“Gli Stati Uniti sono in corsa per raggiungere il dominio globale nel campo dell’intelligenza artificiale”. Queste sono le parole di apertura del piano d'azione sull'intelligenza artificiale della Casa Bianca, basato sull'accelerazione dell'innovazione, sulla costruzione di infrastrutture di intelligenza artificiale e sulla leadership nella diplomazia e nella sicurezza internazionale.
Per l’amministrazione Trump, vincere nel campo dell’intelligenza artificiale è chiaramente al centro della battaglia per il 21° secolo e per mantenere gli Stati Uniti come una delle principali (e più ricche) economie globali. È fondamentale per compensare il rallentamento della produttività derivante dal peggioramento demografico. La produttività tendenziale degli Stati Uniti è rallentata da un aumento di oltre il 2,5% annuo negli anni ’60, a circa l’1,5% annuo negli ultimi 20 anni. E i dati demografici statunitensi probabilmente eserciteranno un’ulteriore pressione al ribasso sulla produttività, senza cambiamenti tecnologici che migliorino la manodopera.
Come sostiene il professore associato di Yale Michael Peters in un articolo per il Fondo monetario internazionale, l’America deve riscoprire il suo dinamismo se vuole mantenere la sua posizione globale. Questo è il motivo per cui una parte esplicita del piano statunitense sull’intelligenza artificiale è quella di inventare e abbracciare gli usi dell’intelligenza artificiale che migliorano la produttività e che il mondo vuole emulare. L’analisi della mia azienda suggerisce che l’intelligenza artificiale ha già aumentato la produttività del lavoro negli Stati Uniti da 0,1 a 0,9 punti percentuali e potrebbe eventualmente aumentare la crescita della produttività globale di circa mezzo punto all’anno nel prossimo decennio.
Tuttavia, sempre più spesso, il limite principale che impedisce agli Stati Uniti di guidare la corsa agli armamenti legati all’intelligenza artificiale è meno tecnologico e più legato ai limiti fisici che l’intelligenza artificiale pone alla domanda energetica degli Stati Uniti.
L’Agenzia internazionale per l’energia stima che la domanda globale di elettricità dei data center aumenterà più del doppioda 460 terawattora di elettricità nel 2024 a oltre 1.000 TWh entro il 2030 e raggiungerà 1.300 TWh entro il 2035. Negli Stati Uniti, si prevede che i data center rappresenteranno “quasi la metà della crescita della domanda di elettricità da qui al 2030”.
Ma il problema non è solo l’entità della domanda di energia necessaria per l’intelligenza artificiale statunitense. È anche il ruolo svolto dagli idrocarburi nell’alimentare questa crescita. L’IEA prevede che più della metà dell’elettricità che alimenta i data center statunitensi proverrà ancora da combustibili fossili, in particolare gas naturale, fino a dopo il 2030. Ma anche entro il 2035, l’IEA prevede che più del 40% dell’energia AI statunitense sarà basata su idrocarburi, a causa, in parte, della cancellazione del sostegno alle iniziative di energia rinnovabile da parte dell’amministrazione Trump.
Anche se la Cina fa affidamento sugli idrocarburi (principalmente carbone) per alimentare i suoi data center, sta cercando di cambiare questo mix. La sua strategia è focalizzata sullo sviluppo di risorse informatiche vicine alle fonti energetiche rinnovabili costiere. L’IEA stima che, a differenza degli Stati Uniti, la Cina vedrà diminuire il livello, così come la quota, della produzione di elettricità dei data center proveniente da idrocarburi dopo il 2030.
Un rischio strategico derivante dalla dipendenza dell’intelligenza artificiale statunitense dagli idrocarburi sono i costi relativi. I prezzi medi dell’elettricità negli Stati Uniti sono già aumentati del 38% dal 2020 e questi aumenti dei costi sono spesso legati alla crescente domanda di data center IA. È probabile che queste pressioni sui costi aumentino. Al contrario, le curve dei costi per le energie rinnovabili continuano a scendere più rapidamente rispetto a quelle per i combustibili fossili, potenzialmente svantaggiando l’intelligenza artificiale statunitense rispetto a quella cinese nel lungo periodo.
Tuttavia, la sfida strategica più grande per l’IA statunitense alimentata da idrocarburi potrebbe non essere solo il prezzo, ma anche il suo impatto fisico sull’economia. La produzione di energia, acqua e cibo è strettamente collegata. L’aumento del fabbisogno energetico degli Stati Uniti per l’intelligenza artificiale, quando alimentata da idrocarburi, porterà a una maggiore domanda di acqua e stress negli Stati Uniti rispetto a quanto accadrebbe se la crescita dell’intelligenza artificiale fosse alimentata da energie rinnovabili.
A peggiorare le cose, secondo Bloomberg, due terzi dei nuovi data center statunitensi costruiti, o progettati, a partire dal 2022 sono stati situati in luoghi con elevato stress idrico. analisi. Di conseguenza, i rischi per la sicurezza alimentare statunitense a lungo termine derivanti dall’intelligenza artificiale alimentata da idrocarburi potrebbero rappresentare un ostacolo importante.
Mentre gli Stati Uniti “scommettono tutto” sull’utilizzo degli idrocarburi per alimentare una rapida costruzione di data center, la Cina si affida a un processo più lento, utilizzando un mix energetico più sostenibile.
Pertanto, la strategia statunitense potrebbe essere costosa, non solo in termini di prezzi più elevati dell’elettricità, limitando potenzialmente il ritorno sugli investimenti nell’intelligenza artificiale, ma anche di aumento dello stress idrico e della potenziale insicurezza alimentare. In cambio di questi maggiori rischi strategici, la società probabilmente richiederà benefici reali e tangibili: un motore di ricerca leggermente più veloce sembrerà uno scarso compromesso. Il rischio strategico più grande è che, mentre gli Stati Uniti potrebbero vincere la battaglia iniziale sull’intelligenza artificiale, potrebbero finire per perdere la guerra a causa della loro dipendenza dall’energia degli idrocarburi.