L'Universit� coreana KAIST ha misurato per la prima volta il costo energetico nascosto degli agenti IA. In particolare, evidenzia come questi sistemi possano consumare fino a 136,5 volte pi� energia per richiesta rispetto a un'IA generativa tradizionale. Lo studio, firmato dal gruppo del professor Minsoo Rhu della School of Electrical Engineering, sposta il focus dall'accuratezza del modello all'efficienza di data center e infrastrutture elettriche.
Il dato chiave
Nel lavoro presentato a febbraio all'HPCA 2026, KAIST ha analizzato il comportamento degli agenti IA in un contesto realistico, non solo come software ma come carico di lavoro che grava su server e GPU. Il risultato pi� evidente � il consumo medio di 348,41 Wh per query su un LLM da 70 miliardi di parametri, contro valori molto pi� bassi dei sistemi generativi classici.
Il punto non � solo il wattaggio finale, ma il modo in cui questi sistemi operano: chiamano pi� volte il modello linguistico, usano strumenti esterni e moltiplicano i passaggi necessari per arrivare alla risposta. KAIST segnala che questa architettura porta anche a una latenza fino a 153,7 volte superiore e lascia le GPU inattive fino al 54,5% del tempo, mentre gli strumenti esterni completano i propri compiti.
