l data center è il fulcro della trasformazione tecnologica e normativa. La mediaticità dei progetti collegati all’AI, con consumi nell’ordine dei gigawatt, alimentazioni nucleari o ambientazioni spaziali, rischia di fuorviare gli operatori e di invalidare tecnologie e normative oggi disponibili e funzionanti sia tecnicamente, sia economicamente. Proviamo a presentare in modo chiaro l’attuale situazione mondiale e italiana insieme a Danilo Andreotti e Mauro Rigo, che si occupano di progettazione e gestione di edifici tecnologici in Deerns Italia.
La necessità di gestire carichi di lavoro estremamente diversi e gli imperativi di sostenibilità lo hanno frammentato in tre tipologie distinte, ognuna con requisiti tecnici e posizionamento geografico specifici: alta densità, enterprise/hyperscale o edge. La terminologia usata in questi contesti, in generale deforme quando non fantasiosa, rischia di distogliere l’attenzione da infrastrutture più rilevanti dal punto di vista strategico ed economico.
“Dobbiamo essere realisti: Chat GPT e le grandi AI vengono addestrate altrove – spiega Mauro Rigo, Business Development Data Centre –. Per gran parte dell’Europa e per l’Italia, quella è una partita complessa, forse un treno già passato”. La nostra realtà, quella su cui dobbiamo concentrarci e costruire valore, è un’altra. “Stiamo assistendo a una trasformazione radicale: se negli anni passati la tendenza era “più grande è, meglio è”, spingendo verso enormi cattedrali nel deserto lontane dai centri urbani, oggi il pendolo sta tornando indietro, verso data center più piccoli, distribuiti e vicini alle città”. È il ritorno al concetto di CED di prossimità, ma evoluto: stiamo parlando degli Edge Data Center.
Le tre tipologie: edge, enterprise, AI
Parlando di data center in senso ampio, quelli dedicati all’AI non sono la componente più rilevante del tessuto mondiale, per cui i loro parametri costruttivi non devono distrarre dall’importanza strategica di modelli più sostenibili ed efficienti. Per sostenibilità e prossimità, l’Edge Data Center è il modello vincente.
“Strutture piccole e distribuite strategicamente, rappresentano il punto di equilibrio tra performance, sostenibilità e integrazione territoriale – riprende Rigo – e sono fondamentali per l’elaborazione locale e per garantire la bassa latenza necessaria per l’uso pratico dell’AI (inferenza) e per i servizi IoT”.
Queste strutture snelle hanno svariati vantaggi distintivi, dal footprint all’efficienza, dal ciclo di vita alla sovranità digitale. “L’impatto ambientale è minimo e la struttura è flessibile in contesti urbani o industriali; la località dell’elaborazione dei dati sensibili, essenziale per l’autonomia infrastrutturale nazionale, è un vantaggio verso la sovranità digitale”, riprende il manager. La prossimità agli utenti finali riduce sprechi di trasmissione e latenza e la brevità del ciclo di vita anche in edifici esistenti è un passo in avanti verso l’approccio whole-life carbon.
Rispetto ad altri tipi di data center, i vantaggi sono notevoli. Quelli tradizionali (enterprise o hyperscale) sono dedicati a cloud, storage e servizi web generici e in genere consumano poche decine di MW. Rappresentano la spina dorsale stabile dell’infrastruttura digitale, ma affrontano crescenti pressioni normative sul fronte dell’efficienza energetica. “Costruire un data center hyperscale da 100 MW significa installare un grande numero di generatori diesel, con emissioni termiche solo teoriche ma che comportano iter autorizzativi lunghissimi e complessi. Gli Edge Data Center, invece, sono più agili: hanno un impatto minore, richiedono verifiche ambientali meno severe e si collegano più facilmente alla rete di media tensione, con tempi di risposta del distribure molto più rapidi rispetto alla rete di trasmissione nazionale” spiega Rigo.
Gli AI Data Center (anche detti ad alta o altissima densità), concentrati sul training delle AI, sono caratterizzati da capacità di calcolo verso potenze estreme (100 KW -1 MW per rack) e consumi massivi (300 MW-1 GW per centro), con grossi problemi di approvvigionamento energetico e d’impatto ambientale. “Microsoft ha appena lanciato un rack che da solo richiede 1 MW – ma, come si diceva prima, riprende Rigo – questa tecnologia in Italia è probabilmente persa: forse la Francia riuscirà a fare degli AI Campus, ma la loro produzione di energia, grazie al nucleare, è molto maggiore e più stabile della nostra”.
Sovranità per dati ed energia
In secondo luogo, c’è il tema della sovranità del dato. “Pensiamo ai dati sanitari di una regione – evidenzia Danilo Andreotti, Unit Director Data Center di Deerns -, avere infrastrutture distribuite sul territorio nazionale permette di gestire dati sensibili mantenendoli in casa, con tempi di risposta bassissimi”. L’AI qui non sparisce, anzi agevola.
Inoltre i data center di quartiere possono sostituire tante piccole sale server, oggi poste in uffici sparsi, che complessivamente sono sicuramente meno efficienti e meno resilienti di una soluzione centralizzata. “Se è vero che il data center consuma tanto, potrebbe andare a sostituire tanti piccoli consumi e quindi ottenere ulteriori vantaggi”, conferma Andreotti.
L’energia elettrica è oggi un argomento centrale, pensando sia alla produzione, sia al bilanciamento delle reti classiche. Utilizzando l’intelligenza artificiale per regolare i carichi, i data center potrebbero aiutare a bilanciare la rete, assorbendo i picchi di energia rinnovabile prodotta di giorno, un bene prezioso che altrimenti andrebbe perso.
Questi sono elementi ormai noti, anche se non sempre comunicati correttamente. Ma la vera sfida, quella che ci permetterà di far accettare queste infrastrutture nel tessuto urbano, è cambiare paradigma. L’Italia è piuttosto sensibile al tema Not In My Backyard, non nel mio giardino: una sindrome che si può superare. “Nel panorama energetico, il data center deve cambiare modello, passando da energy consumer a energy prosumer – riprende Rigo –; queste strutture non devono più essere viste solo come oggetti che consumano energia e suolo, bensì come nodo attivo che restituisce valore alla comunità: immaginiamo un domani in cui queste strutture, magari alimentate da tecnologie come i micro reattori nucleari modulari, saranno così efficienti e indipendenti da cedere il surplus di energia”. In questo caso la rete nazionale non sarà più fonte primaria del data center, ma solo un backup, allegerendo lo stress sul sistema di distribuzione/trasmissione dell’energai elettrica
“Il data center del futuro, quindi, non sarà un peso, ma un nodo di una smart grid attiva, posta al centro di una comunità energetica di nuova generazione – conclude Andreotti – che eroga servizi dati ed energia all’intero quartiere”, una struttura non solo accettabile ma auspicabile, qualcosa per cui dire: “Please In My Backyard”.
Quando il data center genera energia
Resilienza per la comunità I generatori di emergenza, che stanno fermi per il 99% del tempo, potrebbero diventare una risorsa di backup per servizi essenziali della città, come gli ospedali, in caso di blackout.
Economia circolare – È possibile integrare sistemi di accumulo sfruttando meglio le batterie delle auto elettriche. Al termine di quella attività hanno ancora il 70% di capacità residua, quindi come storage possono essere usate ancora a lungo. Una volta terminata la loro utilità come storage possono essere impegate per UPS a bassa potenza o sistemi di accumulo domestico (terza vita)
Recupero del calore – Non è più un mistero: i sistemi di raffreddamento del data center hanno in uscita acqua a 30-32°, recuperabile per riscaldare uffici, campus o strutture adiacenti.
Energia decarbonizzata – Grazie ai reattori SMR, un domani il data center potrà fornire energia decarbonizzata all’intera comunità circostante.