La crescita dei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale e all’HPC sta modificando in modo sostanziale l’architettura dei data center. L’aumento delle densità di potenza, le criticità nella disponibilità energetica e la necessità di ridurre i tempi di messa in produzione spingono operatori e fornitori a ripensare alimentazione, raffreddamento e modelli operativi. In questo contesto si inseriscono le analisi sui trend tecnologici che stanno influenzando progettazione e gestione delle infrastrutture digitali.
Data center tra AI, digital twin e raffreddamento a liquido
Secondo il report Vertiv Frontiers, l’innovazione nei data center è sempre più influenzata dall’evoluzione dell’intelligenza artificiale, dai modelli di simulazione digitale e dall’adozione di sistemi di raffreddamento a liquido adattivi. Il documento analizza i principali fattori tecnologici e macroeconomici che stanno ridefinendo il settore, evidenziando come la combinazione di densificazione estrema, scalabilità a livello di gigawatt e nuovi approcci progettuali stia cambiando il ruolo stesso del data center.
Tra i macro-fattori individuati emergono quattro direttrici principali: l’aumento delle densità di potenza guidato dai workload AI e HPC; la necessità di scalare rapidamente le infrastrutture; il data center concepito come unità di calcolo integrata; la crescente diversificazione del silicio, che richiede infrastrutture più flessibili.
Alimentazione potenziata per i carichi AI
Molti data center utilizzano ancora architetture ibride AC/DC, caratterizzate da più fasi di conversione e da perdite di efficienza. L’incremento delle densità di rack sta rendendo questo modello meno sostenibile. Il passaggio a sistemi in corrente continua ad alta tensione consente di ridurre corrente, dimensioni dei conduttori e numero di conversioni, centralizzando la gestione dell’energia a livello di sala. La diffusione di microreti e della generazione energetica on-site può favorire ulteriormente l’adozione di queste architetture.
AI distribuita e infrastrutture flessibili
Gli investimenti nei data center per l’AI hanno finora supportato soprattutto l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni. L’inferenza, però, tende a distribuirsi in base a requisiti specifici di latenza, sicurezza e residenza dei dati. Settori regolamentati come sanità, finanza e difesa potrebbero continuare a fare affidamento su ambienti on-premise o ibridi. In questo scenario, sistemi scalabili di alimentazione ad alta densità e soluzioni di raffreddamento a liquido diventano elementi abilitanti anche per il retrofit di strutture esistenti.
Autonomia energetica e generazione on-site
Le difficoltà di accesso alla potenza elettrica stanno spingendo verso modelli di autonomia energetica estesa. Oltre ai tradizionali sistemi di backup, i data center dedicati all’AI stanno valutando investimenti in generazione on-site, come turbine a gas naturale, e strategie come il Bring Your Own Power and Cooling. L’obiettivo è garantire continuità operativa in un contesto di crescente pressione sulla rete.
Digital twin per progettazione e operations
L’elevata complessità delle AI factory rende sempre più rilevante l’uso dei digital twin. Attraverso modelli virtuali, è possibile progettare e testare data center integrando IT e infrastrutture critiche come un unico sistema. L’approccio modulare e prefabbricato consente di ridurre i tempi di implementazione e di accelerare la messa in produzione delle capacità di calcolo, elemento chiave per le espansioni su larga scala.
Raffreddamento a liquido adattivo
Il raffreddamento a liquido sta assumendo un ruolo centrale nei data center ad alta densità. L’integrazione di strumenti basati sull’AI permette di migliorare il monitoraggio, prevedere anomalie e gestire in modo più efficiente fluidi e componenti. Questo approccio contribuisce ad aumentare l’affidabilità operativa e la disponibilità delle infrastrutture che ospitano hardware di elevato valore.