Data center, quando il calcolo segue la rete elettrica

La crescita dell’intelligenza artificiale sta trasformando i data center in una delle nuove grandi voci della domanda elettrica. Secondo l’IEA, il loro consumo globale potrebbe quasi raddoppiare, passando da circa 485 TWh nel 2025 a 950 TWh nel 2030. Nello stesso periodo, quello dei data center dedicati principalmente all’AI potrebbe triplicare.

La risposta più immediata è cercare nuova capacità: più generazione, più reti, più accumulo. Ma esiste anche un’altra possibilità. Non tutta la domanda dei data center è necessariamente rigida. Una parte del calcolo può essere spostata nel tempo, trasferita altrove o rallentata senza compromettere i servizi che richiedono una risposta immediata.

È qui che il rapporto tra cloud e sistema elettrico comincia a cambiare.

Non tutti i calcoli devono essere eseguiti subito

Una richiesta a un assistente AI, una ricerca o un servizio online interattivo devono essere elaborati quasi immediatamente. Altri workload hanno caratteristiche diverse.

Training di modelli, elaborazioni batch, preprocessing dei dati, backup, rendering e molte operazioni interne possono avere una scadenza invece di un istante preciso di esecuzione. Se un processo deve essere completato entro alcune ore, il sistema può decidere quando farlo partire. Se può essere eseguito in più data center, può anche scegliere dove.

Questa elasticità esiste già. Google, per esempio, utilizza sistemi capaci di ridurre temporaneamente alcuni carichi non urgenti quando una rete elettrica locale è sotto pressione, rimandandoli oppure trasferendoli verso un altro data center. La stessa infrastruttura era stata sviluppata per concentrare alcune elaborazioni nei momenti e nei luoghi con maggiore disponibilità di energia carbon-free.

Il punto non è spegnere i data center quando manca energia. È distinguere ciò che deve essere eseguito adesso da ciò che può aspettare.

Lo scheduler cloud può diventare anche uno strumento energetico

Oggi gli orchestratori dei grandi sistemi cloud distribuiscono il calcolo cercando di utilizzare al meglio server e acceleratori, rispettare gli SLA, ridurre la latenza e completare i job entro le scadenze.

A questi parametri può aggiungersene un altro: la situazione della rete elettrica.

Se in una determinata area c’è congestione, un workload differibile potrebbe essere posticipato. Se altrove esiste capacità disponibile, potrebbe essere trasferito. Se una forte produzione rinnovabile crea alcune ore particolarmente favorevoli, parte del calcolo potrebbe concentrarsi proprio in quella finestra.

È un cambiamento più profondo del semplice risparmio energetico. Significa coordinare due infrastrutture che finora sono state gestite quasi separatamente: quella che distribuisce elettricità e quella che distribuisce capacità di calcolo.

L’IEA considera proprio la flessibilità della domanda uno degli strumenti necessari per affrontare la crescita di carichi concentrati come i data center. Connessioni non completamente garantite, demand response e sistemi energetici installati direttamente nei campus potrebbero consentire connessioni più rapide e un uso più efficiente delle infrastrutture esistenti.

Da grande consumatore a risorsa per la rete

Il passaggio successivo riguarda ciò che si trova dentro il data center.

Batterie, UPS e sistemi di generazione locale sono stati storicamente installati soprattutto per garantire continuità operativa. Con una gestione diversa possono diventare anche risorse utilizzabili nei momenti di maggiore stress della rete.

Secondo l’IEA, entro il 2030 nei data center potrebbero essere installati globalmente tra 20 e 25 GW di batterie. Se regolazione e incentivi lo permetteranno, una parte di questa capacità potrebbe contribuire direttamente alla stabilità del sistema elettrico.

La flessibilità diventerebbe quindi doppia: spostare l’energia e spostare il calcolo.

Ed è probabilmente qui che il tema dei consumi dell’AI cambia prospettiva. La domanda non è più soltanto quanta elettricità servirà per alimentare i nuovi data center, ma quanto intelligentemente potrà essere utilizzata.

Un data center non deve necessariamente comportarsi come un carico costante che la rete è obbligata a servire in ogni momento. Una parte della sua domanda può diventare programmabile.

Finora il sistema elettrico ha portato energia dove si trovava il calcolo. Con l’espansione dell’AI, in alcuni casi potrebbe essere anche il calcolo a cominciare a muoversi seguendo l’energia.