Entro il 2027, la dimensione del mercato dei data center green aumenterà di circa 147 miliardi di dollari
Con il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa, come il popolare ChatGPT, la domanda di potenza di calcolo nei data center è aumentata. Le applicazioni di intelligenza artificiale leggono grandi quantità di dati e consumano più elettricità rispetto ai software tradizionali. La GPU utilizzata per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale generativa ha un consumo energetico elevato e richiede anche ulteriore energia di raffreddamento.
Secondo le stime, in termini di dati macro, l’intelligenza artificiale potrebbe rappresentare dal 3% al 4% della domanda globale di elettricità entro il 2030. A causa dell’aumento dei server di intelligenza artificiale, il consumo energetico nei data center è aumentato in modo significativo. McKinsey prevede che entro il 2030 il consumo di elettricità nei data center sarà più che raddoppiato.
L’aumento del consumo e dei costi di elettricità è un fattore chiave che guida la crescita del mercato. Il consumo energetico del data center è molto elevato e, con la crescente domanda di applicazioni più potenti come veicoli autonomi, streaming multimediale e 5G, il consumo energetico del data center può crescere in modo esponenziale e necessita di molta energia per fornire attrezzature diverse.
Per affrontare le enormi sfide legate alla domanda di energia nei data center, è necessario adottare varie misure, tra cui hardware per il risparmio energetico, soluzioni di raffreddamento innovative, energia verde e strategie più ampie di sviluppo sostenibile.
L'uso di chip a risparmio energetico è la pietra angolare per migliorare l'efficienza energetica nei data center. I chip a risparmio energetico presentano un'architettura avanzata e funzioni di gestione energetica, che svolgono un ruolo cruciale nel ridurre al minimo il consumo energetico dell'hardware del data center. Questi chip possono allocare e utilizzare in modo più efficace le risorse hardware, migliorando così le prestazioni per watt. Ad esempio, rispetto alle generazioni precedenti di processori Intel Xeon, lo Xeon di quarta generazione ha migliorato l'efficienza media delle prestazioni per watt per i carichi di lavoro target di 2,9 volte quando si utilizzano acceleratori integrati. Nel 2022, l'efficienza energetica del chip AI della GPU H100 di Nvidia sarà quasi il doppio di quella del prodotto A100 della generazione precedente.
Inoltre, un'altra misura efficace per ridurre il consumo energetico nei data center consiste nell'adottare soluzioni di raffreddamento più efficienti su larga scala, riducendo la percentuale di consumo energetico di raffreddamento, e un indicatore chiave è la "Power Use Efficiency" (PUE). Negli ultimi dieci anni, nonostante un aumento 6-volte della potenza di elaborazione e un aumento 25-volte della capacità di archiviazione, il consumo energetico dei data center globali è aumentato solo del 6% dal 2006 al 2018. Questa significativa efficienza il miglioramento è attribuito alla diminuzione del PUE.
Secondo le stime, il mercato dei data center green dovrebbe aumentare di 146,95 miliardi di dollari tra il 2022 e il 2027, con un tasso di crescita annuo composto del 24,63%. Con la crescente diffusione del raffreddamento a liquido (in particolare DLC con raffreddamento a liquido diretto) su larga scala, il PUE dei data center che entreranno nell'era del raffreddamento a liquido sarà inferiore a 1,3. La tecnologia di raffreddamento a liquido può non solo migliorare l’efficienza di raffreddamento complessiva dei data center, ma anche soddisfare le esigenze di raffreddamento dei chip ad alta densità di potenza, ridurre la dipendenza dai sistemi di condizionamento dell’aria ad alto consumo energetico e promuovere lo sviluppo ambientale sostenibile.
