Il calore prodotto dai server diventa una risorsa per la rete energetica locale.

    Cerebras Systems e Compute Nordic Finland hanno annunciato a Mikkeli, in Finlandia, un data center per l’intelligenza artificiale con una potenza IT prevista fino a 165 MW, progettato fin dall’origine per recuperare il calore prodotto dai server.

    L’energia termica di scarto sarà innalzata di temperatura tramite pompe di calore industriali e immessa nella rete locale di teleriscaldamento, mentre un sistema di raffreddamento a ciclo chiuso punta a contenere il consumo netto di acqua.

    Il progetto, sviluppato per fasi, potrebbe richiedere secondo uno studio di Ramboll un investimento tra 1 e 1,7 miliardi di euro, ma non è ancora stata comunicata la quota del fabbisogno termico cittadino che potrà coprire.

    Mikkeli si inserisce in una strategia già diffusa in Finlandia, dove infrastrutture analoghe stanno trasformando i data center da semplici consumatori di elettricità a nodi integrati tra calcolo e sistemi energetici urbani.

    Il recupero termico può migliorare il bilancio ambientale dell’AI, ma non elimina il problema dell’elevata domanda elettrica: 165 MW di carico IT continuativo rappresentano una nuova pressione significativa sulla rete energetica.


    Link alla fonte:
    https://prometeo.adnkronos.com/economia-circolare/data-center-ai-per-riscaldare-case-progetto-mikkeli-finlandia/

  • Il peggio deve ancora arrivare

    Il peggio deve ancora arrivare

    Il prossimo collo di bottiglia dell’intelligenza artificiale potrebbe non essere un chip. Potrebbe essere l’acqua necessaria per tenere accesi data center e centrali nucleari ed elettriche.

    Quello che sta succedendo in queste settimane non è un incidente isolato. Centrali nucleari spente o fortemente ridotte lungo il Danubio (Cernavoda in Romania, Paks in Ungheria), reattori fermati in Francia sulla Mosa e sulla Mosella, riduzione di potenza a Krško sul Sava. Motivo ricorrente: livelli e portate dei fiumi troppo bassi per garantire il raffreddamento in sicurezza e nel rispetto dei limiti ambientali. Non è un problema di sicurezza nucleare in senso stretto, ma di disponibilità fisica dell’acqua. 

    Lo stesso fiume e gli stessi corsi d’acqua che per decenni hanno reso possibile una produzione baseload stabile e a basse emissioni diventano un collo di bottiglia quando la siccità prolungata e le ondate di calore si combinano.

    Il contesto geopolitico non aiuta

    Questa vulnerabilità climatica si inserisce in un quadro energetico già stressato dai conflitti. 
    La guerra in Ucraina ha interrotto o ridotto drasticamente le forniture russe di gas e di alcuni prodotti raffinati. Nel 2026 la crisi nello Stretto di Hormuz (conseguenza del conflitto USA-Israele-Iran) ha creato uno shock ancora più ampio su petrolio e LNG, con effetti a catena su prezzi, scorte europee e stabilità delle reti elettriche. L’Europa arriva all’estate e all’autunno con magazzini di gas più bassi del necessario e con una dipendenza residua da fonti volatili. 

    Risultato: una rete che deve contemporaneamente gestire picchi di domanda estivi (condizionamento), riduzioni di produzione idroelettrica e nucleare per motivi idrici, e tensioni sulle forniture fossili.

    Data center e IA: la domanda che non si ferma

    Su questo quadro già fragile si innesta la crescita esponenziale dei data center e dell’intelligenza artificiale. 
    Secondo stime ONU e analisi recenti, i data center globali consumavano già nel 2025 centinaia di terawattora di elettricità (più di interi paesi) e miliardi di litri d’acqua, sia direttamente per il raffreddamento sia indirettamente attraverso la generazione elettrica che li alimenta. Le proiezioni al 2030 parlano di un raddoppio o più, con l’IA che rappresenta una quota crescente di quella domanda. 

    Molti nuovi impianti stanno sorgendo proprio in zone già soggette a stress idrico. Il raffreddamento evaporativo è efficiente energeticamente ma assetato; le alternative a circuito chiuso o ad aria riducono il consumo d’acqua ma aumentano quello elettrico. In entrambi i casi, il sistema diventa più sensibile proprio nei momenti in cui l’acqua e l’energia sono scarseggianti. 

    La convergenza dei rischi

    Mettete insieme i pezzi: 
    – Nucleare (e in parte idroelettrico) vulnerabile a siccità e temperature elevate. 
    – Fossili destabilizzati da conflitti e interruzioni di supply chain. 
    – Domanda di data center e AI che cresce a ritmi che i piani energetici nazionali faticano a seguire.

    Non stiamo parlando di uno “scenario da catastrofisti”, ma di una collisione di trend già in corso. Se una regione perde contemporaneamente capacità nucleare per motivi idrici e capacità termica per problemi di combustibile o prezzi, mentre i data center continuano a richiedere potenza costante e acqua per il raffreddamento, i margini di sicurezza del sistema si assottigliano. E le tensioni locali sull’uso dell’acqua (agricoltura, potabile, industria, energia, data center) diventano politiche e sociali, non solo tecniche. 

    Cosa implica tutto ciò

    Serve una riflessione meno ideologica e più sistemica. 
    L’energia low-carbon non è immune agli effetti del clima. La digitalizzazione e l’IA non sono “immateriali”: hanno un’impronta fisica enorme su elettricità e acqua. I conflitti non sono solo notizie geopolitiche: ridisegnano in tempo reale la disponibilità e il prezzo delle fonti. 

    Pianificazione integrata di energia, acqua e digitale; siting più attento dei data center; investimenti in raffreddamento a basso impatto idrico e in capacità flessibile; accelerazione delle rinnovabili con storage e di soluzioni nucleari meno dipendenti dai fiumi (dove sensato e fattibile). Non esistono scorciatoie, ma esistono scelte che riducono o aumentano l’esposizione a questi rischi multipli. 

    Ignorare la convergenza tra crisi idrica, shock geopolitici e boom della domanda digitale sarebbe miope. Prenderla sul serio è semplicemente realismo.

  • AI e data center fanno crescere consumi ed emissioni di Google e Amazon

    AI e data center fanno crescere consumi ed emissioni di Google e Amazon

    L’espansione dell’intelligenza artificiale sta aumentando in modo significativo il fabbisogno energetico dei grandi operatori cloud.

    Nel 2025 Google ha registrato un incremento del 37% della domanda di elettricità, il più elevato della sua storia, mentre Amazon ha visto crescere del 16% le proprie emissioni complessive di CO₂ equivalente.

    Sebbene entrambe le aziende continuino a investire in energie rinnovabili, efficienza dei data center e sistemi di raffreddamento più sostenibili, l’espansione dell’infrastruttura AI e della relativa supply chain continua a incidere pesantemente sull’impatto ambientale.

    Il trend evidenzia come la crescita dell’AI stia trasformando i data center in infrastrutture sempre più energivore, alimentando il dibattito sulla sostenibilità dello sviluppo tecnologico.


    Link alla fonte:
    https://www.ilsole24ore.com/art/data-center-conto-energetico-dell-ai-google-37percento-domanda-elettrica-amazon-16percento-emissioni-AJT1ItE

  • Il traffico dei bot supera quello umano e mette sotto pressione il web (e non c’entra solo l’AI)

    Per la prima volta, il traffico web generato da sistemi automatizzati ha superato quello prodotto dagli utenti umani, raggiungendo il 57,4% delle richieste monitorate da Cloudflare.

    Il fenomeno è alimentato dalla rapida diffusione dell’intelligenza artificiale generativa e degli agenti AI autonomi, capaci di effettuare in pochi secondi attività che richiederebbero ore a una persona.

    Secondo il report di Human Security, il traffico automatizzato cresce a una velocità otto volte superiore rispetto a quello umano, mentre una quota significativa continua a provenire da bot malevoli impiegati in frodi e abusi informatici.

    Questa trasformazione aumenta i costi infrastrutturali ed energetici per aziende ed editori, compromette l’affidabilità degli analytics e mette in discussione il modello economico del web basato sulle visite umane e sulla pubblicità.

    Il sorpasso rappresenta un passaggio verso un ecosistema digitale sempre più dominato da interazioni tra macchine.

    Link alla fonte:

  • Le piattaforme AI alzano i prezzi mentre riducono le risorse disponibili

    L’articolo di cui trovare il link in basso analizza il progressivo deterioramento del rapporto tra provider di AI e utenti, sostenendo che aziende come OpenAI e Anthropic (ma anche Google, a quanto pare) stiano entrando in una dinamica tipica dei monopoli tecnologici: far pagare di più offrendo contemporaneamente meno risorse.
    Il testo spiega in modo accessibile i tre principali costi tecnici associati all’uso degli LLM nel cloud — token, contesto e tool — traducendoli in consumo reale di GPU, memoria e processi server-side.
    Secondo l’autore, la fine dell’era della “crescita finanziata” da investitori come BlackRock sta imponendo ai provider la necessità di trasformare utenti ad alta intensità computazionale in fonti di profitto, anche tramite limiti nascosti e degradazione graduale delle performance.
    L’articolo sottolinea, inoltre, i rischi sistemici per aziende che hanno integrato gli LLM nei propri processi operativi, esponendosi a dipendenze economiche e tecnologiche difficili da controllare.
    La conclusione invita a usare i modelli linguistici come strumenti di elaborazione del linguaggio e non come sostituti del pensiero critico o decisionale (mentre l’inizio accenna a un successivo articolo sull’AI locale).

    Link alla fonte:
    https://www.zeusnews.it/n.php?c=32073

  • Un datacenter AI di QTS consumava milioni di litri d’acqua senza controlli nel pieno della siccità in Georgia

    Un maxi campus di datacenter sviluppato da QTS nella contea di Fayette, in Georgia, avrebbe utilizzato circa 29 milioni di galloni d’acqua tramite due connessioni non registrate, mentre ai residenti veniva chiesto di ridurre i consumi domestici a causa della bassa pressione idrica.
    Il progetto, controllato dal gruppo Blackstone e noto come “Project Excalibur”, è uno dei più grandi complessi AI-oriented in costruzione negli Stati Uniti, con fino a 16 edifici previsti e investimenti stimati per un miliardo di dollari.
    L’azienda sostiene che l’acqua sia stata usata principalmente per attività temporanee di costruzione e che, a regime, il sistema utilizzerà un raffreddamento “closed-loop” a riciclo interno.
    Il caso ha però sollevato forti critiche sulla trasparenza e sulla sostenibilità delle infrastrutture digitali, soprattutto in uno Stato già colpito da siccità e crescente pressione energetica legata ai datacenter.
    La vicenda evidenzia il conflitto sempre più acceso tra espansione dell’AI, consumo di risorse naturali e tutela delle comunità locali.

    Link alla fonte:
    https://www.hwupgrade.it/news/server-workstation/mentre-i-cittadini-risparmiavano-acqua-un-mega-datacenter-ne-consumava-milioni-senza-controlli_153437.html

  • Panthalassa punta sui data center galleggianti per alimentare l’AI con l’energia delle onde

    La startup americana Panthalassa ha raccolto 140 milioni di dollari in un round guidato da Peter Thiel per sviluppare data center oceanici alimentati dall’energia delle onde.
    Il progetto prevede enormi “nodi” galleggianti capaci di generare elettricità direttamente in mare aperto e alimentare server AI raffreddati naturalmente dall’acqua oceanica, riducendo il carico sulla rete elettrica terrestre.
    L’iniziativa nasce in risposta alla crescente domanda energetica dell’intelligenza artificiale, che sta spingendo le big tech verso soluzioni sempre più radicali, dal nucleare ai data center spaziali. Panthalassa sostiene che l’oceano aperto rappresenti una delle poche fonti energetiche in grado di sostenere l’espansione futura del calcolo AI su scala globale.
    Restano però numerose incognite legate a costi, manutenzione offshore, affidabilità tecnica, cybersecurity e reale convenienza economica rispetto ai data center tradizionali alimentati da energie rinnovabili terrestri.

    Link alla fonte:
    https://prometeo.adnkronos.com/tendenze/data-center-oceanici-galleggianti-peter-thiel-panthalassa-consumo-energetico/

  • TurboQuant di Google rivoluziona la “compressione AI” riducendo memoria e costi senza perdita di precisione

    I ricercatori di Google Research presentano TurboQuant, un nuovo algoritmo di quantizzazione progettato per comprimere drasticamente i modelli AI senza perdita di accuratezza.

    La tecnica combina due innovazioni — QJL e PolarQuant — per ridurre fino a 6 volte la memoria del key-value cache, migliorando al contempo velocità e prestazioni nei modelli linguistici.

    TurboQuant riesce a operare con rappresentazioni a soli 3 bit mantenendo risultati equivalenti ai modelli non compressi, con accelerazioni fino a 8x su GPU.

    Questo approccio ha implicazioni cruciali per il futuro della ricerca semantica e degli LLM su larga scala, rendendo possibile gestire enormi quantità di dati con maggiore efficienza. Il lavoro, che sarà presentato a ICLR 2026 e AISTATS 2026, rappresenta un avanzamento teorico e pratico nella compressione vettoriale.

    Link alla fonte:

    https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression

  • La Cina conquista terreno nella “valuta” dell’AI: i token

    Le aziende cinesi come DeepSeek e MiniMax stanno superando i concorrenti statunitensi nella riduzione del consumo di token, l’unità chiave che misura l’uso e il costo dei modelli di intelligenza artificiale. Questo sorpasso segnala un cambiamento strutturale nella competizione globale, dove il prezzo per token diventa determinante soprattutto con la diffusione degli agenti AI, molto più esigenti in termini computazionali. Grazie a costi energetici più bassi e modelli più efficienti, le aziende cinesi offrono prezzi fino a sei volte inferiori rispetto a player come Anthropic, attirando sviluppatori e aumentando rapidamente l’adozione. Tuttavia, restano criticità legate a limiti infrastrutturali e a rischi geopolitici, in particolare sull’uso di data center cinesi. Il tema dei token emerge così come nuova leva strategica nella corsa verso l’AGI e il dominio dell’economia AI.

    Link alla fonte:
    https://www.ft.com/content/2567877b-9acc-4cf3-a9e5-5f46c1abd13e?syn-25a6b1a6=1

  • Anthropic regala il doppio dei limiti. Generosità o… ingegneria?

    Come annunciavo in un post precedente, dal 13 al 28 marzo, Claude raddoppia i limiti d’uso fuori dagli orari di punta (8–14 ET nei giorni feriali). Automaticamente, senza upgrade, per tutti i piani Free, Pro, Max e Team.

    Bella mossa. Ma cosa c’è davvero dietro?

    I datacenter hanno capacità fissa. Nelle ore di punta sono saturi. Nelle ore off-peak, quella potenza computazionale resta inutilizzata — un costo fisso che non si recupera. Regalare token in quelle fasce non costa quasi nulla in termini marginali. Ridistribuisce il carico, invece di aumentarlo.

    È load balancing vestito da promozione.

    Ma c’è di più. Questa iniziativa raccoglie dati preziosi: come cambiano i pattern d’uso quando i limiti vengono rimossi? Quali workflow emergono su Claude Code, Cowork, i plugin Office? Quanto vale davvero un piano senza tetto artificiale?

    E tutto questo apre una domanda strategica: stiamo forse assistendo al test preliminare di un nuovo tier (pacchetto di abbonamento), basato su un piano “off-peak” o a crediti flessibili, a prezzo ridotto? OpenAI ci ha già provato con ChatGPT Go. Anthropic potrebbe avere in mente qualcosa di più sofisticato: non un piano minore, ma un modello di accesso legato all’orario, come le spot instances di AWS.

    L’esclusione degli Enterprise dal promo non è un dettaglio: quei clienti hanno SLA garantiti e non possono essere soggetti a variabilità di throughput. Il confine è preciso.

    La simmetria degli interessi è perfetta: Anthropic ottimizza i server, raccoglie dati comportamentali e riduce il churn. L’utente ottiene più spazio per esplorare il prodotto.

    Win-win — a patto di capire le regole del gioco.

    https://support.claude.com/en/articles/14063676-claude-march-2026-usage-promotion

  • Claude “raddoppia” fino al 28 marzo

    nthropic annuncia ufficialmente il raddoppio delle risorse di utilizzo di Claude per un periodo limitato, ovvero al di fuori delle “ore d’ufficio” dal lunedì al venerdì e durante tutte le 24 ore nei weekend, ma solo fino al 28 marzo.

    Questa “concessione” vale anche per gli utenti della versione gratuita, e si estende quindi alle opzioni disponibili in questa versione.

    Se non avete ancora usato intensivamente strumenti che di solito fanno un uso massiccio di risorse (Cowork, modello Opus, progetti ricchi di contenuti, ecc.) è sicuramente il momento di farlo, per valutare ancora meglio le capacità di questa splendida piattaforma.

    Qui il comunicato ufficiale con i dettagli:

    https://support.claude.com/en/articles/14063676-claude-march-2026-usage-promotion

  • Altman immagina l’AI come un servizio a consumo: “come elettricità o acqua”

    Sam Altman, CEO di OpenAI, ha proposto una visione in cui l’intelligenza artificiale diventa un’infrastruttura di base accessibile come un servizio pubblico.
    Durante l’U.S. Infrastructure Summit organizzato da BlackRock, Altman ha ipotizzato un modello in cui gli utenti pagano l’IA in base al consumo, simile alle bollette di acqua o elettricità.
    L’idea riflette l’ambizione di rendere la “capacità di intelligenza computazionale” abbondante e disponibile su larga scala per imprese, istituzioni e cittadini.
    Tuttavia, questa prospettiva richiede enormi investimenti in potenza di calcolo e data center, con conseguente aumento dei consumi energetici.
    Il dibattito riguarda quindi sia il modello economico della futura IA sia la sostenibilità energetica delle infrastrutture necessarie.

    Link alla fonte:
    https://www.elconfidencial.com/tecnologia/2026-03-13/sam-altman-pagar-chatgpt-contador-agua-1qrt_4319887/

  • SMIC avverte: il boom dei data center per l’AI rischia di trasformarsi in una bolla

    Zhao Haijun, co-CEO di Semiconductor Manufacturing International Co. (SMIC), ha lanciato un allarme sul possibile eccesso di investimenti nei data center dedicati all’intelligenza artificiale, paragonando l’attuale corsa infrastrutturale alla bolla dei data center cinesi dei primi anni 2020.
    Secondo il dirigente, le aziende stanno cercando di costruire in uno o due anni una capacità prevista per un intero decennio, senza una chiara visione sull’effettivo utilizzo futuro.
    Nonostante la forte domanda generata dall’AI generativa e dai large language model – che spinge colossi come Microsoft, Google e Meta a investire miliardi – resta il rischio di sovracapacità e infrastrutture sottoutilizzate.
    L’avvertimento è particolarmente significativo perché proviene da un attore centrale nella filiera globale dei semiconduttori, in grado di osservare direttamente le dinamiche di domanda e offerta.
    Il tema solleva interrogativi su sostenibilità economica, costi energetici e stabilità dell’attuale ciclo di espansione dell’AI.

    Link alla fonte:
    https://www.tomshw.it/hardware/smic-avverte-data-center-ai-rischiano-linutilizzo-2026-02-11

  • Google restringe l’accesso gratuito a Gemini 3 Pro per “sovraccarico di richiesta”

    Google ha ridotto l’accesso gratuito a Gemini 3 Pro dopo un’improvvisa ondata di richieste seguita al lancio del modello in Italia e dell’engine visivo Nano Banana Pro.
    Il limite iniziale di 5 prompt al giorno (e 3 immagini per Nano Banana Pro) è stato sostituito da un generico “Basic access” dai confini variabili, segno di una gestione più elastica per contenere il traffico.
    Anche NotebookLM ha dovuto sospendere temporaneamente funzioni chiave come Infographics e Slide Decks per gli utenti free, applicando limiti aggiuntivi ai piani Pro a causa di un sovraccarico dei server.
    Le funzionalità visive, appena integrate nella scheda Studio, promettevano una forte spinta creativa, ma ora risultano parzialmente inaccessibili.
    La mossa indica che Google mira a preservare la stabilità del servizio e che potrebbe spingere ulteriormente verso i piani a pagamento in futuro.

    Link alla fonte:
    https://www.hdblog.it/google/articoli/n640072/gemini-3-pro-limiti-account-gratis-pro-nano-banana/