In poco più di vent’anni i datacenter sono passati da essere delle stanze in cui si mettevano, spesso su scaffali, computer che erogavano servizi di rete a veri e propri ecosistemi disegnati per fornire grandi quantità di energia ottimizzandone l’uso e il consumo. I server, gli storage e gli apparati di rete hanno infatti bisogno di dissipare quantità di calore sempre più ingenti che richiedono soluzioni tecniche di raffreddamento sempre più sofisticate al fine di assicurare la migliore condizione possibile per il funzionamento degli apparati e allo stesso tempo il minor costo possibile in termini energetici per raffreddare i sistemi.
The emergence of Artificial intelligence (AI), rapidly rising from a mostly academic pursuit to reach the top of the political and business agenda, has big implications for the energy sector. AI depends on energy – specifically electricity – but it also has the potential to transform many aspects of the global energy system. To help governments and other energy sector actors understand these wide-ranging impacts, at the International Energy Agency (IEA) we have leveraged our data and expertise to publish a major Special Report on Energy and AI.
L’incertezza e la crescente volatilità dello scenario internazionale rendono sempre più incisivo il ruolo delle infrastrutture tecnologiche per la gestione dei dati. Non solo i data center rappresentano un asset cruciale per rinforzare l’autonomia strategica dell’Unione Europea e la sua competitività, ma sovranità digitale e sicurezza dei dati diventano una priorità geopolitica. Chi gestisce i dati ha il potere di prendere decisioni informate e può preparare delle strategie e delle tattiche moderne ed efficaci. Ciò senza dimenticare il peso crescente dell’Intelligenza Artificiale (IA), un vero “booster” dalle infinite potenzialità per l’industria, che si “nutre” principalmente di dati.
L'industria globale dell’energia, tradizionalmente associata a grandi progetti infrastrutturali, è uno dei settori che ha per primo iniziato una vera e propria rivoluzione digitale, prevalentemente improntata ad un aumento dell’efficienza e alla riduzione dei rischi, sia nella produzione che nell’esplorazione.
Il diffondersi dell'Intelligenza Artificiale (IA), che da applicazione prevalentemente accademica sta rapidamente emergendo come tema centrale nell'agenda politica e aziendale, ha importanti implicazioni per il settore energetico. L'IA dipende dall'energia, in particolare dall'elettricità, ma ha anche il potenziale di trasformare molti aspetti del sistema energetico globale. Per aiutare i governi e gli altri attori del sistema a comprendere questi impatti di vasta portata, l'Agenzia Internazionale per l'Energia (AIE) ha sfruttato i propri dati e la propria competenza per pubblicare un importante Rapporto Speciale dedicato ad Energia e IA.
A novembre 2024, Eni ha annunciato il completamento del nuovo sistema di super calcolo (High Performance Computing - HPC) HPC6 che, con una straordinaria potenza di calcolo di 606 PFlops di picco, pari a oltre 600 milioni di miliardi di operazioni matematiche complesse al secondo, si è collocato al 5° posto assoluto della nuova classifica mondiale Top500 (rilasciata il 18 novembre 2024). HPC6 è, inoltre, il primo supercomputer in assoluto in Europa, primo al mondo fra i supercomputer a uso industriale e unico sistema non-USA tra i primi 5 al mondo.
Negli ultimi anni istituzioni e stampa hanno puntato l’attenzione verso l’idrogeno (H2) quale vettore energetico capace di sostituire i combustibili fossili in applicazioni industriali, civili e domestiche. L’idea di utilizzare l’H2 come vettore energetico non è nuova (Jules Verne, nell’Isola misteriosa del 1874, considerava l’acqua il combustibile del futuro) e negli ultimi decenni l’interesse per tale molecola ha seguito un andamento altalenante a partire dagli anni ’70 a seguito degli shock petroliferi.
L'intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente il mondo in cui viviamo, aprendo nuove opportunità per affrontare sfide cruciali, tra cui la gestione intelligente dell'energia.
Dietro la magia quotidiana di strumenti come ChatGPT si nascondono complessi modelli matematici chiamati Large Language Models (LLMs), algoritmi basati sulle reti neurali artificiali, capaci di simulare il linguaggio umano con impressionante precisione. Ma quanto costa, in termini energetici, addestrare questi modelli?
In Spain, the publication of the European Hydrogen Strategy in 2020 sparked widespread enthusiasm among the government, regional administrations, the private sector, and, to some extent, civil society. This momentum was reinforced a few months later with the release of the Hydrogen Roadmap for Spain, at a time when the country was grappling with the economic and social crisis caused by COVID-19. Hydrogen development was seen as a tool for industrial transformation and economic diversification, positioned as a key driver of green industrialisation. The roadmap set an ambitious electrolyzer target of 4 GW by 2030, representing 10% of the EU’s 40 GW goal.
Le politiche di decarbonizzazione europee e mondiali hanno assegnato un ruolo chiave all’idrogeno come vettore energetico strategico nella transizione verso un sistema energetico a basse emissioni di carbonio. Il suo potenziale come vettore energetico si basa principalmente su due caratteristiche: può essere prodotto utilizzando un’ampia gamma di fonti energetiche primarie, comprese quelle rinnovabili, nucleari e fossili con tecnologie di cattura e stoccaggio del carbonio (CCS) e ha una grande versatilità che lo rende adatto a diversi utilizzi finali.
