Il ‘time to power’: un nuovo standard per le infrastrutture AI

Con l’evoluzione delle tecnologie AI, il concetto di ‘time to power’ sta emergendo come un indicatore cruciale per la prontezza delle infrastrutture dedicate. Non basta più che l’elettricità sia generata, ma è essenziale che l’energia programmabile raggiunga i data center nel momento e nel luogo richiesti.

I data center per l’intelligenza artificiale sono caratterizzati da dimensioni maggiori e una concentrazione elevata, richiedendo una continuità di alimentazione che tollera pochissime interruzioni. La capacità di alimentazione diventa quindi un fattore determinante per l’implementazione e la velocità con cui queste infrastrutture possono entrare in servizio, trasformando così gli investimenti tecnologici in valore operativo.

In questo contesto, il gas naturale si sta affermando come una fonte ponte fondamentale per garantire una generazione continua. Secondo analisi di scenario, la domanda di gas legata all’AI potrebbe aumentare da circa 1,6 Bcf/d (miliardi di piedi cubi al giorno) oggi a 5,2 Bcf/d entro il 2030, e 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 consegnare combustibile alla pressione richiesta. Fattori come permessi, diritti di passaggio delle condotte e manodopera specializzata possono allungare i tempi di sviluppo, rendendo la competizione per le risorse industriali un elemento chiave nella valutazione delle opzioni energetiche.

La selezione dei siti per le nuove infrastrutture deve quindi considerare non solo la disponibilità futura di energia, ma anche la capacità di garantire energia affidabile nei tempi richiesti. In risposta a queste necessità, stanno emergendo modelli innovativi, come la generazione behind-the-meter, che permette di accoppiare impianti a gas on-site o nelle vicinanze a forniture ferme.

Stime indicano che oltre il 30% della domanda di gas legata all’AI potrebbe essere soddisfatta tramite impianti behind-the-meter entro il 2035. Per costruire la prossima generazione di infrastrutture AI, sarà necessaria una collaborazione più stretta tra hyperscaler, sviluppatori di data center, utility, fornitori di gas e operatori di pipeline.

Le aziende che meglio si posizioneranno saranno quelle che considerano l’approvvigionamento energetico come una capacità strategica, riconoscendo il ruolo critico del gas nel rendere disponibili e mantenere operative le capacità AI. In sintesi, nel confronto per scalare l’AI, il ‘time to power’ può determinare il ‘time to value’.