I knowledge heart stanno divorando terreni, facendo lievitare le bollette elettriche e diventando un parafulmine per il malcontento pubblico nei confronti del potere delle grandi tecnologie nella società.
La legislatura del Maine ha recentemente approvato un divieto dei knowledge heart nello stato (ma non è riuscita a ignorare il veto del governatore). Secondo la Nationwide Convention of State Legislatures, 14 stati che abbracciano lo spettro politico dall’Oklahoma a New York stanno prendendo in considerazione una legislazione che vieterebbe o metterebbe in pausa i nuovi knowledge heart, poiché l’opinione pubblica sull’intelligenza artificiale è sempre più negativa.
Eppure, nonostante le preoccupazioni del pubblico e dei politici, c’è un fiume di capitali per la costruzione di nuovi knowledge heart. Secondo recenti stime di Wall Avenue, le più grandi aziende tecnologiche negli Stati Uniti sono sulla buona strada per spendere fino a 1.000 miliardi di dollari all’anno entro il 2027 in intelligenza artificiale. A livello globale, un recente rapporto McKinsey prevede che la spesa per i knowledge heart raggiungerà i 7 trilioni di dollari entro il 2030.
Allo stesso tempo, l’thought di avvicinare i knowledge heart ai consumatori, anche nelle loro case, sta guadagnando terreno negli ambienti immobiliari. Principali attori nel settore immobiliare, compreso il costruttore di case PulteGroupsono in fase di take a look at iniziale con Nvidia e la startup californiana Span per installare piccoli “nodi” di knowledge heart frazionari sulle pareti esterne delle case di nuova costruzione, secondo un recente rapporto di Diana Olick della CNBC.
La questione se story modello possa essere scalabile e se i proprietari di case, gli HOA e le autorità di regolamentazione lo approveranno, è in discussione. Gli esperti sottolineano alcuni vantaggi per i knowledge heart domestici, con la rete domestica che consente meno lavori di costruzione su quelli nuovi e una maggiore efficienza energetica.
“È tecnicamente possibile ed è già in fase di studio”, ha affermato Balaji Tammabattula, direttore operativo di BaRupOn, una società di energia e tecnologia con sede negli Stati Uniti che sta attualmente costruendo un campus per knowledge heart nella contea di Liberty, in Texas. Ha affermato che, proprio come un pc domestico può fornire potenza di elaborazione a una rete distribuita, una casa può ospitare {hardware} di elaborazione che alimenta un sistema di elaborazione dati più ampio.
Gruppi di difesa e membri della comunità protestano contro le leggi sui knowledge heart mentre si trovano fuori dal Campidoglio del Texas advert Austin, lunedì 23 febbraio 2026.
Austin-statista americano/Hearst Giornali | Giornali Hearst | Immagini Getty
Il modello casa-come-data heart seguirebbe tentativi simili di utilizzare l’energia domestica latente per il mining di criptovalute o per vendere l’energia solare in eccesso sui tetti o i crediti per veicoli elettrici.
“La fattibilità dipende dalla potenza disponibile, dalla connettività Web, dalla gestione del calore e dal tipo di carico di lavoro. Per l’elaborazione batch e le attività non urgenti, l’ambiente domestico funziona sorprendentemente bene”, ha affermato Tammabattula, anche se per la formazione sull’intelligenza artificiale advert alta densità o i carichi di lavoro in tempo reale, i vincoli residenziali sono più difficili da superare.
Esempi concreti si stanno rivelando ora come prova del concetto, poiché lo spreco di calore dei knowledge heart come problema riceve maggiore attenzione in Europa. Advert esempio, una startup con sede nel Regno Unito chiamata Heata installa server nelle case delle persone che elaborano i carichi di lavoro del cloud computing convogliando il calore generato direttamente nel cilindro dell’acqua calda della casa, offrendo di fatto ai proprietari di casa acqua calda gratuita in cambio dell’internet hosting dell'{hardware}. British Fuel ha sostenuto la sperimentazione di questo modello.
Su scala più ampia, le operazioni sono appena iniziate per le pompe di calore che convogliano il calore di scarto dai knowledge heart Microsoft in Finlandia per riscaldare le case di circa 250.000 residenti locali.
“Questi esempi mostrano che il concetto funziona sia a livello familiare che comunitario”, ha detto Tammabattula.
Il knowledge heart domestico porta con sé un registro di professional e contro. L’aspetto positivo è che il modello residenziale riduce i requisiti di terreno e infrastrutture che stanno diventando seri colli di bottiglia, distribuisce l’elaborazione più vicino agli utenti finali e crea un incentivo naturale per i proprietari di case attraverso il risparmio energetico, ha affermato Tammabattula. Ha aggiunto che l’house computing ha anche un forte aspetto di sostenibilità poiché il calore disperso viene riutilizzato anziché raffreddato con grandi spese.
Ma è improbabile che le tue domande per ChatGPT o Claude vengano generate presto da un server nella cabina armadio o nel seminterrato di qualcuno, poiché quelle profonde interazioni con l’intelligenza artificiale richiedono ancora knowledge heart tentacolari. Gli ambienti residenziali attualmente non dispongono della densità di potenza, della ridondanza, della sicurezza fisica e dei controlli ambientali richiesti dai carichi di lavoro aziendali. E se non riesci a ricevere un segnale per il tuo WiFi o per la telefonata, non puoi alimentare un knowledge heart.
“La qualità della connettività varia da una famiglia all’altra, creando problemi di affidabilità su vasta scala. Ci sono anche questioni normative e assicurative sull’internet hosting di apparecchiature commerciali nelle case non-public”, ha affermato Tammabattula.
Attualmente, gli aspetti economici funzionano solo per tipi di carichi di lavoro specifici come l’elaborazione batch, il rendering e il calcolo della ricerca. “Tutto ciò che richiede uptime garantito o bassa latenza non è ancora adatto a questo modello”, ha aggiunto.
Knowledge heart domiciliare vs. hyperscaler
Date le limitazioni, è molto più probabile che il knowledge heart domestico diventi uno strato di nicchia delle infrastrutture future piuttosto che un sostituto dei knowledge heart su vasta scala. I modelli di knowledge heart domestici in genere coinvolgono anche una terza parte che possiede e gestisce l’apparecchiatura, quindi il proprietario della casa non deve gestire nulla dal punto di vista tecnico.
“Le case non sostituiranno i knowledge heart su vasta scala, soprattutto per i grandi cluster di addestramento all’intelligenza artificiale che necessitano di alta potenza, reti advert alta velocità, raffreddamento specializzato e ambienti strettamente controllati”, ha affermato Gerald Ramdeen di Luxcore, una società che sviluppa reti ottiche di prossima generazione e infrastrutture cloud decentralizzate. Secondo lui, un’opportunità più realistica sarebbe quella di trasformare le case in nodi di edge computing gestiti professionalmente, utili per l’inferenza dell’intelligenza artificiale, carichi di lavoro a bassa latenza, elaborazione flessibile/in batch, giochi sul cloud e alcune applicazioni di riutilizzo del calore.
Questo approccio ha implicazioni per la vita di tutti i giorni poiché si interseca sempre più con e attraverso l’intelligenza artificiale.
“Può essere utilizzato per ordinare le sette miliardi di foto che ha tua figlia adolescente”, ha affermato Sean Farney, vicepresidente della strategia dei knowledge heart per le Americhe presso JLL, una società di servizi professionali globali e società immobiliare commerciale con sede negli Stati Uniti che gestisce 4,4 GW di spazio di knowledge heart a livello globale da oltre 340 siti di knowledge heart.
Farney ha notato che lo smartphone ha una capacità di elaborazione maggiore rispetto al primo knowledge heart mai costruito, quindi, anche se l’thought di un knowledge heart domestico non è ancora decollata su larga scala, probabilmente lo farà. “È difficile competere con un hyperscaler perché è costoso dal punto di vista operativo mantenere un’impronta tremendous distribuita. Ma si può fare, e l’azienda che riesce a farlo bene avrà una valutazione di buone dimensioni”, ha affermato.
Esistono ancora alcune limitazioni tecniche per i knowledge heart domestici prima che il successo sia possibile su scala commerciale. Innanzitutto, la casa dovrebbe disporre di una fornitura di risorse elettriche e meccaniche abbastanza affidabili, dal momento che Farney afferma che un knowledge heart supererà molto velocemente la fornitura di energia elettrica residenziale. “Un generatore residenziale da 20 kilowatt non ti dà nemmeno un armadio di server AI”, ha detto.
Ma se la tecnologia fosse in grado di affrontare questi problemi, le case sarebbero in grado di superare l’effetto di scala dei knowledge heart? Farney pensa che la risposta sia sì.
La sicurezza informatica e la sicurezza fisica dell’intelligenza artificiale sono problemi
Aimee Simpson, direttore del advertising and marketing di prodotto presso Huntress, una società globale di sicurezza informatica, afferma che uno dei motivi per essere scettici riguardo alla presa di piede dei knowledge heart domestici sono le vulnerabilità della sicurezza informatica.
“Un insieme di micro knowledge heart domestici crea la necessità di un approccio più robusto alla sicurezza della rete”, ha affermato Simpson. Sebbene esistano potenziali vantaggi in termini di decentralizzazione derivanti da una rete domestica che opera su larga scala (più siti significano più ridondanze nel caso in cui un knowledge heart venga interrotto), l’espansione dell’impronta rende anche la sicurezza più complessa.
“L'{hardware} e il software program di ogni sito dovrebbero essere sicuri e attentamente monitorati per evitare qualsiasi vulnerabilità”, ha affermato Simpson. La sicurezza fisica del sito, nel frattempo, “sarebbe quasi impossibile da garantire”, ha detto. “C’è una ragione per cui i mega knowledge heart gestiti da aziende come Amazon e Microsoft sono circondati da alte recinzioni e sorvegliati 24 ore su 24, 7 giorni su 7.”
Il campus del knowledge heart Microsoft, attualmente in costruzione, si riflette a Mount Nice, Wisconsin, il 18 settembre 2025.
Audrey Richardson | Reuters
“Non riesco a immaginare un mondo in cui gli utenti finali con obblighi di sicurezza e conformità dei dati si sentirebbero a proprio agio con l’thought che le loro informazioni sensibili e riservate vengano elaborate e gestite da server che sono potenzialmente seduti nel storage di qualcuno”, ha affermato Simpson. Tuttavia, conosce reti legittime di micro knowledge heart che utilizzano contenitori fisici a prova di manomissione. Se questi potessero essere collocati in residenze, ciò potrebbe mitigare alcuni problemi di sicurezza.
Secondo Arthur Ream, docente di sistemi informativi presso la Bentley College, il modello casa-come-data heart è plausibile, già in atto e rappresenta una risposta sensata per i carichi di lavoro di inferenza, se non per la formazione.
“La domanda interessante non è se l’informatica residenziale funzioni. È se la storia della sicurezza, dell’affidabilità e della regolamentazione regge su scala gigawatt o se l’industria ha tranquillamente capito che il posto più economico in cui collocare il rischio operativo dell’intelligenza artificiale è nel ripostiglio di qualcun altro”, ha detto Ream.
Span è pioniere del modello, secondo Ream, con esempi come il lavoro con Nvidia e PulteGroup in cui Span possiede e installa GPU Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell raffreddate a liquido in case residenziali, quindi vende il pc a hyperscaler e fornitori di cloud AI mentre il proprietario della casa ottiene un pannello intelligente Span, batteria di backup e tariffe scontate per elettricità e Web. I proprietari di case pagano una tariffa di circa $ 150 al mese per coprire elettricità e Web; l’installazione è gratuita mentre SPAN vende il calcolo ai clienti AI.
“L’argomento economico è quello da prendere sul serio: un knowledge heart da 100 MW costa circa 15 milioni di dollari/megawatt e richiede dai tre ai cinque anni per costruirlo. Span sostiene che può eguagliare quella capacità distribuendo nodi XFRA in 8.000 nuove case in circa sei mesi a 3 milioni di dollari/megawatt. Anche se si taglia così aggressivamente per i calcoli di advertising and marketing, il divario tra velocità e potenza è reale”, ha detto Ream.
Altri esperti sono meno cauti e affermano che il concetto non funzionerà.
“L’infrastruttura per l’intelligenza artificiale non è l’infrastruttura per le criptovalute. Non si gestiscono knowledge heart negli scantinati”, ha affermato Sviat Dulianinov, direttore strategico di Brilliant Machines, una società di software program e robotica con sede a San Francisco. L’intelligenza artificiale moderna funziona su “fabbriche AI” di migliaia di GPU che lavorano insieme, richiedendo ingegneria complessa, produzione di precisione e catene di fornitura strettamente combine: dalla costruzione di server e rack alla distribuzione. “Richiede anche alimentazione e raffreddamento su scala industriale. L’elaborazione si avvicinerà all’edge, ma si tratterà di sistemi ingegnerizzati e standardizzati anziché di knowledge heart domestici in crowdsourcing”, ha affermato Dulianinov.
E con i knowledge heart che attirano l’ira delle comunità da una costa all’altra, i professionisti del settore immobiliare prestano molta attenzione agli sviluppi, ma hanno le loro riserve su come reagiranno le comunità residenziali.
“Gli HOA sarebbero assolutamente entusiasti di questa thought”, ha affermato Jeff Lichtenstein, presidente e fondatore di Echo Tremendous Properties a Palm Seashore Gardens, Florida. “Non riesco nemmeno a immaginare la nostra pagina della comunità Fb. La lotta tra società di dati, città e associazioni di proprietari di case farebbe sembrare un gioco da ragazzi il tipico combattimento repubblicano contro democratico”, ha detto Lichtenstein.
