Intervista a Pablo Ruiz-Escribano Rodríguez, Senior Vice President Secure Power & Data Center Business Europe di Schneider Electric.
L’AI continua ad accelerare e una delle maggiori sfide riguarda i consumi energetici sempre più elevati. Come si sta muovendo Schneider Electric in questo scenario?
Negli ultimi due anni il settore è stato completamente ridisegnato. Un tempo si parlava di tecnologie e di apparati, mentre oggi la discussione ruota intorno all’accesso all’energia e a come gestirla. L’AI è ormai direttamente connessa alla disponibilità di energia e alla capacità di distribuirla verso le GPU e l’infrastruttura di calcolo. Stiamo lavorando su più fronti per aiutare clienti e partner a superare questo ostacolo.
In che modo li supportate?
Li aiutiamo a mitigare la carenza di energia disponibile in alcune aree e a migliorare l’efficienza delle infrastrutture esistenti per rispondere alle richieste degli utenti finali.
Prima ancora di iniziare a costruire l’infrastruttura, collaboriamo con NVIDIA per creare reference design ottimizzati in base al tipo di GPU utilizzato per ridurre materiali, consumi e tempi d’implementazione. Inoltre, grazie al suo ruolo unico nella catena che va dalla rete elettrica al chip, Schneider Electric, attraverso i suoi software, è in grado di monitorare e integrare i dati provenienti da tutti i sistemi per ottimizzare l’intero data center.
Inoltre, assistiamo i clienti nella creazione di partnership a lungo termine con fornitori di energia, promuovendo soluzioni sostenibili e rinnovabili anche per la gestione di contratti energetici a lungo termine.
È corretto affermare che la gestione dell’energia va affrontata su più fronti perché il data center di oggi non è più un insieme di componenti separati ma un ecosistema integrato?
Assolutamente sì. L’accesso all’energia deve essere affrontato in modo olistico. Il data center diventerà un’estensione della rete elettrica e dovrà essere gestito in modo integrato con essa. Il nostro valore aggiunto è proprio quello di connettere tutti i sottosistemi per ottimizzare progettazione e operatività. Guardare al data center nel suo insieme è l’unico modo per ottimizzare energia e costi. Per esempio, non si può progettare un sistema di raffreddamento senza considerare l’impatto sulla distribuzione elettrica o sul white space, perché anche la variazione di un solo grado nella temperatura dell’acqua può avere un impatto importante sul consumo energetico e sui costi.
L’evoluzione rapidissima delle GPU rende difficile progettare strutture pronte per il futuro. Come si può rispondere a questa sfida?
L’AI impone nuovi approcci. Oggi dobbiamo costruire data center in tempi molto più brevi e con architetture capaci di evolvere rapidamente. Ogni sei mesi arrivano nuove generazioni di GPU, più potenti ma anche più esigenti in termini di energia e dissipazione del calore. L’unico modo per affrontare questa sfida è adottare un approccio orientato alla standardizzazione e alla predisposizione di strutture prefabbricate e modulari per ridurre i tempi di costruzione, risolvere i problemi legati alle interferenze tra i costruttori e i contractor coinvolti e migliorare la qualità complessiva. Parallelamente, lavoriamo a stretto contatto con aziende come NVIDIA, AMD, Lenovo, HPE o Dell che stanno già lavorando su sistemi avanti di due generazioni, per anticipare le future esigenze e integrare nei nostri progetti le specifiche del futuro. Solo così possiamo garantire infrastrutture pronte ad accogliere le evoluzioni tecnologiche.
La sostenibilità resta una priorità. Oggi si parla non solo di PUE ma anche di altri indicatori come CEUE e WUE. Come affrontate questi aspetti e la gestione degli Scope 1, 2 e 3?
La sostenibilità è nel DNA del settore del data center. In vent’anni la potenza IT installata nel mondo è cresciuta enormemente, ma i consumi energetici sono rimasti quasi stabili: è la prova del nostro impegno verso l’efficienza. Il PUE è stato il principale KPI che ci ha aiutato ad affrontare questa sfida, ma oggi la nostra attenzione si amplia verso altri indicatori come il consumo di acqua, l’impatto del data center sulle comunità locali e sull’ambiente in modo più generale. L’AI introduce anche KPI totalmente nuovi, come la quantità di “token” generati per kilowattora, che rappresenta un indicatore di efficienza per collegare input e output di una AI factory. Noi supportiamo i nostri clienti su tutti gli Scope 1, 2 e 3. Tutti i nostri apparati sono smart, dotati di sensori per raccogliere dati che vengono gestiti da una piattaforma software in grado di analizzarli e suggerire azioni correttive pensate per l’ottimizzazione e il miglioramento dell’efficienza. Abbiamo sviluppato algoritmi basati sull’AI per ottimizzare la gestione dei KPI come PUE o WUE. Aiutiamo i clienti a ridurre lo Scope 2 facilitando l’acquisto di energia interamente rinnovabile e a ridurre lo Scope 3 e le emissioni grazie alla nostra supply chain, riconosciuta da enti indipendenti come la più sostenibile al mondo.
Il software sembra assumere un ruolo centrale nella nuova identità del data center. Come si sta sviluppando questa parte?
Per noi il data center è un sistema integrato e il software è la chiave per gestirlo. Con l’acquisizione di Etap Automation, avvenuta qualche anno fa, uno standard “de facto” del settore per la distribuzione elettrica, possiamo simulare le prestazioni di un data center prima ancora di costruirlo. Non si possono più realizzare infrastrutture di queste dimensioni senza un approccio digitale che anticipi le scelte operative e riduca i rischi. La digitalizzazione e l’AI aiutano a gestire il data center in modo predittivo, efficiente e sicuro, non solo dal punto di vista energetico ma anche della manutenzione, dell’ammodernamento e dell’aggiornamento delle infrastrutture complesse o più datate.
In questo scenario quanto contano i servizi e le competenze umane?
Contano moltissimo. Oggi parliamo di campus da 20, 30 o 100 megawatt, non più dei 5 o 10 di qualche anno fa. Servono personale qualificato, processi rigorosi e una formazione continua. L’AI ci aiuta anche in questo, permettendo di addestrare e potenziare le competenze dei tecnici, automatizzare attività ripetitive e ridurre al minimo le interferenze umane. In prospettiva, solo la digitalizzazione e i servizi evoluti permetteranno di sostenere la crescita del settore e gestire in sicurezza la complessità dei data center del futuro.