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OpenAI estende a livello nazionale l'impegno sulla riduzione dei consumi dopo l'accordo con Georgia Power

OpenAI estende a tutto il paese il Grid Protectors Program, che consente alle utility di tagliare la corrente ai futuri campus di data center quando la rete è sotto stress. Il programma si basa su un accordo di 25 anni con Georgia Power che può ridurre fino a 1.000 MW nel campus previsto nella contea di Effingham, circa il 31% della domanda stimata di 3.200 MW.

IA e modelliAnalisiGiulia FerrariPubblicato: 5 novembre 20263 min di letturaFonti 40
OpenAI estende a livello nazionale l'impegno sulla riduzione dei consumi dopo l'accordo con Georgia Power

Il Grid Protectors Program prevede che OpenAI collabori con utility, autorità di regolazione e decisori politici su intese che stabiliscano quanta elettricità può ridurre un campus, con quale rapidità può rispondere e per quanto tempo può mantenere la riduzione. Le condizioni varieranno da luogo a luogo. Il modello è l'accordo di 25 anni con Georgia Power per il campus che OpenAI prevede di costruire nella contea di Effingham, in Georgia. L'intesa è stata annunciata a luglio e approvata ad agosto attraverso il processo regolatorio della Georgia Public Service Commission, prima dell'annuncio nazionale di lunedì.

Un portavoce di Georgia Power ha detto a TechTarget che l'accordo dà alla utility la possibilità di ridurre l'elettricità fornita all'impianto OpenAI in determinati periodi per sostenere l'affidabilità della rete. La risorsa di demand response permetterà inoltre alla utility di investire in meno nuovi impianti di generazione per far fronte alla crescita futura, ha aggiunto il portavoce.

Cosa resta aperto nell'impegno

La utility non ha voluto divulgare altri dettagli del contratto, comprese le condizioni alle quali può ricorrere alla risorsa e le modalità con cui saranno misurati e verificati i 1.000 MW promessi. Tricia Martinez, fondatrice e CEO di Dapple ed ex White House Fellow al Department of Energy, ha definito l'impegno costruttivo, ma ha detto che il suo valore dipende dai meccanismi che stanno dietro. "Le comunità meritano di sapere chi paga gli upgrade delle infrastrutture, come vengono ripartiti i costi dell'elettricità, cosa succede nei periodi di stress della rete e se quegli impegni possono essere verificati in modo indipendente", ha detto. Martinez ha aggiunto che gli sviluppatori trattano spesso il coinvolgimento delle comunità come un passaggio autorizzativo e non come parte della pianificazione delle infrastrutture.

OpenAI ha dichiarato che pagherà i costi infrastrutturali e di servizio elettrico necessari per il progetto della contea di Effingham. Le intese future comprenderanno contratti di lungo periodo e garanzie finanziarie pensate per proteggere gli altri clienti se un progetto subisce ritardi, viene ridotto o cancellato, ha detto l'azienda. OpenAI ha citato la stima di Georgia Power di circa 950.000.000 di dollari di risparmi annui per i clienti a partire dal 2.029, una cifra che riflette il più ampio portafoglio di accordi della utility con i grandi consumatori e la crescita attesa, non solo il contratto con OpenAI.

La pressione sulla rete dietro l'impegno

Nel 2.025 i data center hanno rappresentato circa il 50% della crescita della domanda elettrica negli Stati Uniti, secondo l'IEA, che li vede responsabili di circa metà di quella crescita fino al 2.030. La domanda complessiva dei data center statunitensi è stimata quasi raddoppiare tra il 2.025 e il 2.028, da 80 GW a 150 GW, secondo un rapporto di Bloom Energy del gennaio 2.026 citato da Consumer Reports. È come aggiungere in tre anni un paese con il fabbisogno energetico della Spagna. I centri di addestramento AI fanno funzionare migliaia di chip in cicli strettamente coordinati, producendo oscillazioni nel carico elettrico. Un rapporto tecnico NASPI ripreso dal Department of Energy afferma che alcune di quelle frequenze possono interferire con le apparecchiature degli impianti vicini. NASPI ha concluso che il monitoraggio ibrido, che combina unità di misura fasoriale e misure point-on-wave, è il modo più affidabile per valutare quelle oscillazioni. Le sole unità di misura fasoriale mancano o rappresentano in modo errato le oscillazioni ad alta frequenza dei carichi AI, secondo il rapporto.

Le contestazioni dietro l'impegno

Negli Stati Uniti l'opposizione locale ha bloccato o ritardato almeno 16 data center l'anno scorso, per un valore complessivo di 64.000.000.000 di dollari, secondo quanto riportato da Fortune. Le bollette più alte sono al centro delle preoccupazioni dei votanti sul costo della vita. Le utility elettriche e del gas hanno chiesto aumenti tariffari per oltre 30.000.000.000 di dollari l'anno scorso, secondo un'analisi di PowerLines del gennaio citata da Fortune, che riguardano 81.000.000 di americani.

Cosa succede ora

OpenAI ha detto che annuncerà altri impegni man mano che gli accordi saranno finalizzati. Il campus di Effingham è ancora in fase di sviluppo, con la fornitura di energia prevista a fasi tra il 2.028 e il 2.032.

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Fonti

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  2. 02Activists across Europe prepare two days of protests against datacentresEN
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  4. 04AI Data Centers: Big Tech's Impact on Electric Bills, Water, and MoreEN
  5. 05Monitoring Oscillations from Large Data CentersEN
  6. 06What we know about energy use at U.S. data centers amid the AI boom - Pew Research CenterEN
  7. 07What AI data centers do — and don’t do — to electricity prices - E&E News by POLITICOEN
  8. 08Ask an expert: Are data centers driving up my electricity bills? - The Pennsylvania State UniversityEN
  9. 09'It's like we don't exist': Nearly 50,000 Lake Tahoe residents face power loss as utility redirects lines to data centers - FortuneEN
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I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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