L’intelligenza artificiale è al centro della trasformazione digitale aziendale. Dall’automazione dei processi all’analisi predittiva, fino alla generazione di contenuti, l’AI abilita un nuovo livello di efficienza e competitività. Tuttavia, per implementare questi scenari, le aziende devono dotarsi di infrastrutture IT in grado di gestire carichi di lavoro intensivi, garantendo al tempo stesso reattività, scalabilità e affidabilità.
In questo contesto, il data center diventa un asset strategico. Non più solo una piattaforma centralizzata, ma una struttura distribuita, integrata con l’ambiente circostante, capace di abilitare l’intelligenza nei luoghi dove il business si genera: negli edifici, negli impianti, nei nodi più prossimi alla produzione di dati.
Architettura hardware per carichi AI intensivi
Per supportare modelli di AI sempre più complessi, i data center devono evolversi adottando componenti hardware ad alte prestazioni. Le GPU sono essenziali per l’addestramento dei modelli di deep learning, mentre acceleratori come FPGA o TPU gestiscono le inferenze in tempo reale.
Il tutto va supportato da sistemi di storage NVMe, capaci di garantire throughput elevati e latenza ridotta, fondamentali per le applicazioni AI time-sensitive. Anche la rete gioca un ruolo critico: connettività a 100 o 400 Gbps e protocolli come RDMA permettono lo scambio veloce di dati tra nodi di calcolo distribuiti, migliorando la resilienza e l’efficienza.
Edge computing e micro data center al servizio dell’AI
Negli scenari più avanzati, l’AI non si limita all’elaborazione centralizzata. L’adozione di micro data center integrati negli edifici consente di spostare parte del calcolo in prossimità delle fonti dati, riducendo la latenza e migliorando la continuità operativa.
Questi micro DC, altamente compatti ma dotati di elevate capacità computazionali, sono perfetti per gestire applicazioni AI locali: controllo accessi, analisi video, gestione ambientale, automazione industriale. Collocati nei siti aziendali, spesso in smart building, possono sfruttare direttamente le fonti di energia rinnovabile (es. fotovoltaico in loco) per alimentare i server, migliorando l’indipendenza energetica e riducendo l’impatto ambientale.
Raffreddamento a immersione e FMPs: tecnologie per l’efficienza impiantistica
L’incremento della densità di calcolo nei micro DC richiede soluzioni impiantistiche avanzate. Una delle più promettenti è il liquid cooling a immersione: i server vengono completamente immersi in liquidi dielettrici che dissipano il calore in modo più efficiente rispetto ai sistemi ad aria, riducendo i consumi energetici e il footprint fisico.
Accanto al raffreddamento, anche la distribuzione energetica diventa un elemento chiave. Le tecnologie FMPs (Fault Managed Power systems) permettono la trasmissione sicura di energia ad impulsi in bassa tensione ed elevata potenza su lunga distanza, con meccanismi intelligenti di gestione dei guasti che proteggono persone e dispositivi. Questo approccio consente di alimentare i micro data center direttamente con le fonti rinnovabili prodotte in loco, semplificando il cablaggio e migliorando l’efficienza energetica complessiva dell’edificio.
Orchestrazione e scalabilità in architetture distribuite
Una volta progettata l’infrastruttura, è fondamentale garantire una gestione intelligente dei carichi. I moderni strumenti di orchestrazione AI-aware permettono di allocare dinamicamente le risorse computazionali, bilanciando tra data center centrali e nodi edge in base a carichi, priorità e tempi di risposta richiesti.
Questa logica adattiva consente di scalare facilmente la capacità elaborativa in funzione delle esigenze applicative, migliorando l’efficienza dell’intera infrastruttura e riducendo i costi operativi.
Use case AI-driven nei contesti intelligenti
Le infrastrutture AI-ready distribuite stanno già dimostrando la loro efficacia in settori chiave:
- Industria manifatturiera: analisi video in tempo reale per il controllo qualità e la sicurezza sul lavoro;
- Retail: micro DC nei punti vendita per la gestione intelligente degli stock e l’ottimizzazione dei flussi clienti;
- Facility management: AI per il monitoraggio degli impianti HVAC, automazione dei consumi e comfort ambientale.
Questi esempi confermano che un’infrastruttura AI distribuita, performante ed efficiente è oggi una leva strategica per innovare il business, ottimizzare le operations e valorizzare i dati dove vengono generati.