L’esplosione dei modelli generativi, come i Large Language Model e le reti neurali profonde, ha spinto la domanda di potenza computazionale a livelli senza precedenti. Secondo un recente report di McKinsey & Company, la domanda globale di potenza di calcolo potrebbe triplicare entro il 2030, con circa il 70% della crescita attribuita ai carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale. Per supportare questa espansione, saranno necessari 5,2 trilioni di dollari di investimenti in data center progettati per l’AI, oltre a 1,5 trilioni destinati a infrastrutture IT tradizionali.
Le architetture GPU-based (ovvero basate su Unità di Elaborazione Grafica – Graphic Processing Unit), fondamentali per l’elaborazione in parallelo e l’addestramento dei modelli, consumano quantità di energia elevatissime e generano un’enorme quantità di calore.
Si stima che il fabbisogno energetico di un singolo rack è passato in pochi anni da 5-15 kW a oltre 50-60 kW, con proiezioni che parlano di 100-120 kW. L’AI, in altre parole, non è solo software: è anche hardware energivoro che ridefinisce le fondamenta fisiche dell’infrastruttura digitale.
Questa trasformazione sta cambiando il modello stesso di Data Center. Se in passato l’area destinata ai server rappresentava la maggior parte dello spazio utile, oggi la tendenza si è invertita: la maggior parte della superficie è riservata agli impianti di supporto, come sistemi di raffreddamento avanzati, gruppi di continuità elettrica e sistemi di backup. Le infrastrutture devono essere progettate partendo dal contenuto – ovvero dai carichi computazionali previsti – e non più solo dal contenitore. A cambiare, dunque, non è solo la tecnologia, ma il modo stesso in cui si pensa, si progetta e si costruisce un Data Center.
Di fronte a questi cambiamenti, diventano centrali le soluzioni di liquid cooling, che raffreddano direttamente i componenti più caldi, come le CPU e le GPU, con fluidi dielettrici (che non conducono elettricità). Questo approccio non solo migliora l’efficienza termica, ma apre alla possibilità di recuperare il calore generato, aumentando la sostenibilità complessiva del sistema. In parallelo, il tema dell’alimentazione elettrica si fa critico: i classici generatori diesel potrebbero essere affiancati, o sostituiti, da celle a combustibile o micro-reattori modulari. Il futuro dei Data Center sarà sempre più “tailor-made”, costruito su misura delle esigenze computazionali dell’AI, in un equilibrio costante tra performance, efficienza energetica e impatto ambientale.
TIM Enterprise è tra i protagonisti di questa evoluzione, con una rete di 16 Data Center distribuiti strategicamente su tutto il territorio italiano. L’infrastruttura, già al servizio di aziende e pubbliche amministrazioni, è oggi al centro di un piano di investimenti da 130 milioni di euro per modernizzare le strutture esistenti e costruire nuovi poli innovativi, come il prossimo Data Center di Roma. I criteri di progettazione adottati – sicurezza, affidabilità e sostenibilità – sono pensati proprio per rispondere alle esigenze dell’intelligenza artificiale generativa. Con soluzioni avanzate di raffreddamento e alimentazione, la rete di Data Center di TIM Enterprise diventa un abilitatore tecnologico dell’AI, grazie all’infrastruttura resiliente, efficiente, sostenibile e pronta per le sfide del futuro.
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