{"id":882,"date":"2025-03-11T10:52:51","date_gmt":"2025-03-11T09:52:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/datacenter\/?p=882"},"modified":"2025-03-11T10:52:51","modified_gmt":"2025-03-11T09:52:51","slug":"intelligenza-artificiale-unimplementazione-sostenibile-e-possibile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/datacenter\/news\/882\/intelligenza-artificiale-unimplementazione-sostenibile-e-possibile","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale: un\u2019implementazione sostenibile \u00e8 possibile?"},"content":{"rendered":"<p>Nell\u2019articolo che condividiamo oggi, <strong>Tiffany Osias Managing Director, xScale, e Christopher Wellise, VP, Sustainability di <\/strong><a href=\"https:\/\/www.lineaedp.it\/categorie-funzionali\/home-page\/italtel-ed-equinix-a-supporto-della-digitalizzazione-aziendale\/\"><strong>Equinix<\/strong><\/a>, azienda specializzata nel settore delle infrastrutture digitali a livello mondiale, spiega perch\u00e8 l&#8217;implementazione nei data center giusti pu\u00f2 fare la differenza per soddisfare i requisiti di energia e raffreddamento dei crescenti workload di Intelligenza Artificiale (IA).<\/p>\n<p>Buona lettura!<\/p>\n<h2><strong>Bilanciare l&#8217;equazione: come implementare l&#8217;Intelligenza Artificiale senza compromettere gli obiettivi di sostenibilit\u00e0?<\/strong><\/h2>\n<p>Quando le aziende cercano di capitalizzare l&#8217;Intelligenza Artificiale, si trovano a dover affrontare diverse sfide infrastrutturali. Necessitano di archiviare e gestire grandi volumi di dati, ma anche di potenza di calcolo scalabile per elaborarli. Inoltre, hanno bisogno di reti ad alte prestazioni per spostare i dati tra diverse sedi di elaborazione.<\/p>\n<p>Ma come stare al passo, abilitando le proprie strategie di Intelligenza Artificiale rimanendo al contempo in linea con i propri obiettivi di sostenibilit\u00e0?<\/p>\n<p>Si tratta di una questione complessa che non ha risposte facili, e in cui la scelta dei giusti partner per la propria infrastruttura IT risulta pi\u00f9 che mai essenziale. Ma da quali parametri non dovrebbe prescindere questa ardua decisione?<\/p>\n<ol>\n<li><strong>L\u2019ottimizzazione dell&#8217;efficienza<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>Sebbene l&#8217;esecuzione dei carichi di lavoro dell&#8217;IA su hardware efficienti e l&#8217;ottimizzazione dei data center per l&#8217;efficienza energetica siano componenti fondamentali di una strategia di IA sostenibile, le aziende devono considerare anche una gamma pi\u00f9 ampia di fattori. Tra questi, l&#8217;impatto del ciclo di vita della produzione di hardware, l&#8217;approvvigionamento di energia pulita e a basse emissioni di carbonio, l&#8217;efficienza degli algoritmi e le pratiche generali di data management. Inoltre, le organizzazioni devono spesso affrontare sfide quali i costi iniziali elevati, la necessit\u00e0 di competenze specializzate e l&#8217;integrazione di pratiche sostenibili nei flussi di lavoro esistenti. Un approccio completo che affronti tutte queste sfide \u00e8 essenziale per un&#8217;implementazione dell&#8217;Intelligenza Artificiale che sia veramente sostenibile.<\/p>\n<p>In quest\u2019ottica, affidarsi a <a href=\"https:\/\/www.bitmat.it\/datacenter\/news\/866\/data-center-superare-le-sfide-della-cybersecurity\">data center<\/a> ad alte prestazioni nel formato della colocation offre un vantaggio strategico, consentendo alle organizzazioni di sfruttare economie di scala, nonch\u00e9 capacit\u00e0 di progettazione, funzionamento e gestione altamente specializzate.<\/p>\n<p>Inoltre, \u00e8 opportuno farsi alcune domande: oltre ad aiutare i clienti a perseguire un approccio sostenibile all&#8217;IA, il data center considerato sta utilizzando l&#8217;Intelligenza Artificiale come strumento per consentire la sostenibilit\u00e0 delle sue operazioni, ad esempio tramite un digital twin?<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li><strong>L\u2019abilitazione del consumo di risorse condivise<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>Se \u00e8 vero che l&#8217;addestramento di modelli di intelligenza artificiale consuma molta energia, ci\u00f2 non significa necessariamente che se ne sprechi molta. L&#8217;energia per addestrare il modello viene infatti consumata una sola volta, ma da l\u00ec in avanti le possibilit\u00e0 a cui si apre sono potenzialmente infinite.<\/p>\n<p>Oggi c\u2019\u00e8 la possibilit\u00e0 di condividere i modelli di intelligenza artificiale, ovvero dividere l&#8217;onere energetico dell&#8217;addestramento di quest\u2019ultimi e ottimizzare l&#8217;energia richiesta per l&#8217;addestramento. Ma come condividere i modelli proteggendo al contempo i dati proprietari sottostanti?<\/p>\n<p>In breve, bisogna verificare la disponibilit\u00e0 di un&#8217;intelligenza artificiale privata, una piattaforma neutrale che consenta a tutti i partner di connettersi tra loro proteggendo i propri dati. In questo modo si potr\u00e0 ridurre la quantit\u00e0 totale di capacit\u00e0 computazionale e di energia utilizzata dal data center per l&#8217;addestramento del modello da parte di tutti i partner.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li><strong>La predisposizione ad alte densit\u00e0 <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>Sebbene le GPU offrano una maggiore efficienza di elaborazione, la loro adozione comporta nuove sfide, in particolare per quanto riguarda la gestione del calore. Oggi la scelta della propria infrastruttura digitale deve anche passare dal considerare la presenza di soluzioni di raffreddamento avanzate come il raffreddamento a liquido, che sono essenziali per dissipare efficacemente il calore generato da un denso hardware GPU.<\/p>\n<p>Il data center dovrebbe inoltre garantire che l&#8217;energia utilizzata provenga, quando possibile, da fonti rinnovabili o a basse emissioni di carbonio.<\/p>\n<ol start=\"4\">\n<li><strong>La corretta gestione dell\u2019hardware lifecycle<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>Infine, se l&#8217;adozione diffusa dell&#8217;intelligenza artificiale porta a cicli di aggiornamento dell&#8217;hardware pi\u00f9 rapidi, le aziende dovranno affrontare in modo proattivo il problema dei rifiuti elettronici. Ovvero, dovranno appoggiarsi a un fornitore che abbia integrato la circolarit\u00e0 nelle sue pratiche, dando nuova vita agli asset e ai materiali esistenti quando possibile attraverso una strategia responsabile di smaltimento.<\/p>\n<p><em>\u00a0<\/em><em>di <strong>Tiffany Osias Managing Director, xScale, e Christopher Wellise, VP, Sustainability di Equinix<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tiffany Osias di Equinix condivide alcune best practice per abilitare strategie di Intelligenza Artificiale rimanendo in linea con gli obiettivi di sostenibilit\u00e0<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":884,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[270,101,269,158,268],"class_list":{"0":"post-882","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-opinioni","8":"tag-adozione-dellai","9":"tag-equinix","10":"tag-intelligenza-artificiale","11":"tag-sostenibilita","12":"tag-tiffany-osias"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v26.3 (Yoast SEO v27.4) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Intelligenza Artificiale: un\u2019implementazione sostenibile \u00e8 possibile? - Data Center e Cablaggio Strutturato<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"T. 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