Ginevra, 11 luglio 2025 – All’AI for Good Global Summit il pubblico ha assistito a un intervento destinato a far discutere: Cui Li, Chief Development Officer di ZTE, ha spiegato perché la corsa all’intelligenza artificiale può (e deve) diventare un volano sostenibile per gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell’ONU. La manager ha parlato di “AI efficiente e green” come antidoto al cosiddetto Inverted Triangle Dilemma, il paradosso per cui la domanda di calcolo cresce più in fretta delle risorse energetiche disponibili.
L’occasione non era una conferenza qualsiasi: il workshop “Navigating the Intersect of AI, Environment and Energy for a Sustainable Future”, inserito nel programma ufficiale di AI for Good 2025, ha riunito ricercatori, policy-maker e industrie per discutere proprio di questo intreccio tra dati, watt e clima. Tra i relatori figuravano esponenti di Google, NVIDIA, HSBC, Università di Harvard e, naturalmente, la stessa Cui Li.
Energia per l’AI, AI per l’energia
Il discorso di ZTE ha seguito due binari complementari. Primo: “Energy for AI”, cioè come alimentare i modelli di nuova generazione senza far saltare il banco energetico. Secondo: “AI for Energy”, ovvero sfruttare l’intelligenza artificiale per ottimizzare reti, edifici e processi industriali, riducendo i consumi là dove nascono. La chiave, dice Cui Li, è l’efficienza: ripensare l’infrastruttura dal chip al data center, stringere i tempi di training con algoritmi più snelli, distribuire l’inferenza on-device dove possibile.
Se n’è parlato anche fuori dal Summit. Un report TechRadar stima che data-center e AI pesino già per l’1-2 % dell’elettricità mondiale, valore che potrebbe toccare quota 500 TWh nel 2030, nonostante gli sviluppi tecnologici già abbiano ridimensionato scenari più cupi. Da Parigi, intanto, l’UNESCO ricorda che bastano accorgimenti come modelli compatti, prompt più brevi e tecniche di quantizzazione per tagliare i consumi fino al 90 %.
La strategia “AI for All”
ZTE non si limita alla teoria. Dal Mobile World Congress di Barcellona a quello di Shanghai, l’azienda ha presentato la piattaforma AiCube, i data center ad alta densità con raffreddamento adattivo e la suite low-code AIS & Co-Sight con 54 modelli open-source pronti all’uso. Tutto è racchiuso nel mantra “AI for All”: rendere l’intelligenza artificiale accessibile a industrie, famiglie e singoli utenti, riducendo contemporaneamente costi e impronta di carbonio.
Applicazioni concrete? Nella siderurgia l’ottimizzazione in tempo reale dei forni ha ridotto del 12 % i consumi di gas; nel settore telco, l’orchestrazione predittiva delle reti 5G ha fatto scendere il PUE dei data center sotto 1,2. Sui dispositivi consumer, la piattaforma Nebula porta modelli generativi in locale per assistenza vocale e traduzione offline, alleggerendo il carico sul cloud.
Oltre i numeri, la cultura dell’efficienza
Guardando il quadro d’insieme, la corsa all’AI ricorda la rivoluzione industriale: stesso entusiasmo, stessi timori, ma strumenti più potenti. Oggi, però, abbiamo la bussola degli SDG e possiamo misurare l’impatto quasi in tempo reale. Servono norme chiare, investimenti in rinnovabili e soprattutto trasparenza sui dati di consumo – un passo che il settore dovrà compiere se vuole evitare il boomerang reputazionale.
Personalmente trovo illuminante il parallelo tracciato da Cui Li tra “bits” e “atoms”. Ogni riga di codice, per quanto eterea, vive su un substrato fisico: silicio, rame, litio, acqua. Ricordarcelo aiuta a progettare sistemi più sobri e, paradossalmente, più performanti. L’AI non è condannata a divorare energia; può diventare l’algoritmo più grande di tutti: quello che minimizza se stesso.
Conclusioni
L’AI for Good 2025 chiude con un messaggio chiaro: l’efficienza non è un optional, è l’unica strada per scalare l’intelligenza artificiale senza sacrificare l’ambiente. ZTE, con le sue architetture “tri-layer” e la filosofia “AI for All”, offre un case study interessante. Tocca al resto dell’ecosistema – provider cloud, policy-maker, sviluppatori – trasformare la sfida in standard condivisi, perché, come ha detto Cui Li, “la tecnologia è neutra: dipende da come la usiamo”.
