#3 ~ L’acqua invisibile del digitale
Disclaimer: due parole prima di iniziare.
Questa newsletter la scriviamo noi di Green Software Italia: non siamo una redazione, abbiamo tante voci e vogliamo che si sentano. Ogni articolo ha un suo tono, a volte anche un’idea che cozza con quella che leggerai nel pezzo dopo e per noi va bene così.
Quello che leggi qui è il pensiero di chi l’ha scritto, non la posizione ufficiale di nessuno. Qualcuno di noi, quando scrive, usa l’AI come strumento compensativo e lo diciamo perché ci sembra onesto: cerchiamo di farlo con la testa, sapendo che anche questi strumenti hanno un costo e che la cosa più preziosa, alla fine, resta avere qualcosa di vero da dire.
Buona lettura. 📖
Come i data center stanno trasformando il rapporto tra tecnologia, risorse e comunità.
C’è una cosa che mi colpisce ogni volta che apro una nuova chat con un modello di AI: la sensazione che non stia succedendo niente. Scrivo una frase, premo invio, ricevo una risposta. Nessun rumore, nessun calore, nessun ingombro. È tutto leggero, pulito, quasi etereo.
Poi mi ricordo che da qualche parte, in un capannone senza finestre, ci sono server che dissipano enormi quantità di calore. E che molti data center richiedono enormi quantità d’acqua per il raffreddamento.
Per anni abbiamo raccontato il cloud come se fosse, letteralmente, una nuvola. Il termine stesso è un piccolo capolavoro di marketing: ha tolto peso, terra, materia. Ha fatto sembrare che i dati vivessero in un altrove vaporoso, quando invece vivono in edifici molto concreti, costruiti su terreni molto concreti, raffreddati con risorse molto concrete.
E ora, con l’esplosione dell’AI generativa, quella metafora sta iniziando a scricchiolare.
Qualche numero, giusto per non parlare nel vuoto.
Secondo il report ambientale 2024 di Google, il consumo d’acqua dei suoi data center è aumentato di circa il 17% rispetto all’anno precedente. Microsoft ha dichiarato un aumento del consumo idrico del 34% tra il 2021 e il 2022, collegando quella crescita anche all’espansione delle infrastrutture cloud e AI. Alcune stime accademiche, riprese anche dal MIT Technology Review, hanno ipotizzato un consumo idrico nell’ordine delle centinaia di migliaia di litri per l’addestramento di GPT-3, considerando anche il raffreddamento dei data center. Solo per il training. L’inferenza, cioè le risposte che generiamo ogni giorno, è un altro conto ancora aperto.
Anche i numeri stessi non sono sempre semplici da leggere: le aziende distinguono tra acqua prelevata e acqua realmente consumata o evaporata, e la trasparenza sui metodi di misurazione non è sempre uniforme.
The Guardian, qualche mese fa, ha raccontato la storia di alcune comunità rurali negli Stati Uniti che si stanno ritrovando in conflitto con i data center costruiti vicino alle loro città. In Arizona, in Oregon, in Virginia. Posti dove l’acqua è già una questione politica, climatica, esistenziale. E dove ora arriva un nuovo attore — silenzioso, automatizzato, costantemente assetato.
In Italia DDay ha ripreso lo stesso tema con un titolo volutamente provocatorio: I data center stanno prosciugando il mondo. Forse è forte. Ma il tema che solleva è reale.
La cosa interessante è che nessuno di questi attori sta facendo qualcosa di “sbagliato” nel senso stretto. Le aziende dichiarano i consumi, pubblicano i report, fissano obiettivi di water positive entro il 2030. Google ha tutto un capitolo sul “water stewardship”. Microsoft parla di “replenishment”. Sono parole serie, accompagnate da investimenti seri.
Eppure i numeri continuano a salire.
Perché la verità è che non stiamo parlando di un problema di efficienza. Stiamo parlando di un problema di scala. Anche se ogni singola query consumasse pochissimo — e in effetti, presa singolarmente, ne consuma davvero poco — moltiplichiamo per miliardi di query al giorno, per centinaia di milioni di utenti, per modelli sempre più grandi, per agenti che girano in background anche quando nessuno li sta guardando. E il conto non torna più.
È il classico effetto rebound: rendiamo qualcosa più efficiente, il costo percepito si abbassa, e quindi finiamo per usarlo molto di più. Tanto di più che l’efficienza guadagnata viene mangiata, e poi superata, dall’aumento dei volumi.
Mi chiedo spesso se nel nostro mestiere abbiamo davvero gli strumenti culturali per gestire una cosa del genere.
Voglio dire — siamo bravissimi a ottimizzare. Profilare codice, ridurre latenza, comprimere immagini, fare caching intelligente. Tutta roba che ha senso, che funziona, che a volte è anche bellissima da fare. Ma è ottimizzazione dentro un paradigma che dà per scontato che si debba crescere sempre. Più feature, più endpoint, più microservizi, più copilot integrati ovunque.
Quando è stata l’ultima volta che in una review tecnica qualcuno ha detto “sì, si può fare, ma forse non serve farlo”?
Non come provocazione. Come domanda vera.
Perché il problema non è solo quanta energia o quanta acqua consumiamo. Il problema è quanta crescita continuiamo a considerare normale. È un problema culturale, prima ancora che ingegneristico. E gli ESG, raccontati come spesso vengono raccontati — quasi solo come carbon footprint da compensare — non bastano a inquadrarlo. L’acqua, il suolo, il rumore, l’impatto sulle reti elettriche locali, la pressione sulle comunità: sono tutte cose che non finiscono dentro una metrica di CO2 equivalente.
C’è una scuola di pensiero, ancora minoritaria, che parla di minimalismo nel software. Non come estetica, ma come postura. Scrivere meno codice. Usare meno dipendenze. Servire meno richieste. Generare meno token. Costruire sistemi che facciano una cosa, bene, e poi smettano.
Detta così sembra una cosa quasi reazionaria, in un settore che vive di “ship fast” e di funzionalità in beta perpetua. Ma forse è solo onesta. Forse è il primo modo per riconoscere che ogni sistema apparentemente infinito, prima o poi, incontra un limite fisico. Una falda che si abbassa. Una rete elettrica che non regge. Una comunità che dice basta.
Non ho una conclusione, e non credo che servirebbe.
Mi resta però un’immagine in testa, da quando ho letto l’articolo del Guardian. Quella di un agricoltore che guarda fuori dalla finestra e vede, dall’altra parte del campo, un edificio basso, anonimo, recintato. Dentro ci sono i nostri prompt. Le nostre mail. Le nostre playlist. I nostri modelli che imparano a scrivere come noi.
E fuori, l’acqua che prima andava ai suoi pomodori ora va a raffreddare i server.
Non so se è giusto o sbagliato. So che è reale. E che forse il digitale è diventato così invisibile da farci dimenticare cosa serve davvero, ogni giorno, per tenerlo acceso.
Se ti va, rispondi a questo articolo e raccontami: nei progetti su cui lavori, l’impatto idrico è mai entrato in una discussione tecnica? O è ancora una cosa che “riguarda qualcun altro”?
Se questo pensiero ti ha smosso qualcosa, scrivilo nei commenti: le voci servono, anche quelle in disaccordo.
Grazie di aver letto sin qui.
Il futuro digitale non arriva da solo. In buona parte lo programmiamo noi.
Chiara Corrado, co-founder di Green Software Italia
Fonti
- DDay ~ I data center stanno prosciugando il mondo creando problemi a intere comunità
- MIT ~ AI’s huge water footprint / Artificial intelligence water usage rising
- The Guardian ~ Revealed: Big tech’s new datacentres will take water from the world’s driest areas
- Google Environmental Report 2024 ~ Water stewardship
- Patterson et al., Carbon Emissions and Large Neural Network Training, Google Research, 2021
- Making AI Less ‘Thirsty’ ~ Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models