Un’infrastruttura “AI ready” nel mondo dei data center rappresenta una nuova visione sistemica che integra nativamente calcolo, alimentazione, raffreddamento e gestione energetica in una soluzione all-in-one.
Il modello progettuale presuppone ambienti in cui ogni componente è una parte interdipendente di un ecosistema operativo coeso e ad alta densità.
Il contesto è chiaro: l’esplosione dell’intelligenza artificiale – soprattutto nelle sue applicazioni generative e industriali – sta imponendo una riconfigurazione profonda delle infrastrutture fisiche. La capacità di elaborare volumi massivi di dati in tempo reale, reagire dinamicamente alle richieste e apprendere in autonomia, richiede una nuova architettura abilitante: una piattaforma in grado di sostenere workload dinamici e ad alta densità computazionale, garantendo continuità operativa, efficienza energetica e scalabilità su scala industriale.
Indice degli argomenti
Dalla visione modulare alla unit of computing: nasce la Factory AI
È in questo scenario che si afferma il concetto di Factory AI, caratterizzati da ambienti modulari, scalabili e intelligenti, pensati per operare in sincronia con i carichi generativi più esigenti. A spiegarne le logiche infrastrutturali è Vertiv, azienda globale con sede a Westerville, Ohio (USA), specializzata nelle infrastrutture digitali critiche per data center, telecomunicazioni e ambienti industriali. Con un portafoglio che abbraccia soluzioni per l’alimentazione, il thermal management, la continuità operativa e i servizi a supporto, Vertiv è oggi un player strategico nella trasformazione dei data center in infrastrutture AI ready. E lo fa con un approccio ingegneristico che unisce scalabilità, affidabilità e sostenibilità.
“L’evoluzione del data center è condizionata da più fattori: l’aumento della potenza per rack, la crescente instabilità dei workload, la necessità di efficienza energetica e la richiesta di continuità operativa su scala industriale. Non si può più progettare l’infrastruttura separatamente dal calcolo – spiega Stefano Mozzato, VP Marketing EMEA di Vertiv –. Parliamo di ambienti dove la densità energetica per rack può superare i 100 o 130 kW, con curve di assorbimento pulsanti che mettono sotto stress alimentazione e raffreddamento. È un salto di scala che impone un cambio di prospettiva: l’intero sistema va pensato come un’unica unità operativa – quella che definiamo unit of computing – in cui ogni elemento è progettato per dialogare nativamente con gli altri, in modo sinergico. È come essere passati dalla diligenza al treno a levitazione magnetica”.
Alimentazione e raffreddamento: verso un’architettura integrata e intelligente
Nel momento in cui aumenta l’intensità computazionale, crescono le esigenze energetiche e termiche. In un’infrastruttura AI ready la sfida non è solo raffreddare i sistemi, ma farlo in modo efficiente, prevedibile e sostenibile. Il calore prodotto diventa una variabile di progetto, da governare per ridurre i consumi e, dove possibile, recuperare energia.
La gestione termica si afferma come leva strategica. I sistemi tradizionali di raffreddamento ad aria non sono più sufficienti: serve una progettazione termica avanzata basata sul liquid cooling. Già adottate nel mondo HPC, queste soluzioni estraggono il calore direttamente da GPU e CPU, mantenendo sotto controllo le temperature anche oltre i 100 kW per rack.
“La riduzione del PUE è un obiettivo concreto – puntualizza Mozzato –. L’efficienza energetica si traduce in risparmi reali, sostenibilità tangibile e maggiori performance. Non si tratta solo di erogare più energia. Un’infrastruttura AI ready è capace di adattarsi, bilanciare e distribuire la potenza in modo preciso, dinamico e sicuro. Anche il raffreddamento deve essere intelligente, flessibile e integrato nativamente. Il liquid cooling rappresenta la risposta più efficace, perché consente di operare in sicurezza anche sotto stress continuo, abilitando al contempo nuove logiche di sostenibilità. L’acqua di processo può essere riutilizzata per teleriscaldamento o altri impieghi termici. La sostenibilità non è più un principio astratto: è una necessità di progetto”.
Deployment accelerato: l’infrastruttura AI ready prefabbricata come unità pronta all’uso
Parallelamente, cambiano anche le modalità di deployment. Il data center AI-ready non è più un’infrastruttura da realizzare in loco, ma un modulo prefabbricato e pre-ingegnerizzato, completo di tutti i sottosistemi – dall’alimentazione al raffreddamento – testato in un ambiente controllato secondo parametri reali. Questo approccio accelera la messa in produzione, riduce i rischi progettuali e garantisce performance elevate fin dal primo avvio.
“Costruiamo ambienti completi e integrati, già testati in condizioni operative reali – ribadisce Mozzato –. Non si tratta più di assemblare impianti pezzo per pezzo sul campo, ma di mettere in funzione sistemi che arrivano pronti all’uso. Il data center non è più un edificio con server: è un ecosistema co-progettato. In questo approccio, informatica, alimentazione e raffreddamento operano come un tutt’uno sinergico. Questo è ciò che intendiamo quando parliamo di unit of computing: un’infrastruttura pre-ingegnerizzata in cui ogni componente – dalla distribuzione dell’energia al liquid cooling – è già integrato e orchestrato per operare come un sistema unico, con carichi AI-ready. È un cambio di paradigma che riduce l’imprevedibilità, aumenta l’efficienza e consente alle aziende di mettere in produzione le proprie piattaforme AI più velocemente, con performance stabili fin dall’avvio”.
Verso una gestione predittiva, integrata e adattiva
A completare il disegno infrastrutturale della Factory AI è il livello software, sempre più determinante per garantire prestazioni elevate, continuità operativa e sostenibilità misurabile.
In un’infrastruttura AI-ready, l’intelligenza operativa è parte dell’infrastruttura stessa: ogni componente è sotto controllo in tempo reale, orchestrato da software intelligenti in grado di adattare dinamicamente il funzionamento in base alle condizioni di carico.
“Parliamo di ambienti dove la gestione non può più essere statica o frammentata – sottolinea Mozzato –. Serve un livello di automazione avanzato, che consenta di ottimizzare l’uso delle risorse energetiche e termiche, anticipare anomalie, programmare interventi di manutenzione e garantire un bilanciamento continuo tra performance e sostenibilità. Grazie a sensoristica avanzata, algoritmi predittivi e automazione software, la gestione dell’infrastruttura diventa proattiva: il sistema è in grado di rilevare variazioni nei parametri ambientali e prestazionali, attivando in autonomia azioni correttive o di ottimizzazione e riducendo al minimo l’imprevedibilità».
Software-defined infrastructure: controllo, automazione e ottimizzazione real time
La presenza di digital twin e dashboard centralizzate consente ai team operativi di monitorare in tempo reale lo stato dell’AI fabric pianificare le manutenzioni, ridurre i consumi non necessari e intervenire rapidamente in caso di anomalie. È questo il passaggio chiave che trasforma l’infrastruttura fisica in una piattaforma computazionale dinamica, orchestrata da logiche intelligenti per supportare la complessità crescente dei workload generativi.
“Lavoriamo con i principali protagonisti dell’ecosistema AI, come ad esempio NVIDIA, per costruire infrastrutture capaci di sostenere modelli sempre più grandi e sofisticati – aggiunge Mozzato –. Non forniamo solo componenti: costruiamo la fabbrica dell’AI. In quest’ottica, stiamo già progettando soluzioni di alimentazione a 800 VDC per i nuovi ambienti AI ad altissima densità, riducendo le perdite e ottimizzando la distribuzione energetica. È un’estensione naturale della nostra visione che offre supporto integrato sia per architetture AC che DC”.
Empowerment operativo e cultura infrastrutturale: la visione oltre la tecnologia
Il valore di una infrastruttura AI-ready non si misura solo in kilowatt o in TeraFLOPS. Si misura nella capacità di abilitare le persone a prendere decisioni più consapevoli, rapide e informate. L’automazione predittiva, la trasparenza operativa e la coerenza progettuale offerte dalla Factory AI non alleggeriscono solo il carico fisico: trasformano il ruolo dei team IT, liberando tempo e risorse per attività a maggior valore, come l’ottimizzazione dei processi, la governance energetica e l’evoluzione strategica dei servizi.
“L’obiettivo è costruire un’infrastruttura che non sia solo potente, ma anche governabile – conclude Mozzato –. I nostri clienti vogliono sistemi che offrano visibilità, controllo e scalabilità, senza complessità inutili. È qui che l’infrastruttura diventa alleata: quando restituisce tempo e strumenti alle persone che la gestiscono, rendendo possibile un approccio proattivo e data-driven alla continuità operativa. Crediamo che il contesto faccia la differenza: un ambiente sano, che valorizza competenze e passione, è in grado di far emergere il potenziale delle persone”.
In questa direzione si inserisce anche il lavoro della Vertiv Academy, il programma di formazione continua con cui l’azienda supporta system integrator, operatori e responsabili tecnici nello sviluppo delle competenze necessarie a gestire e far evolvere ambienti AI-native. Perché la trasformazione infrastrutturale non è solo questione di tecnologie, ma anche di conoscenza, consapevolezza e cultura operativa.
