Preparazione dell'infrastruttura energetica cinese per l'espansione dell'IA
In una mossa per affermarsi come leader globale nei servizi AI, la Cina assiste a una feroce competizione tra giganti tecnologici come Alibaba, Tencent, Huawei e startup come DeepSeek, insieme alle soluzioni per il risparmio energetico dell'ingegnere Jian Chonghai. L'obiettivo è trasformare l'elettricità e il calcolo in servizi pubblici, rendendoli accessibili, economici, puliti e verdi.
Il panorama di questa trasformazione digitale è vario, con province occidentali come Guizhou, Mongolia Interna, Gansu e Ningxia che assumono compiti di calcolo come l'addestramento AI e lo storage dei dati grazie ai loro costi energetici più bassi, ampie terre e climi più freschi, ideali per i data center su larga scala. D'altra parte, regioni come Beijing-Tianjin-Hebei, la Delta del Fiume Azzurro, Chengdu-Chongqing e la Grande Baia si concentrano sui servizi in tempo reale come lo streaming video e i chatbot AI, grazie alle loro popolazioni dense, infrastrutture avanzate e vicinanza agli utenti finali.
Una delle innovazioni chiave al centro di questa trasformazione è il progetto di data center a basso consumo energetico. Ad esempio, il data center di Guiyang nella provincia di Guizhou, un data center verde nazionale dal 2021, è stato un hub dell'infrastruttura internet della Cina. Il lavoro dell'ingegnere Jian Chonghai include armadi di raffreddamento modulari e un sistema di condizionamento d'aria "maglev" che utilizza dal 30 al 40% in meno di elettricità rispetto all'aria condizionata tradizionale.
Tuttavia, la crescita dei data center comporta sfide. Si stima che i data center cinesi richiederanno circa 105 gigawatt di elettricità entro il 2030, utilizzeranno 26,3 miliardi di litri d'acqua e emetteranno 310 milioni di tonnellate di CO2. Per mitigare questi impatti, i data center possono agire come buffer per le forniture intermittenti di energia eolica e solare "accendendo" determinati compiti di calcolo durante i periodi di sovrapproduzione. Le regioni con forti risorse solari, eoliche o idroelettriche costruiranno data center a basse emissioni di carbonio che gestiscono compiti di calcolo intensivi ma meno sensibili al tempo.
Un'altra possibile soluzione sono gli agenti AI che possono archiviare in modo sicuro i dati delle emissioni e concedere l'accesso ai regolatori proteggendo la riservatezza. Questo potrebbe diventare uno strumento critico per ridurre le emissioni industriali.
Il governo cinese sta inoltre sviluppando la Rete Nazionale di Calcolo Integrato, con l'obiettivo di riunire le risorse di cloud computing pubblico e privato in una singola piattaforma. Questo approccio, simile a un modello di "servizio pubblico" per le risorse di calcolo AI, rispecchia le strategie di sviluppo dell'infrastruttura della Cina mirate a ridurre le disuguaglianze regionali.
Tuttavia, rimangono sfide. Il sistema di Certificati di Energia Verde, che traccia e verifica la generazione di energia rinnovabile, è ancora indietro rispetto alla domanda del mercato, potenzialmente ostacolando i data center dall'acquistare più elettricità verde o tracciare la quota di energia verde nel loro utilizzo. Inoltre, la sensibilità dei dati rappresenta un ostacolo
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