La green economy ha mostrato una crescita notevole, superando la maggior parte dei settori con una capitalizzazione di mercato di 7,2 trilioni di dollari nel 2023 e un Cagr del 13,8% negli ultimi dieci anni. I ricavi delle aziende ecologiche sono cresciuti, con particolare successo nel settore dell’efficienza energetica. Ma resta da sciogliere il nodo dei consumi legati all’intelligenza artificiale.
Lo stato finanziario della green economy
La green economy ha sovraperformato tutti gli altri settori ad eccezione di quello tecnologico negli ultimi dieci anni secondo il rapporto Lseg Investing in the Green Economy, per una capitalizzazione di mercato pari a 7,2 trilioni di dollari nel 2023. Inoltre, la capitalizzazione di mercato è cresciuta ad un tasso di crescita annuo composito su 10 anni del 13,8% contro l’8,3% dei mercati azionari globali.
Secondo il rapporto, inoltre, anche i ricavi della green economy hanno sovraperformato, crescendo di un Cagr del 7,6% negli ultimi 10 anni, rispetto al 5,3% del mercato più ampio. Infine, un’altra evidenza del report che descrive lo stato attuale della green economy è che la gestione e l’efficienza energetica sono stati il settore verde più diffuso e con le migliori prestazioni. Cresciuto a un Cagr del 17% negli ultimi cinque anni, ora rappresenta il 46% dell’economia verde in azioni quotate e il 30% dei proventi delle obbligazioni verdi.
Le performance delle aziende green
Le aziende ecologiche hanno registrato una forte performance nel 2023, come dimostra il FTSE Environmental Opportunities Share Index che è salito del 32% rispetto al 22% dell’indice di riferimento FTSE Global All Cap. Nel corso del tempo, l’economia verde ha visto diversi periodi di sovraperformance e sottoperformance, in genere tra ~+-10%, ad eccezione della sovraperformance molto forte nel 2020 (con un picco del 31%). La performance ha visto un calo nel 2022 in quanto le società ad alta crescita, e in particolare appartenenti al settore tecnologico, sono state influenzate negativamente dall’aumento dei tassi di interesse.
Tuttavia, ha registrato una forte ripresa nel 2023, in particolare nella prima metà dell’anno. La tecnologia digitale è stata un fattore fondamentale per l’economia verde, ma sta anche emergendo come un importante consumatore di risorse, in particolare di elettricità. Dalla semplice condivisione di file al sofisticato apprendimento automatico, la digitalizzazione della nostra economia si basa su una potenza di calcolo sempre maggiore proveniente da data center sempre più grandi in tutto il mondo che alimentano algoritmi e intelligenza artificiale. Come scrive l’Agenzia internazionale dell’Energia, una singola richiesta di ChatGPT può consumare quasi 9 volte più elettricità rispetto a una ricerca tradizionale su Google.
La green economy per limitare le emissioni dell’intelligenza artificiale
Attraverso la green economy è possibile limitare le emissioni di CO2 associate all’intelligenza artificiale mediante l’adozione di pratiche sostenibili e tecnologie innovative. La transizione verso fonti di energia rinnovabile è fondamentale, quindi lo è l’uso di energia solare, eolica e idroelettrica che riduce la dipendenza dai combustibili fossili. Nel farlo è essenziale pensare anche di diminuire le emissioni di gas serra associate alla produzione e al funzionamento dei data center, che sono essenziali per far funzionare l’IA. L’implementazione di pratiche di efficienza energetica nei data center e nelle infrastrutture tecnologiche può ridurre significativamente il consumo di energia attraverso l’ottimizzazione dei server e l’uso di sistemi di raffreddamento più efficienti, che possono abbattere il consumo energetico.
L’adozione di strumenti per il monitoraggio delle emissioni di carbonio è in questo senso cruciale, in ottica end-to-end, grazie a cui le aziende che sviluppano e utilizzano IA dovrebbero poter misurare la loro impronta di carbonio pur se quello che appare sembra un ciclo vita immateriale che però così non è nel caso di strumenti come ChatGPT. Studi e risultati pubblici su questi impatti e iniziative per risolvere i problemi incentiverebbero pratiche di trasparenza e di responsabilità. Strumenti come CodeCarbon e Green Algorithms possono essere utilizzati per stimare le emissioni durante l’esecuzione dei modelli di IA e in generale sicuramente la green economy stimola l’innovazione tecnologica, promuovendo lo sviluppo di software “green” e pratiche di programmazione sostenibile. Così le aziende possono investire in algoritmi che riducono il carico computazionale, diminuendo il fabbisogno energetico necessario per l’addestramento e l’esecuzione dei modelli.
Efficientare diversi settori con l’IA
L’IA stessa ha quindi effetti positivi ma anche esternalità negative importanti sin dal momento in cui il primo elemento di tecnologia per farla funzionare viene acquisito. Quando è in funzione consuma un enorme quantitativo di risorse ma può essere utilizzata per migliorare l’efficienza energetica in vari settori. Ad esempio, algoritmi di ottimizzazione possono ridurre il consumo di carburante nei trasporti o migliorare la gestione delle risorse idriche, contribuendo a una riduzione complessiva delle emissioni di CO2. Google, ad esempio, ha implementato tecnologie che hanno già portato a significative riduzioni delle emissioni attraverso l’ottimizzazione del traffico e la previsione di eventi climatici.
In sintesi, la green economy offre diversi strumenti e approcci per ridurre le emissioni di CO2 legate all’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale può essere utile nell’ambito della green economy. Attraverso l’uso di energie rinnovabili, pratiche di efficienza energetica, monitoraggio delle emissioni e innovazione tecnologica, è possibile mitigare l’impatto ambientale dell’IA e contribuire a un futuro più sostenibile.
