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EconomiaEnergia

L’AI ha una fame insaziabile: i Data Center montano motori d’aereo per aggirare i ritardi della rete elettrica

L’Intelligenza Artificiale non può aspettare i 7 anni necessari per allacciarsi alla rete elettrica. I colossi Tech aggirano l’ostacolo comprando turbine di aerei e generatori diesel, pagando l’energia il doppio e ignorando l’impatto ambientale pur di alimentare subito i server.

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Mentre le utility arrancano con tempi di attesa biblici, Big Tech paga il doppio pur di avere energia subito. E l’ambiente? Può attendere.

La corsa all’Oro dell’Intelligenza Artificiale si sta scontrando con un ostacolo fisico, molto meno virtuale degli algoritmi: la mancanza di elettroni. La rete elettrica non riesce a tenere il passo con la domanda esplosiva dei data center e, in un classico esempio di mercato che aggira la burocrazia e i limiti infrastrutturali, gli sviluppatori stanno ricorrendo a soluzioni drastiche. Se la rete non c’è, se la costruiscono in casa, minigrid, reti locali, letteralmente montando motori di aerei collegati a generaziori e piazzati nei cortili dei server farm.

La situazione, riportata dal Financial Times, svela un paradosso industriale notevole. I tempi di attesa per connettersi alla rete elettrica tradizionale possono arrivare fino a sette anni. Un’eternità per un settore, quello dell’AI, dove un mese vale un anno. Di conseguenza, i colossi del tech stanno acquistando turbine “aeroderivate” (sostanzialmente motori a reazione adattati per uso terrestre) e generatori diesel o a gas per rendersi indipendenti.

Il mercato delle turbine decolla (senza volare)

L’ironia della sorte vuole che aziende nate per l’aviazione stiano facendo cassa tenendo i motori a terra.

  • GE Vernova ha visto gli ordini per le sue turbine aeroderivate aumentare di un terzo. Sta fornendo quasi 1 Gigawatt di potenza per il progetto “Stargate” (OpenAI, Oracle, SoftBank) in Texas.

  • ProEnergy sta vendendo turbine da 50 megawatt basate sui cuori dei motori Boeing 747.

  • Boom Supersonic, startup che prometteva il ritorno dei voli supersonici, ora finanzia il suo sogno aeronautico vendendo turbine a terra. Il CEO Blake Scholl ha raccontato un aneddoto gustoso: Sam Altman (OpenAI) lo ha chiamato implorando: “Per favore, per favore, per favore costruiteci qualcosa”.

Questi generatori, nati come sistemi di backup, stanno diventando la fonte di energia primaria, in assenza di una rete che possa fornire una quantità di energia adeguata alla domanda. 

Costi e Ambiente: il conto è salato

Questa fretta ha un prezzo, sia economico che ambientale. L’efficienza di un generatore in loco non può competere con le economie di scala di una grande centrale.

Ecco un confronto rapido basato sulle stime di BNP Paribas:

VoceRete Elettrica (Industriale)Generazione In-Loco (Gas/Turbine)
Costo stimato~$80-90 per MWh$175 per MWh
EmissioniVariabili (mix energetico)Alte (minore efficienza)
Tempi di attivazioneAnni (fino a 7)Mesi

Del resto non sono turbine ottimizzate per la produzione elettrica, ma per altri usi. Gli analisti notano che il costo dell’energia autoprodotta è quasi il doppio rispetto alla media industriale. Ma per Big Tech, il costo dell’energia è irrilevante rispetto al costo di arrivare secondi nella corsa all’AI.

Il paradosso “Green” e la politica

Mentre l’Europa e gli USA spingono per la transizione verde, la realtà fisica impone il ritorno al fossile “sporco” e decentralizzato. Le autorità di regolamentazione, messe alle strette, stanno allentando i vincoli. In Virginia, la “Data Center Alley”, si valuta di permettere l’uso più frequente di generatori diesel. Chris Wright, Segretario all’Energia, ha suggerito pragmaticamente di requisire i generatori di backup esistenti per fortificare la rete. La cosa però puzza di ridicolo: se la rete non è in grado di fornire l’energia necessaria il generatore di backup, sin dall’inizio, è quello principale, non quello ‘demergenza. 

Mark Dyson del Rocky Mountain Institute avverte: le emissioni saranno molto peggiori rispetto all’uso della rete. Ma in questo momento, tra salvare il pianeta e addestrare ChatGPT-5, il mercato ha scelto chiaramente la seconda opzione, più attraente economicamente. Resta da vedere se questa domanda reggerà o se, come suggeriscono alcuni analisti, si sgonfierà quando gli “hyperscalers” rallenteranno le spese in conto capitale. Per ora, il rombo dei motori d’aereo si sente a terra, non in cielo. Oppure se arriverà qualche innovazione tecnologica in grado di far calare l’assorbimento dei data center. 

Data Center: sarà una bolla? Unsplash


Domande e risposte

Perché i data center usano motori di aerei invece della normale rete elettrica?

La motivazione principale è la velocità. Connettersi alla rete elettrica tradizionale può richiedere fino a sette anni a causa della burocrazia e della mancanza di infrastrutture di trasmissione adeguate. I motori di aerei adattati (turbine aeroderivate) e i generatori a gas possono essere installati e attivati molto rapidamente, permettendo ai data center di operare subito e addestrare i modelli di intelligenza artificiale senza attendere i tempi biblici delle utility pubbliche.

Questa soluzione è sostenibile dal punto di vista ambientale?

No, è decisamente meno sostenibile rispetto all’uso della rete. I generatori in loco, essendo più piccoli, sono meno efficienti delle grandi centrali a ciclo combinato e non beneficiano del mix di energie rinnovabili spesso presente nella rete nazionale. L’uso di turbine a gas o generatori diesel “dietro il contatore” comporta emissioni di CO2 e inquinanti locali significativamente più alte. Tuttavia, le normative ambientali vengono in alcuni casi allentate per accomodare questa urgenza tecnologica.

Quanto costa produrre energia in questo modo?

Costa molto di più. Secondo le stime di BNP Paribas, l’energia prodotta in loco con impianti a gas dedicati può costare circa 175 dollari per megawattora. Questo è all’incirca il doppio rispetto al prezzo medio dell’elettricità per i clienti industriali collegati alla rete. Tuttavia, per le aziende tecnologiche impegnate nella corsa all’AI, questo sovraccosto è accettabile pur di garantire l’operatività immediata, dato che il costo dell’energia è una frazione del valore economico potenziale dei loro modelli.

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