L’intelligenza artificiale accelera la trasformazione dei modelli digitali e infrastrutturali in tutti i settori, e il data center si conferma nodo cruciale per abilitare questa evoluzione. In questo scenario, Schneider Electric propone un nuovo paradigma progettuale sintetizzato nell’espressione “from grid to chip, from chip to chiller” che identifica la visione tecnica e strategica che si traduce in un portafoglio integrato capace di coprire l’intero ciclo di vita del data center AI-ready, dall’alimentazione fino alla gestione termica. A illustrare questa trasformazione è Silvia Olchini, Vice Presidente Secure Power di Schneider Electric Italia, che approfondisce le implicazioni del cambiamento in atto: dalla necessità di disaccoppiare la crescita dell’elaborazione AI dal consumo energetico, fino alla centralità di sistemi modulari, servizi digitali e soluzioni di liquid cooling per garantire efficienza, resilienza e sostenibilità. Una roadmap operativa che si declina anche sul mercato italiano, sempre più centrale nel panorama europeo dell’edge e dell’hyperscale.
“From grid to chip, from chip to chiller” è un paradigma chiave per Schneider Electric. In che modo questa visione si traduce in una strategia operativa concreta nella progettazione di data center AI-ready e sostenibili?
L’AI comporta un cambiamento importante nel modo in cui trattiamo e gestiamo i dati nella quotidianità, e il data center assume un ruolo protagonista in questo cambiamento come abilitatore di una digitalizzazione pervasiva in ogni settore.
L’infrastruttura IT è chiamata a rispondere a nuove importanti sfide accelerate dall’AI, tra cui, la principale, sta nel supportare i carichi ad alta densità generati dall’AI disaccoppiando la crescita del data center dal consumo energetico, rimanendo in linea con gli obiettivi di sostenibilità.
Operativamente attenzioniamo tre aspetti fondamentali:
- la definizione di una strategia energetica per l’era dell’AI;
- l’adozione di sistemi e servizi digitali ad alte prestazioni;
- l’impegno nel rispetto degli obiettivi di sostenibilità.
Come Schneider Electric siamo a fianco dei nostri clienti nella pianificazione, nella realizzazione e nella gestione operativa di un data center AI-ready efficiente, resiliente, scalabile e sostenibile. La nostra strategia si concretizza nell’offerta di servizi di consulenza e di soluzioni end-to-end lungo tutto il ciclo di vita del data center.
Accompagniamo l’evoluzione in atto con un portfolio completo di soluzioni tecnologiche all’avanguardia dal grid al chip, dal chip al chiller per la gestione efficiente della componente energetica e termica. Un’offerta che riflette l’investimento Schneider Electric in ricerca e sviluppo – il 5% del fatturato annuo.
Grazie a un solido ecosistema di partner tecnologici globali e locali possiamo contare su una robusta competenza nella transizione dell’infrastruttura IT all’AI.
Per supportare gli operatori data center in questo passaggio abbiamo rilasciato negli ultimi anni diversi white paper di approfondimento sulle best practice da portare in campo, free design tool, reference design, tra cui il più recente co-sviluppato con Nvidia è pensato per agevolare la progettazione di cluster AI ad alta densità raffreddati a liquido, con capacità fino a 132 kW per rack.
Il tema della sostenibilità è molto sentito quando si parla di data center. In Schneider Electric è un impegno costante, trasversale a tutti i settori, che perseguiamo sia all’interno dell’azienda che con i nostri clienti. Non a caso quest’anno siamo stati nominati per la seconda volta nelle top 100 global companies sostenibili da Corporate Knights.
Siamo stati tra i primi a sentire la necessità di dotare il settore IT di un quadro di riferimento rispetto alle metriche di sostenibilità, come punto iniziale di un percorso di consapevolezza e di azione che tocca Scope 1, 2 e 3, e siamo in prima linea nella proposta di servizi e di soluzioni che ottimizzino l’impatto del data center sul sistema energetico stesso, dall’implementazione di energia rinnovabile all’applicazione di tecnologie ad elevata efficienza e di software per l’ottimizzazione dei consumi nelle diverse componenti power, building, IT.
L’intelligenza artificiale sta spingendo verso densità di potenza senza precedenti. Quali sono le implicazioni più rilevanti in termini di resilienza elettrica?
Parlando di carichi AI passiamo da 50 KW a potenza elevate fino a 150 kW per rack con variazioni dinamiche che comportano picchi di potenza in millisecondi e un conseguente stress significativo per le apparecchiature.
Poter contare su infrastrutture di alimentazione altamente resilienti diventa quindi fondamentale per garantire una operatività senza sorprese. A questi parametri va aggiunto quello primario dell’efficienza, la più alta per ottimizzare i consumi energetici, e della compattezza e scalabilità per ottenere un’infrastruttura IT in grado di crescere con i bisogni del data center nel tempo.
Come Schneider Electric rispondiamo a queste necessità con soluzione AI ready ad hoc. Ad esempio, abbiamo recentemente ampliato la gamma ad elevata efficienza Galaxy, con Gvxl il trifase con la più alta densità di potenza ed efficienza della categoria nel minimo ingombro.
Il software ha un ruolo rilevante nel monitoraggio delle prestazioni e nella sua funzione di manutenzione predittiva, per l’identificazione preventiva dei malfunzionamenti e l’ottimizzazione dei consumi dal singolo rack alla più ampia infrastruttura IT.
Il raffreddamento è diventato un nodo critico per la sostenibilità dei data center ad alta intensità computazionale. Che ruolo gioca oggi il liquid cooling nella vostra offerta e quali benefici energetici e prestazionali consente di ottenere rispetto alle soluzioni ad aria?
L’AI come abbiamo visto richiede una profonda revisione dei modelli progettuali tradizionali legati al data center. Il raffreddamento ad aria, il metodo prevalente, supporta sistemi fino a 50 kW per rack. Con carichi di lavoro da 150 kW l’integrazione del raffreddamento a liquido si rende necessaria.
Il liquid cooling permette di ottenere diversi benefici dal punto di vista prestazionale una maggiore affidabilità e prestazioni dei processori, risparmio di spazio grazie a densità di rack più elevate e una miglior flessibilità architetturale. Consentendo una maggiore efficienza energetica permette di migliorare utilizzo dell’energia -più potenza destinata all’IT-, di ridurre l’impronta di carbonio operativa e di recuperare del calore per destinarlo ad altri usi es. riscaldamento ambientale.
Parliamo di integrazione perché i componenti del server diversi dall’unità di elaborazione principale, come le Gpu, continueranno a essere raffreddati ad aria; quindi, il raffreddamento ad aria rimarrà necessario – almeno per il prossimo futuro.
Come determinare quanto raffreddamento ad aria e quanto a liquido adottare è complesso, richiede oggi flessibilità. Per offrire massima agilità nella transizione Schneider Electric ha recentemente potenziato il proprio cooling portfolio con le soluzioni di cooling Motivair, pronte per l’AI, compatibili con diversi cluster di Nvidia, che spaziano da ambienti tradizionali a implementazioni completamente a liquido o ibride.
Guardando al mercato italiano, quali sono i principali fattori che stanno rendendo il nostro Paese un hub attrattivo per gli operatori globali e quali criticità rimangono da affrontare per consolidare questa posizione nel contesto europeo?
L’Italia sta assumendo nel contesto europeo una posizione di rilievo come nuovo hub digitale del Mediterraneo insieme ad altri Paesi, grazie a diversi fattori, tra cui la posizione favorevole alla connettività sottomarina.
Questa posizione è collegata a più ampi temi oggetto di discussione anche a livello europeo come la disponibilità dell’approvvigionamento energetico, la decarbonizzazione dell’energia e la sostenibilità del sistema energetico stesso.
In un contesto in cui AI e sostenibilità sembrano in tensione, quali leve Schneider Electric considera più efficaci per disaccoppiare la crescita del computing dal consumo energetico? Che ruolo giocano l’intelligenza dei software, la modularità e i servizi nella governance di questo equilibrio?
Per disaccoppiare la crescita del computing dal consumo energetico è necessario attuare una strategia di efficientamento dei consumi in ogni componente dell’infrastruttura IT, dal grid al chip e dal chip al chiller, e in ogni fase dalla pianificazione, alla realizzazione e alla gestione del data center per cui ogni componente citata ha un ruolo rilevante come elemento di un ecosistema.
Per traguardare gli obiettivi di sostenibilità e invertire la curva energetica dell’AI crediamo che sia possibile utilizzare la stessa intelligenza artificiale. Integrando soluzioni basate su intelligenza artificiale e machine learning è possibile ottimizzare in tempo reale l’uso dell’energia nei data center.
L’obiettivo futuro è creare un’infrastruttura “AI for AI”: usare l’intelligenza artificiale per rendere sostenibile l’adozione dell’intelligenza artificiale stessa.
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