Il ‘time to power’: la chiave per l’efficienza delle infrastrutture AI

Con l’evoluzione delle tecnologie AI, il concetto di ‘time to power’ sta emergendo come un indicatore fondamentale per la prontezza delle infrastrutture necessarie. Non basta più che l’elettricità sia disponibile; è essenziale che l’energia programmabile arrivi ai data center in modo tempestivo e affidabile.

I data center dedicati all’AI, sempre più grandi e concentrati, richiedono una fornitura di energia continua e senza interruzioni. La capacità di alimentazione non solo determina la velocità con cui queste infrastrutture possono essere attivate, ma anche la loro capacità di trasformare gli investimenti tecnologici in valore operativo.

In questo contesto, il gas naturale si sta affermando come una fonte ponte cruciale per garantire una generazione continua di energia. Secondo recenti analisi, la domanda di gas legata all’AI potrebbe aumentare significativamente, passando da circa 1,6 miliardi di piedi cubi al giorno (Bcf/d) attuali a 5,2 Bcf/d entro il 2030, e addirittura tra 7,6 e 11,5 Bcf/d entro il 2035.

Tuttavia, avere gas disponibile non è sufficiente. Il vero vincolo è rappresentato dalla ‘deliverability’, ovvero la capacità di produrre, trasportare, immagazzinare e fornire combustibile alla pressione necessaria attraverso le infrastrutture esistenti. Vari fattori, come permessi, diritti di passaggio delle condotte e risorse umane specializzate, possono allungare i tempi di sviluppo delle infrastrutture necessarie.

La competizione per attrezzature e capacità industriale influisce anche sulla valutazione delle opzioni disponibili. Le soluzioni più economiche potrebbero risultare più lente da realizzare, mentre quelle già pronte a livello logistico potrebbero essere preferite. Pertanto, la pianificazione e la selezione dei siti devono tenere conto della capacità di garantire energia affidabile nei tempi richiesti, piuttosto che limitarsi a considerare la disponibilità futura.

Per rispondere a queste esigenze, stanno emergendo modelli innovativi, come la generazione ‘behind-the-meter’, che accoppia impianti a gas situati in loco o nelle vicinanze a forniture ferme. Inoltre, configurazioni con pipeline dedicate e soluzioni integrate che connettono fornitura, trasporto e stoccaggio stanno diventando sempre più comuni.

Le stime indicano che oltre il 30% della domanda di gas legata all’AI potrebbe essere soddisfatta attraverso impianti ‘behind-the-meter’ entro il 2035. La costruzione della prossima generazione di infrastrutture AI richiederà una cooperazione più stretta tra hyperscaler, sviluppatori di data center, utility, fornitori di gas e operatori di pipeline.

Le aziende che sapranno trattare l’approvvigionamento energetico come una capacità strategica e riconoscere il ruolo fondamentale del gas nel garantire la disponibilità e l’operatività delle infrastrutture AI saranno quelle meglio posizionate nel mercato. In sintesi, nel confronto per scalare l’AI, il ‘time to power’ può determinare il ‘time to value’.