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Queste settimane di luglio sono un esempio chiarissimo: le temperature sono più alte del normale e i fenomeni climatici violenti e inusuali sempre più frequenti. Gli scienziati dicono che sarà sempre peggio e che di anno in anno il calore aumenterà sempre di più.
Non per riprendere l’inizio delle sceneggiature di alcuni film e serie-tv apocalittiche ma non posso fare a meno di pensare ad una correlazione dell’innalzamento delle temperature dovuto anche al maggior uso della tecnologia, soprattutto dei data center delle AI.
Alcune ricerche mostrano che i data center AI creano “isole di calore” (heat islands), aumentando le temperature attorno a loro fino a 16 gradi Fahrenheit (circa 9 gradi Celsius) e in media 3.6 gradi Fahrenheit (circa 2 gradi Celsius).
Questo effetto non è limitato alle aree immediate: può raggiungere fino a 10 km dalla struttura, influenzando più di 340 milioni di persone nel mondo.
Non sono io a dirlo, ma lo riportano testate come la CNN.
Inoltre, l’energia consumata dai data center per l’AI è in crescita esponenziale: entro il 2030, potrebbero consumare fino a 945 terawatt-ora all’anno, quasi tre volte il consumo combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria.
E questo è solo il lato energetico. Immagina il consumo idrico per raffreddare il calore prodotto.
Scelta personale: AI locale invece di Cloud 🖥️
Non è una soluzione definitiva al problema, ma è un po’ come andare a piedi dal fruttivendolo a 100 metri da casa anziché prendere l’auto. Soprattutto per questo motivo, cerco di sfruttare di più il mio computer per far girare modelli AI in locale e di usare le prestazioni solo quando necessario, anziché utilizzare sempre i modelli in Cloud.
Sicuramente quelli sono più veloci e performanti, ma inizio a pensare che l’eccessivo utilizzo delle AI porterà a conseguenze ambientali importanti.
Non solo ambientali a dire il vero, pensa un po’ anche alla privacy ad esempio, o all’impatto sociale e psicologico sulle nuove generazioni, ma questo è un altro discorso.
Ma poi, è davvero necessario interrogare GPT per chiedere come preparare una buona carbonara?
La direzione dovrebbe essere quella di limitare questo consumo eccessivo di risorse “pubbliche” e di utilizzare invece modelli sempre più quantizzati e “portatili”, che girano su hardware personale senza bisogno di sovraccaricare data center massicci.
O ancora meglio, di evitare di utilizzarla per richieste che potremmo soddisfare facilmente azionando i neuroni di cui siamo dotati.
Installare Ollama e scaricare modelli AI in locale 🤖
Ok, vuoi provare ad andare a piedi dal fruttivendolo per inquinare di meno, quindi come si fa?
Per far girare modelli AI in locale, uno dei tool più semplici e potenti è Ollama. Puoi installarlo sul tuo computer, Windows, Linux o Mac che sia. Poi devi individuare il modello che più si avvicina alle tue esigenze e scaricarlo semplicemente con il comando:
ollama pull nome:modello
Per esempio:
ollama pull gemma4:latest
ollama pull qwen3.5:latest
Può essere difficile capire quale sia il migliore per i propri scopi e hardware, ma puoi partire con un modello leggerissimo come llama3.1 di Meta e chiedere in un prompt di suggerirti dei modelli in base alle componenti del tuo PC (CPU, GPU, RAM, storage) e alla finalità che vuoi raggiungere (ad esempio per il coding puoi provare qwen3-coder ma richiede un po’ di prestazioni).
Il futuro è nelle nostre mani, ma anche sulla nostra scrivania 🌍
Le temperature stanno aumentando, i data center AI contribuiscono all’effetto e il consumo di energia e di acqua è in crescita esponenziale. Non possiamo cambiare tutto, ma possiamo scegliere di fare la nostra parte: usare AI locale, scegliere compagnie energetiche sostenibili, limitare il consumo eccessivo e improprio.
Non è una questione di complottismo, ma di essere consapevoli. Ognuno di noi può fare la differenza, anche con la scelta degli strumenti che impieghiamo ogni giorno.
Il futuro è nelle nostre mani, ma anche sulla nostra scrivania. E ogni piccolo passo conta.