In tutta Europa e nel Medio Oriente, l’adozione dell’IA sta accelerando a una velocità senza precedenti. Gli hyperscaler, gli operatori di colocation, i data center aziendali e le fabbriche di IA emergenti stanno rapidamente potenziando le proprie infrastrutture IT per supportare modelli sempre più complessi e set di dati di dimensioni enormi. Questa impennata sta determinando un aumento della domanda di energia, portando i requisiti di raffreddamento a livelli estremi.

Tradizionalmente, gli operatori hanno fatto affidamento sull’efficienza nell’utilizzo dell’energia (PUE) e sull’efficienza nell’utilizzo dell’acqua (WUE) come parametri di riferimento principali per l’efficienza operativa. Questi indicatori hanno ben servito il settore per anni: sono indicatori semplici e intuitivi dell’efficacia con cui una struttura utilizza energia e acqua.

Ma i carichi di lavoro di IA odierni, i chip avanzati e le architetture di raffreddamento a liquido stanno cambiando l’equazione. Poiché la potenza di calcolo diventa il fattore dominante del consumo energetico, la comunità dei data center si sta chiedendo se il PUE e il WUE da soli possano rappresentare appieno l’efficienza, la sostenibilità o le prestazioni operative.

I chip di nuova generazione progettati per l’IA e il calcolo accelerato operano con profili termici e caratteristiche prestazionali molto diversi rispetto alle CPU tradizionali. Generano carichi termici molto più elevati, dipendono fortemente dal raffreddamento a liquido e offrono prestazioni di calcolo notevolmente diverse a seconda della temperatura di esercizio.

Ciò crea tre sfide fondamentali per gli operatori

Il PUE non tiene conto della potenza di calcolo
Una struttura potrebbe registrare un PUE eccellente, ma fornire una potenza di calcolo relativamente bassa. Poiché si prevede che la domanda globale di potenza di calcolo triplicherà – passando da 82 GW nel 2025 a oltre 220 GW entro il 2030 secondo McKinsey & Company – le organizzazioni hanno bisogno di metriche che tengano conto del lavoro utile, non solo del rapporto tra energia in entrata ed energia in uscita.

La variabilità climatica e del raffreddamento distorce le misurazioni
I data center dedicati all’IA situati in climi più caldi o in regioni con scarsità d’acqua devono affrontare realtà ambientali che influenzano intrinsecamente sia il PUE che il WUE. Un sito con un sistema di raffreddamento altamente ottimizzato può comunque apparire “inefficiente” a causa della geografia piuttosto che per motivi ingegneristici.

I carichi di lavoro dell’IA modificano il rapporto tra raffreddamento, temperatura e rendimento
Un chip può funzionare “adeguatamente” a temperature più elevate – migliorando il PUE grazie alla riduzione del raffreddamento meccanico – ma fornire un rendimento di calcolo superiore a temperature più basse. In questo caso il PUE peggiora, le prestazioni di calcolo aumentano e la produttività totale del sistema cresce. Questa contraddizione evidenzia perché le metriche odierne non sono sufficienti per gli ambienti basati sull’IA.

Per valutare l’efficienza nelle strutture moderne – specialmente quelle che supportano applicazioni di IA, hyperscale e colocation ad alta densità – gli operatori devono combinare le metriche relative all’energia e all’acqua con KPI incentrati sulla potenza di calcolo. Una serie sempre più ampia di metriche avanzate offre una visione più completa e scalabile delle prestazioni.

• La «Performance Per Watt» (PPW) misura la potenza di calcolo per unità di energia. Un approccio olistico per allineare le prestazioni IT all’efficienza della struttura.
• La produttività energetica del data center (DCeP) valuta la quantità di “lavoro utile” (attività completate, dati elaborati, ecc.) prodotta per ogni unità di energia consumata.
• L’efficienza della potenza di calcolo (CPE) esprime la potenza di calcolo erogata per unità di energia. Ideale per operazioni ad alto impiego di IA.
• Il calcolo proporzionale all’energia (EPC) valuta l’efficienza con cui un sistema regola il consumo energetico in relazione al carico di lavoro. Più il consumo energetico segue da vicino la domanda di calcolo, meglio è.
• Efficienza ecologica (GE) collega la potenza di calcolo all’impatto in termini di emissioni di carbonio, consentendo un processo decisionale allineato alla sostenibilità.
• Prestazioni per litro (PPL) allinea il consumo idrico alla potenza di calcolo – fondamentale per le regioni che devono affrontare la scarsità d’acqua o un elevato controllo normativo.

Perché questi indicatori sono importanti
Questi nuovi indicatori consentono alle parti interessate di valutare non solo l’efficienza delle risorse della struttura, ma anche il valore generato da ogni kilowatt, litro e tonnellata di capacità di raffreddamento. Essi ridefiniscono il modo in cui gli operatori valutano le decisioni di progettazione, l’architettura di raffreddamento, le temperature dei chip e le strategie di sostenibilità.

Tuttavia, questo kit di strumenti ampliato comporta anche una maggiore complessità. La convergenza tra raffreddamento ad alta densità, elettrificazione, strategia idrica, controlli avanzati, modellizzazione e variazioni normative regionali richiede un approccio più integrato.

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Questo articolo si basa su un white paper redatto da Danielle Rossi, Direttrice globale per il raffreddamento mission-critical presso Trane Technologies.
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