L'intelligenza artificiale ha indubbiamente rivoluzionato l'efficienza dei sistemi complessi, compresi quelli di rete, migliorando le prestazioni e l'ottimizzazione dei processi. Tuttavia, alla base di questo progresso si cela un paradosso: mentre l'AI riduce i tempi e aumenta l'efficacia, il suo utilizzo intensivo accresce significativamente il consumo energetico. Questa sfida energetica si pone in netto contrasto con gli obiettivi di sostenibilità ambientale, specialmente nel contesto ESG. Andrea Ferrazzi, Cybersecurity Business Unit Director & Group CISO di Maticmind, ci spiega come affrontare questo dilemma.
Ferrazzi sottolinea che il problema non risiede nell'AI stessa, ma nella potenza di calcolo che i moderni modelli, in particolare i Large Language Models (LLM), richiedono. La soluzione? Adottare tecnologie e modelli meno dispendiosi dal punto di vista energetico, pur mantenendo elevate le prestazioni. Un completo cambio di paradigma è necessario, come l'adozione di tecnologie emergenti come il computing quantistico e la gestione dinamica dei data center, che potrebbero ridurre in modo significativo i consumi energetici senza compromettere la funzionalità.
Il futuro dell'AI nella gestione delle reti si basa su un approccio sinergico: architetture flessibili che consentono di ridurre i consumi energetici attraverso logiche di machine learning. Questo approccio non solo supporta la sostenibilità ma offre anche ai clienti la possibilità di calibrare il trade-off tra prestazioni e consumi. Maticmind è in prima linea in questo cambiamento, proponendo soluzioni che abbracciano una nuova logica di progettazione, mirando a un utilizzo ottimale delle risorse e a un futuro tecnologico più sostenibile.
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