Alimentare gli Edge Data Center sviluppati per l’IA: la gestione proattiva degli asset per mitigare l’impatto ambientale

Mentre l’intelligenza artificiale ridefinisce il mercato IT anche in Italia, i Data Center si trovano sotto una pressione crescente per garantire livelli senza precedenti di densità di potenza, scalabilità e sostenibilità. Per rispondere a queste esigenze, le aziende devono allineare la propria infrastruttura IA ai carichi generati dall’IA e adottare una strategia di gestione proattiva degli asset IT ed elettrici per assicurare efficienza e resilienza, accelerare il time to market e diminuire l’impatto del costo dell’energia.

L’IA al centro di una nuova era tecnologica

Stiamo entrando in una fase di trasformazione tecnologica con l’intelligenza artificiale al centro. Il suo potenziale attraversa tutti i settori, abilitando l’ innovazione nei processi interni e nell’offerta di prodotti e servizi che le aziende propongono ai propri clienti. Il mercato italiano dell’IA ha raggiunto 1,2 miliardi di euro nel 2024, con una crescita del +58% rispetto al 2023, trainata dalla Generative AI (43% del valore). Questa evoluzione, però, richiede un cambiamento radicale nelle infrastrutture che la sostengono, in particolare nei Data Center, che rappresentano la spina dorsale della potenza di calcolo dell’IA.

Con questa promessa arriva una sfida pressante: l’energia. Man mano che i workload di IA diventano più complessi e ad elevato fabbisogno energetico, i Data Center devono confrontarsi con una crescente densità di potenza. Ma quanta potenza sarà necessaria? Quando servirà? E da dove arriverà? Questi interrogativi sono cruciali, soprattutto in un contesto in cui molte regioni italiane devono fare i conti con carenze di capacità elettrica che frenano l’espansione dei Data Center aziendali sviluppati per l’IA. In alcuni casi, le utility stanno persino negoziando ‘clausole di flessibilità’ che limitano la disponibilità di potenza nei periodi di picco: non si tratta quindi solo di avere più potenza, ma di disporre di una potenza distribuita in fasce orarie differenti.

Allo stesso tempo, la sostenibilità resta una priorità irrinunciabile. Le organizzazioni devono decarbonizzare le proprie operazioni, principalmente riducendo le emissioni Scope 2 (energia acquistata) e minimizzare l’impatto infrastrutturale lungo la catena del valore (Scope 3), per garantire resilienza e redditività. Bilanciare i fabbisogni energetici dell’IA con la responsabilità ambientale non è più opzionale, ma una necessità strategica.

Questa convergenza tra potenza, prestazioni e sostenibilità pone una domanda cruciale: i Data Center esistenti sono adeguati per un futuro dominato dall’IA? La risposta risiede nella comprensione della diversità dei workload IA e nell’adattamento mirato dell’infrastruttura elettrica ed informatica.

Adattare l’infrastruttura ai workload IA

L’intelligenza artificiale non è monolitica. Dall’addestramento dei modelli generativi all’elaborazione in tempo reale, ogni tipo di carico di lavoro presenta esigenze infrastrutturali diverse. Ad esempio:

• Addestramento modelli generativi: richiede Data Center di nuova costruzione ultra-densi e ad alta potenza (es. 600 kW per rack, capacità del sito oltre 1 GW). Sono investimenti ingenti, oggi adatti principalmente ai Data Center hyperscale.
• Addestramento IA specifico per dominio: spesso implementabile in Data Center esistenti, purché supportino densità per rack da moderate ad alte e potenza scalabile.
• Elaborazione IA: meno energivora ma con esigenze di elevata disponibilità, ampia banda e, in alcuni casi, bassa latenza; si presta al recupero di strutture legacy o in colocation.
• Elaborazione generativa su larga scala: pone sfide come banda massiccia e integrazione edge, affrontabili riconvertendo Data Center esistenti predisposti per il perimeter computing.

Comprendere queste sfumature è fondamentale per effettuare investimenti infrastrutturali intelligenti e a prova di futuro.

Valorizzare i Data Center esistenti: abilitatori strategici per l’IA

Sebbene i Data Center di nuova costruzione (greenfield) siano fondamentali per i carichi di lavoro GenAI, presentano costi elevati, tempi di realizzazione lunghi e un significativo impatto ambientale. Al contrario, i siti brownfield, ovvero le strutture esistenti, possono offrire una via più rapida ed economicamente vantaggiosa verso la predisposizione all’IA, se approcciati con una strategia mirata. Questi siti rappresentano non solo un’infrastruttura fisica, ma anche anni di investimenti di capitale, competenze operative e valore incorporato che non dovrebbero essere sottovalutati.

Le aziende dedicano risorse significative alla costruzione e alla manutenzione delle infrastrutture dei Data Center. Questi investimenti comprendono non solo asset fisici come alimentatione, sistemi di raffreddamento e reti, ma anche asset intangibili legati alla  localizzazione, alle autorizzazioni regolatorie e all’esperienza operativa. Ripensare i siti brownfield per l’IA permette alle imprese di preservare e valorizzare questi investimenti, evitando la trappola dei costi irrecuperabili e accelerando il time-to-value. Piuttosto che partire da zero, un retrofit strategico o un upgrade ibrido consente alle imprese di:

• Massimizzare il ROI sull’infrastruttura esistente adattandola ai workload moderni;
• Ridurre le spese in conto capitale sfruttando ciò che è già stato costruito e pagato;
• Minimizzare le interruzioni delle operazioni in corso, specialmente negli ambienti mission-critical;
• Accelerare il deployment delle capacità IA bypassando le lunghe fasi di permessi e costruzione;
• Ridurre l’impatto ambientale diminuendo la necessità di nuove costruzioni e utilizzando in modo efficiente le risorse esistenti.

Tre scenari brownfield da tenere sotto osservazione

• Siti pronti per la fase successiva: Data Center di recente costruzione con fasi di crescita ancora in corso, in grado di scalare rapidamente a fronte di minime interruzioni operative;
• Siti legacy a fine contratto: infrastrutture più datate che possono essere sottoposte a retrofit per supportare workload IA a densità media o implementazioni cloud ibride;
• Siti con potenza disponibile non ancora impegnata: strutture con alimentazione garantita ma prive di tenant, adattabili in modo modulare alle esigenze IA in continua evoluzione.

In molti casi, una valutazione approfondita della preparazione infrastrutturale consente di adottare un approccio ibrido, che combina asset esistenti con nuovi moduli specifici per l’IA. Questa strategia permette di supportare contemporaneamente workload tradizionali e IA, rappresentando un vantaggio competitivo reale che massimizza il ritorno sull’investimento (ROI) e minimizza l’impatto ambientale.

Gestione proattiva degli asset: la chiave per un’infrastruttura IA-ready

Per navigare questa complessità, le aziende devono passare da upgrade reattivi a una strategia di gestione proattiva degli asset. Questo approccio consente:

• Pianificazione e assessment dell’infrastruttura IA – Valutare le strutture attuali per determinarne l’idoneità a supportare workload IA;
• Previsione della domanda IA – Valutare e anticipare i requisiti dei workload IA per guidare la pianificazione e gli investimenti infrastrutturali;
• Mappatura dell’infrastruttura – Identificare quali siti possono supportare specifici workload IA in base a potenza, raffreddamento e connettività;
• Valutazione delle esigenze energetiche, fornendo un migliore e/o maggiore approvvigionamento energetico attraverso strategia, analisi di mercato, sourcing in tempo reale, negoziazione di contratti di acquisto di energia;
• Fornire potenziali soluzioni di alimentazione alternativa “on site” che “curvano” la domanda di potenza, inclusi servizi finanziari;
• Pianificazione degli scenari – modellare diversi percorsi di crescita dell’IA e le relative implicazioni infrastrutturali, permettendo upgrade mirati o deployment ibridi allineati sia alle capacità attuali che ai bisogni futuri;
• Ottimizzazione degli investimenti – Dare priorità agli upgrade dove il ritorno sull’investimento è più elevato, garantendo un’allocazione efficiente del capitale;
• Mitigazione del rischio – Anticipare e pianificare i vincoli normativi, energetici e della supply chain per mantenere la continuità operativa;
• Partnership con fornitori affidabili – Collaborare con esperti come Schneider Electric per valutare, progettare e implementare soluzioni IA-ready che analizzino l’infrastruttura IT ed elettrica preesistente e offrano soluzioni di sviluppo e modernizzazione dell’esistente.

Allineando l’infrastruttura alle diverse esigenze dell’IA, le organizzazioni possono accelerare il time to market, ottimizzare i costi e garantire resilienza a lungo termine in un’economia digitale in rapida evoluzione.

Time to Market

I tempi necessari per le analisi ambientali, le autorizzazioni e i permessi, la costruzione degli edifici e la realizzazione dei collegamenti alla rete elettrica e alle reti di comunicazione esistenti allungano in modo significativo la fase iniziale di un nuovo progetto. I siti esistenti, invece, possono disporre di spazio aggiuntivo per nuove connessioni alla rete o per soluzioni di generazione di energia in loco. La modernizzazione consente di introdurre infrastrutture meccaniche ed elettriche modulari e prefabbricate, in grado di aumentare la densità di installazione e la capacità di potenza e raffreddamento riducendo al minimo i rischi. Tutto questo permette di abbreviare sensibilmente i tempi di realizzazione rispetto ai progetti greenfield.

Ottimizzazione dei costi

Il retrofit dei siti brownfield per carichi di lavoro IA può ridurre la spesa in conto capitale (CAPEX) per le strutture fino al 30% rispetto alle nuove costruzioni greenfield. Sfruttando gli edifici  esistenti e parte dell’infrastruttura di alimentazione e raffreddamento già presente, con l’integrazione di componenti modulari predisposti per l’IA, si evitano i costi di nuove realizzazioni e si accelera il ritorno sull’investimento.

Resilienza ed eccellenza operativa

Per garantire elevate prestazioni riducendo i costi operativi e ottimizzando le competenze del personale, i Data Center moderni sfruttano la digitalizzazione delle operazioni e della manutenzione infrastrutturale. Questo si traduce in manutenzione preventiva e predittiva basata su IA e analisi integrate, nell’uso di strumenti di realtà virtuale e aumentata per minimizzare i rischi e centralizzare le risorse, e nella preparazione al riciclo delle apparecchiature per il mercato secondario o al recupero dei materiali critici a fine vita. Vedi per esempio la membership EcoCare di Schneider Electric.

Vantaggi in termini di sostenibilità ambientale

Modernizzare le strutture esistenti, invece di costruirne di nuove, può ridurre le emissioni di carbonio incorporate fino al 50% a parità di potenza erogata. Questo contribuisce in modo significativo al raggiungimento degli obiettivi di riduzione delle emissioni indirette dello Scope 3, migliorando allo stesso tempo l’efficienza energetica dal 20 al 50%, con una conseguente riduzione delle emissioni equivalenti dello Scope 2 e del consumo energetico complessivo.

Costruire il ponte verso un futuro guidato dall’intelligenza artificiale

Mentre l’IA sta ridefinendo l’economia digitale, la pressione sui Data Center per garantire livelli senza precedenti di potenza, scalabilità e sostenibilità si sta intensificando. Questa trasformazione non riguarda solo l’aumento della capacità di calcolo, ma anche la definizione di una strategia infrastrutturale capace di allineare le diverse e mutevoli esigenze dei workload IA con il business dei servizi cloud, integrando Data Center esistenti, nuove costruzioni e siti da riconvertire.

Dal training ultra-denso di modelli generativi alle applicazioni di inferenza all’edge, ogni caso d’uso dell’IA richiede una strategia su misura per asset predisposti all’IA. Pur svolgendo un ruolo cruciale, le costruzioni greenfield potrebbero non essere l’unica via percorribile in questa corsa. I Data Center brownfield, ricchi di valore incorporato, vantaggi di localizzazione e maturità operativa, rappresentano un’opportunità strategica.

Modernizzare questi asset esistenti è un imperativo per garantire prestazioni sostenibili, ridurre il time to market e ottenere vantaggi competitivi, oltre a ottimizzare il ciclo di vita dei Data Center. Questo approccio permette di abbreviare la fase di costruzione bypassando le lunghe tempistiche tipiche dei greenfield, ridurre le emissioni di carbonio incorporate, migliorare l’efficienza energetica e gestire al meglio le risorse operative e i rischi associati, aggiungendo inoltre flessibilità e nuove opportunità di business.

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