L’affermazione dell’intelligenza artificiale sta modificando profondamente il modo in cui vengono progettati e costruiti i data center. L’aumento della densità di calcolo richiesto dai modelli generativi e dai sistemi di training avanzati sta infatti imponendo nuovi requisiti in termini di alimentazione elettrica, raffreddamento, affidabilità operativa e gestione dell’energia. In questo contesto Siemens ha annunciato lo sviluppo di una nuova reference architecture realizzata insieme a Nvidia, Fluence e con il contributo delle tecnologie di nVent, pensata specificamente per supportare la nuova generazione di infrastrutture AI basate sulla piattaforma Nvidia Vera Rubin.

L’iniziativa si inserisce nel più ampio progetto NVIDIA DSX, l’insieme di blueprint e modelli di riferimento con cui il produttore statunitense intende accelerare la realizzazione delle cosiddette AI Factory, grandi infrastrutture dedicate all’addestramento e all’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale su scala industriale. La reference architecture sviluppata da Siemens traduce questi principi in un progetto concreto focalizzato sugli aspetti elettrici, energetici e di controllo dell’infrastruttura.

Il progetto è stato sviluppato per supportare la piattaforma Nvidia DSX Vera Rubin NVL72, una configurazione destinata a sistemi AI particolarmente esigenti dal punto di vista energetico. La capacità prevista raggiunge i 136 megawatt complessivi, con un carico IT di circa 100 megawatt, valori che evidenziano la crescente richiesta di energia associata alle infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale.

Uno degli aspetti più rilevanti della proposta riguarda l’approccio end-to-end: la reference architecture copre l’intera catena elettrica del data center, dalla connessione alla rete di distribuzione in media tensione fino all’alimentazione dei rack che ospitano i sistemi di elaborazione. L’architettura comprende il collegamento alla rete elettrica a 34,5 kV, i sistemi di distribuzione in media tensione, i moduli di conversione e distribuzione in bassa tensione e le interfacce finali verso le infrastrutture di calcolo.

La sempre maggiore densità di GPU e acceleratori AI all’interno dei rack rende infatti necessario ripensare l’infrastruttura elettrica dei data center. Se fino a pochi anni fa la progettazione era principalmente orientata a garantire disponibilità e continuità operativa, oggi occorre anche affrontare consumi energetici molto elevati e variazioni di carico rapide e imprevedibili, tipiche dei workload AI. In questo scenario la standardizzazione delle architetture può contribuire, nelle intenzioni, a ridurre la complessità progettuale e accelerare la costruzione di nuovi impianti.

Un ruolo importante all’interno del progetto è svolto da Fluence, società specializzata nei sistemi di accumulo energetico. Le sue tecnologie sono state integrate nella reference architecture per affrontare problematiche come la stabilità della rete elettrica e la gestione delle oscillazioni di domanda associate ai carichi AI. Le batterie e i sistemi di energy storage possono contribuire a stabilizzare tensione e frequenza, supportare il riavvio delle infrastrutture in caso di interruzione della rete e gestire in modo più efficiente i picchi di consumo.

Anche il contributo di nVent si concentra su una delle principali criticità dei nuovi data center AI: la gestione delle elevate densità energetiche. L’azienda lavora da tempo con Siemens allo sviluppo di architetture che integrano alimentazione elettrica e raffreddamento a liquido, una tecnologia sempre più necessaria per dissipare il calore prodotto dai sistemi di intelligenza artificiale.

La diffusione di reference architecture rappresenta una tendenza crescente nel mercato dei data center e delle AI Factory. Con l’aumento delle dimensioni e della complessità dei data center AI, operatori cloud, hyperscaler e fornitori di servizi di colocation stanno cercando modelli progettuali già validati che consentano di ridurre rischi, tempi di implementazione e costi di progettazione. Siemens sostiene che l’utilizzo di blueprint standardizzati permetta di ottenere prestazioni più prevedibili e una maggiore uniformità tra siti distribuiti a livello globale.

La nuova architettura conferma inoltre il progressivo avvicinamento tra il mondo dell’energia e quello dell’infrastruttura digitale. L’intelligenza artificiale sta trasformando il data center da semplice struttura IT a sistema industriale complesso, nel quale alimentazione elettrica, accumulo energetico, raffreddamento, automazione e software di gestione diventano elementi strettamente interdipendenti. La capacità di integrare questi componenti in modo coordinato è destinata a diventare un fattore rilevante per sostenere la crescita delle AI Factory previste nei prossimi anni.