Cronache di una transizione digitale

Un byte consuma energia. Il pensiero brucia energia.
Neanche il creatore ha fatto tutto in un giorno. Conosceva sicuramente la teoria di Landauer: creare costa.

Cosa dice Landauer

Rolf Landauer, fisico tedesco-americano di IBM, nel 1961 dimostra che cancellare un’informazione produce calore. Non è un difetto tecnico, è legge fisica. Ogni volta che un sistema cancella un bit, 0 o 1, per fare spazio a un dato nuovo, deve dissipare energia minima pari a kT ln2. Poco per un bit, enorme per i miliardi di miliardi di bit che un data center di AI cancella ogni secondo. Il digitale non è immateriale. È una stufa che ragiona. Creare ordine da una parte costa disordine termico dall’altra. Per questo creare costa.

Sempre più oggi ci domandiamo quale sarà l’evoluzione digitale del mondo e che prezzo dovrà pagare l’umanità in termini di lavoro, di equilibri sociali ed energetici, con l’espandersi dell’AI e con l’accesso alla robotizzazione intensiva. Non troviamo risposte definitive. Nessuno le ha. Abbiamo però quattro dettati che ci obbligano a ragionare diversamente.

I QUATTRO DETTATI

1. Landauer: Niente è gratis. Cancellare costa. Pensare costa.
2. Entropia: L’ordine ha un prezzo fuori. Per creare ordine perfetto in un punto, disordini il resto.
3. Gödel: Nessun sistema può certificare da solo la propria coerenza. Nessuna intelligenza può certificare da sola di non sbagliare.
4. Il Firewall: La segretezza totale brucia. Un sistema che sa tutto deve nascondersi per sopravvivere.

Se questa premessa è vera, l’idea di un’unica intelligenza globale è impraticabile. La questione quindi si sposta: NON SARÀ UOMO CONTRO MACCHINA. MA CHI DETIENE L’ENERGIA FARÀ FUNZIONARE SIA L’UOMO CHE LA MACCHINA.

La domanda che in tanti ci poniamo: questa rincorsa, oggi, corre o frena?

Ho voluto girarla ad un amico programmatore AI.

Prima tra un modello e l’altro passavano tre anni, ora poco più di un anno. Perché questa accelerazione?
Perché oggi l’AI costruisce parte dell’AI che verrà dopo. Succede già in tutte le grandi aziende: una quota crescente di codice, test e ricerca è scritta da agenti automatici che lavorano giorno e notte. L’accelerazione è tecnica, non solo commerciale.
Il problema non è che corriamo verso un’intelligenza troppo potente. Il problema è che corriamo verso un’intelligenza che nessuno riesce più a controllare e verificare completamente. Non corre verso la superintelligenza. Corre verso l’inverificabilità.

TRE SONO GLI ANTIDOTI DA ADOTTARE
Non conclusioni, ma percorsi

Il quesito non è “quanti posti toglierà l’AI”. La domanda giusta è: quale parte del lavoro ha senso togliere?
Ci sono due tipi di lavoro, e non sono uguali.

1. Il lavoro di fatica ripetitiva. È fatto di byte: copiare, controllare, riassumere, rispondere allo stesso messaggio mille volte. È faticoso, non crea senso. Questo, una macchina può prenderselo. A una condizione: che dica chiaramente quanta energia consuma per farlo. Come l’etichetta delle calorie, ma per i watt.

2. Il lavoro di presenza. È quello che produce senso: curare una persona, insegnare a un bambino, riparare una bicicletta, prendersi cura di un quartiere. Lì devi esserci, con le mani, con gli occhi. L’AI non lo sa fare.

La proposta è semplice: ogni volta che un’azienda sostituisce lavoro ripetitivo con un’AI che consuma molta energia, una parte del risparmio che ottiene non va tutta in profitto. Va a finanziare lavoro di presenza. Non è una tassa per punire. È un bilancio energetico. Hai risparmiato fatica umana e hai speso energia elettrica? Benissimo. Restituisci una parte di quel risparmio alla comunità, creando o formando persone per lavori che danno senso e che le macchine non possono fare. Meno byte sprecati. Più presenza umana.

3. Società: pluralità obbligatoria. Una società non rischia di essere dominata da una macchina intelligente. Rischia di essere semplificata da una sola macchina. Un bosco sopravvive perché è fatto di molti organismi diversi, non di un albero di mille metri. Se tutti usiamo la stessa intelligenza, otteniamo le stesse risposte e non c’è più società, c’è un pubblico. Gödel e il Firewall dicono questo: un sistema unico non si corregge e deve diventare segreto. Percorso: invece di un’unica AI centrale, cento AI diverse, locali, interoperabili, come le lingue. Per i giovani poter scegliere e spegnere. Per gli anziani non dipendere da un unico sportello lontano.

4. Energia: il contatore in vista. Il quesito ritorna: chi detiene l’energia vincerà e sottometterà sia l’umanità che l’AI? Fino ad oggi l’energia per pensare è stata invisibile. Clicchi e risponde. Landauer ed Entropia dicono che il filo c’è e scotta. Se l’energia per pensare resta concentrata in dieci mega-centri, uomo e AI diventano dipendenti dallo stesso padrone. Quale percorso quindi? Rendere visibile il costo, come le calorie sul cibo. “Questa risposta è costata 0,8 Wh”. E rendere l’energia diffusa: una comunità deve poter dire: questa parte di intelligenza gira con la nostra energia.

Un byte consuma energia. Il pensiero brucia energia. Se l’energia per pensare resta concentrata in poche mani, il pensiero di tutti diventa proprietà di pochi.

L’AI DOPO LA FASE GENERATIVA
Ho chiesto al mio amico programmatore: cosa sta succedendo dopo la fase della AI generativa, quella di ChatGPT per capirci.

Cosa intendete quando dite “dopo la generativa”?
Fino al 2024 il problema era chi aveva il modello più bravo a scrivere o disegnare. Ora il problema è fisico. Un modello come un LLM, Large Language Model, modello linguistico di grandi dimensioni, deve stare acceso 24 ore su 24. Non gira sul tuo telefono. Gira in un data center, cioè un capannone pieno di server. E quei capannoni hanno fame._

Quanta fame?
L’IEA, International Energy Agency, Agenzia Internazionale per l’Energia, ha calcolato che nel 2026 data center, AI e criptovalute insieme supereranno i 1.000 TWh, Terawattora. È quanto consuma tutto il Giappone in un anno. Una singola domanda complessa all’AI consuma fino a 10 volte una ricerca normale su Google._

Data center sì, data center no? E’ il territorio a farne le spese?
Se dici sì all’AI sempre accesa, dici sì a più energia, più acqua per raffreddare, meno terra. Un data center di nuova generazione prende 100 megawatt. Per questo si parla di profitto oltre il bisogno delle genti. Il costo della corrente sale per tutti.

In Cina i Data Center li costruiscono in acqua, è vero?
Sì. A Shanghai, nella zona di Lingang, a 35 metri sotto il mare. È di HiCloud Technology con China Telecom. Costo: 226 milioni di dollari. Circa 2.000 server. Potenza: 24 MW, Megawatt. Entrato in funzione commerciale a maggio 2026. È alimentato per oltre il 95% da un parco eolico offshore, in mare. Microsoft aveva provato con il progetto Natick in Scozia dal 2013 al 2024 e poi ha chiuso perché era difficile riparare i server sott’acqua. I cinesi invece l’hanno fatto funzionare. Dicono di avere un PUE, Power Usage Effectiveness, indice di efficienza energetica, di 1,15, che è molto buono. Il mare fa da radiatore.

E il nuovo nucleare è legato a questa fase espansiva dell’AI?
È la conseguenza logica. Solare ed eolico sono intermittenti, non sempre c’è sole o vento. Un data center non può spegnersi. Servono baseload, energia di base continua. Qui entrano gli SMR, Small Modular Reactor, piccolo reattore modulare. Non sono le centrali enormi di una volta. Sono reattori fino a 300 MW, costruiti in fabbrica e trasportati sul posto. Hanno raffreddamento passivo, cioè si raffreddano da soli per leggi fisiche, senza bisogno di pompe elettriche o intervento umano. Il primo SMR commerciale al mondo a terra, il cinese Linglong One, è atteso per il 2026. In America, Meta ha firmato contratti PPA, Power Purchase Agreement, contratti di acquisto di energia a lungo termine per migliaia di MW di nucleare per 20 anni. Lo stesso fanno Google e Amazon.

Chi li gestirà? Quali garanzie?
Oggi li gestirà chi possiede il data center, non lo Stato. Se se ne ferma uno, non si ferma una città. Si ferma una fetta di mondo. Database sanitari, pagamenti, logistica, tutto ciò che gira su quel cloud.

Torniamo all’accumulo di capitale. Supercomputer o open weight?
Open weight, o modelli a pesi aperti, vuol dire che l’azienda ti dà il modello e tu te lo puoi scaricare e far girare sui tuoi computer. Closed, chiuso, vuol dire che lo usi solo tramite abbonamento, via internet, non lo possiedi. Oggi su OpenRouter, un mercato dove si confrontano i modelli, 8 modelli su 10 più usati per volume di testo sono open weight, e 7 su 8 sono cinesi. Costano circa il 30-40% dei modelli chiusi. Eppure, secondo la Linux Foundation, il 96% dei soldi va ancora ai modelli chiusi. Differenza di circa 24,8 miliardi di dollari l’anno pagati in più. Se resta chiuso, è come affittare la terra. Se diventa open, chi ha le competenze se lo può portare a casa. Ma serve ancora competenza._

Robot. La svolta sarà TASSARE il loro lavoro?
Un robot industriale sostituisce tre turni di lavoro. Un umanoide invece potenzia l’uomo. La proposta di tassare il lavoro del robot è del 2017, mai applicata. Se non tassi il robot che sostituisce, non hai più contributi. La scelta di mercato andrà sempre sul robot che sostituisce, non su quello che aiuta, perché rende di più.

L’AI democratizza le competenze?
No. Crea due livelli. Falsa competenza e competenza vera. Il rischio che segnali sui giovani è già visibile. Se a 14 anni deleghi memoria, sintesi e scrittura, non alleni il ragionamento critico. Hai la risposta, ma non hai fatto il percorso per arrivarci. E senza percorso, non riconosci quando la macchina sbaglia.

Boltzmann diceva: “Il calore è solo atomi che si agitano invisibili“. Noi oggi diciamo: il digitale non è immateriale, è una stufa che ragiona. Un concetto estensibile alla nostra riflessione, Boltzmann parlava di atomi. Noi di bit. Senza Boltzmann, Landauer non avrebbe potuto scrivere che cancellare costa. A questo punto nessuna conclusione è dovuta, bisogna navigare a vista e non perdere le coordinate vere dell’esistenza umana.

Immagine in copertina: Landauer – Cancellare brucia