Eaton, azienda leader a livello globale nella gestione dell’energia, è in prima linea nello sviluppo di data center preparati ad affrontare la crescita esponenziale dell’intelligenza artificiale (AI). L'impatto di questa tecnologia è inarrestabile e la sua rivoluzione interessa sia le grandi aziende che i cittadini, con un utilizzo destinato ad affermarsi come quasi quotidiano e generalizzato in tutti i contesti sociali. In questo scenario, i data center svolgono un ruolo cruciale nel garantire lo sviluppo corretto dell'AI, che richiede l’elaborazione e la conservazione di una quantità di informazioni immensamente maggiore rispetto a qualsiasi altra tecnologia.

Il significativo aumento dei dati generati dall'intelligenza artificiale ha quindi sollevato nuove sfide che devono essere affrontate per adattare le infrastrutture alle esigenze attuali, senza trascurare la transizione energetica e gli obiettivi di riduzione dell'impatto ambientale. Eaton evidenzia quindi cinque aspetti fondamentali da considerare nella progettazione di data center pronti ad affrontare un futuro in cui l'AI avrà un ruolo sempre più rilevante.

• Maggiore capacità di archiviazione

L'ascesa dell'AI porta con sé un costante incremento nella creazione di contenuti. Dalla generazione quotidiana di informazioni alle risorse utilizzate per addestrare le piattaforme, la quantità di dati continua a crescere. Gli esperti di Eaton sottolineano quindi la necessità di adottare sistemi di archiviazione con capacità in espansione.

• Sicurezza dei dati e privacy

Con l'aumento della quantità di dati archiviati, è essenziale che i data center rafforzino le misure di sicurezza e privacy per proteggere le informazioni sensibili e rispettare le normative sempre più stringenti. Per raggiungere questo obiettivo, è fondamentale implementare sistemi avanzati, come la crittografia dei dati e i controlli di accesso basati sull'architettura Zero Trust.

• Scalabilità e flessibilità

Gli strumenti di intelligenza artificiale richiedono disponibilità immediata e, per questo motivo, i data center devono essere in grado di scalare rapidamente le proprie capacità. Questo implica la necessità di infrastrutture più flessibili, che utilizzano cioè soluzioni che abilitano la massima rapidità di espansione e l’adeguamento immediato alle nuove richieste.

• Necessità di nuove infrastrutture di rete

L'archiviazione massiva di dati per applicazioni di intelligenza artificiale impatta anche l'infrastruttura di rete dei data center. È di conseguenza fondamentale garantire una maggiore larghezza di banda e capacità, così da poter gestire efficacemente grandi volumi di dati.

• Efficienza energetica e sostenibilità:

Tutti questi aspetti, sebbene necessari per l'adozione dell'AI, comportano un aumento del consumo energetico e del relativo impatto ambientale. La compensazione rappresenta una sfida cruciale per i data center, che devono al contempo intraprendere una transizione energetica sostenibile e rispondere alla crescente domanda di dati. A questo proposito, Eaton sottolinea l'importanza di adottare tecnologie e pratiche che promuovano l'efficienza energetica nei sistemi di archiviazione, come l'uso di unità più performanti o l'applicazione dell'IA stessa per una gestione ottimizzata dell’energia.

“I data center hanno un impatto sulla nostra vita quotidiana maggiore di quanto pensiamo. Per garantire il futuro dell'intelligenza artificiale e sfruttare tutte le opportunità che essa offre, dobbiamo adattare le nostre strutture mantenendo come obiettivo l’efficienza” afferma Stefano Cevenini, Product Manager Power Quality e Data Center Segment Marketing Manager di Eaton Italia. “È quindi necessario adottare un approccio innovativo, che passa anche attraverso l’utilizzo delle energie rinnovabili, per servire i data center del futuro, con l'obiettivo di aumentarne la capacità senza compromettere sostenibilità ed efficienza".