Domanda energetica per i data center: perché sta diventando un fattore chiave nell’ambito ESG?
La crescita della domanda energetica dei data center è un tema che impatta direttamente sulle performance ESG perché incide direttamente sulle emissioni a livello di Scope 2 e sulle scelte di approvvigionamento energetico.
In relazione alla dimensione Environmental gli interventi sulla domanda energetica hanno effetti sull’efficienza, sul raffreddamento sostenibile, sull’utilizzo di energia low carbon per contenere l’impronta climatica.
Sul piano Social, la domanda energetica per i data center chiama in causa impatti sul territorio come il consumo di acqua, la pressione sulla rete locale e la trasparenza verso comunità e stakeholder.
Sul piano della Governance infine una corretta gestione della domanda energetica impone metriche e reporting solidi ovviamente relativamente all’energia, alle emissioni di CO2 ai controlli su fornitori e infrastrutture.
Cosa si intende esattamente per domanda energetica per i data center?
Per comprendere la portata della domanda energetica dei data center in termini di impatto a livello di transizione energetica, di trasformazione sostenibile e di ambiente sostenibile occorre fare un piccolo passo indietro e chiarire che per domanda energetica dei data center si intende nello specifico la quantità di elettricità necessaria per far funzionare un centro dati: non solo i server, ma anche raffreddamento, alimentazione di continuità, networking e servizi di facility management in generale relativi alla gestione ambientale.
In pratica è il “carico” che il data center richiede alla rete, misurato in potenza (MW) e in consumi annui (MWh/TWh).
È un concetto importante perché ha un impatto diretto sui costi operativi, sulla progettazione dell’infrastruttura e sulla sostenibilità.
In particolare poi negli ultimi anni la domanda energetica per i data center è diventata un tema di politica industriale, perché la crescita dei data center incide sulla pianificazione di reti, generazione e investimenti.
Quanto vale la domanda energetica per i data center?
A livello globale, l’IEA (si tratta di una delle fonti di dati che permettono di comprendere questo scenario ma come vedremo più avanti ci sono altri attori e altre fonti che stanno definendo i contorni di questo fenomeno. In questo caso specifico, in relazione all’IEA si suggerisce la visione QUI del servizio Energy and AI Observatory di IEA stessa n.d.r.) stima consumi dei data center intorno a 415 TWh nel 2024 e prevede che possano arrivare a circa 945 TWh nel 2030, quindi più che raddoppiare.
Questa traiettoria spiega perché utilities e governi guardano ai data center come a nuovi “grandi clienti” capaci di spostare domanda e priorità infrastrutturali.
Il fattore che più sta influenza questa evoluzione è l’intelligenza artificiale. L’AI non aumenta solo il numero di server: aumenta soprattutto la densità di calcolo e quindi il calore da smaltire, spingendo verso rack più potenti e raffreddamento avanzato.
Secondo l’IEA, l’AI sarà il driver più rilevante alla base di questa crescita con i data center “AI-optimized” destinati a crescere molto più rapidamente dei data center tradizionali.
Come sta evolvendo la domanda energetica dei data center entro il 2030
Il panorama energetico globale sta affrontando una straordinaria trasformazione spinta dalla crescita incessante dell’intelligenza artificiale e dalla costante domanda di infrastrutture dati legacy. L’impatto di questa trasformazione sull’economia, sull’industria e sulle società si concretizza in una ricca serie di effetti che hanno come punto di di riferimento il rapporto tra AI ed energia a cui si riallaccia direttamente la doppia relazione tra AI e ESG e tra AI e sostenibilità.
Per approfondire la conoscenza dello scenario che si sta plasmando con questa relazione Goldman Sachs research ha realizzato lo studio “AI/Data Center Power Demand: The 6 Ps driving growth and constraints” (vai QUI per accedere allo studio in forma integrale n.d.r.)
La crescita inarrestabile della domanda di energia per data center
Secondo le ultime analisi di Goldman Sachs, la domanda totale di energia per i data center (sia quelli espressamente necessari per sostenere lo sviluppo dell’AI, sia quelli non-AI) è destinata a crescere del 175% entro il 2030 rispetto ai livelli del 2023. Dal report emerge come questa proiezione rappresenti una significativa revisione al rialzo rispetto alle stime precedenti, che prevedevano un incremento del 165%.
Per comprendere l’entità di questo cambiamento, gli analisti sottolineano che tale incremento equivale ad aggiungere alla rete globale il consumo energetico di un Paese tra i primi 10 consumatori mondiali. Questo fenomeno sta accelerando la crescita della domanda elettrica a livelli che, in mercati come quello degli Stati Uniti, non si vedevano dagli anni ’90.
AI e carichi di lavoro legacy: una doppia spinta
Mentre sull’AI si concentra l’attenzione principale, il report mette in evidenza come la domanda complessiva sia il frutto di un mix di diversi carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale e data center tradizionali. Negli Stati Uniti, si prevede che la richiesta energetica provenienete dai data center sia destinata a rappresentare qualcosa come l’11% della domanda totale di energia entro il 2030. Si tratta di una crescita assolutamente importante e all’interno di questa quota, si stima che l’AI coprirà circa il 39% della domanda dei data center, mentre i carichi non-AI rappresenteranno il restante 61%.
Quali sono i fattori chiave per comprendere come cambia la domanda energetica nel mondo data center?
La rivoluzione dell’AI è indiscutibilmente un fenomeno “energy-driven”, sia nell’accezione di un aumento “esplosivo” nella domanda di energia sia a livello di trasformazione nelle forme e nelle modalità in cui la domanda si concretizza nella realtà. Di fatti i data center sono destinati a diventare un elemento chiave nell’ambito della complessa catena dell’energia, e sono nello stesso tempo un fattore di resilienza per infrastrutture e competenze.
Il report mette in evidenza come le emissioni di CO2 potrebbero crescere nel breve, mentre grazie all’introduzione di innovazioni, cleantech e mix energetico (considerando l’eventuale utilizzo del nucleare nel lungo periodo) potrebbero ridurre l’intensità emissiva nel decennio successivo.
Goldman Sachs ha voluto sintetizzare gli effetti e le prospettive della corsa ai data center in sei variabili chiave, le “6 P”, che secondo lo studio si accrediteranno come fattori di crescita da una parte o come vincoli o freni dall’altra.
Dalla pervasività dell’Ai all’innovazione nella distribuzione di energia
II percorso delle “6 P” parte dalla pervasività dell’AI: ovvero dal concetto secondo il quale più l’AI entra nei processi quotidiani, più la domanda di calcolo resta strutturale nel lungo periodo. In questo ambito il fattore chiave è l’inferenza, vale a dire l’utilizzo dei modelli in produzione in cui l’evoluzione di modelli più “ragionanti” potrebbe rendere l’AI meno energivora. Il passaggio immediatamente successivo è legato alla produttività del calcolo con i chip che diventano più potenti e, in teoria, più efficienti. Anche se entra in gioco, secondo il repport, il paradosso di Jevons secondo il quale l’efficienza non riduce necessariamente i consumi totali, ma con il fatto che rende conveniente aumentare la domanda di calcolo induce ad aumentare gli investimenti. Naturalmente c’è poi il fattore legato ai prezzi dell’elettricità e si deve considerare che l’energia può rincarare per scarsità o in ragione di politiche che influenzano il mercato e si tratta di un fattore che è strettamente legato alla “P” di policy, ovvero al sistema di incentivi e di regole con cui si governa il mondo dell’energia.
C’è poi un altro fattore che seppur indirettamente presenta un impatto considerevole e riguarda la disponibilità di parti a livello di supply chain dove i tempi di consegna delle apparecchiature sono destinati a influenza anche in modo consistente quali soluzioni energetiche verranno attivate prima. Più ancora che i componente tecnologici la grande criticità è nei talenti, nella disponibilità di persone.
Le “6 P” alla base della domande energetica data center in dettaglio
Come sono e come si sviluppano i sei fattori determinanti, nella forma delle “6 P” in dettaglio.
Pervasività dell’AI (Pervasiveness)
La diffusione capillare delle soluzioni di AI sarà fondamentale per sostenere la domanda a lungo termine. Più nello specifico un’area di monitoraggio critico è rappresentata della fase di inferenza che si ritiene oggi abbia un’intensità energetica inferiore rispetto alla fase di addestramento (training), sebbene questo sia oggetto di dibattito in base alle future innovazioni nel campo del ragionamento e dell’automazione.
Produttività di server e calcolo (Productivity)
Il report evidenzia un paradosso tecnologico: mentre i nuovi chip AI aumentano la velocità di calcolo, l’efficienza stessa potrebbe stimolare una domanda ancora maggiore. Questo fenomeno, noto come Paradosso di Jevons, suggerisce che i guadagni di efficienza potrebbero non ridurre il consumo totale, ma piuttosto incentivare un impegno di capitale ancora più massiccio per sfruttare la maggiore potenza disponibile. Attualmente, si osserva che le innovazioni di NVIDIA aumentano il consumo massimo per server, ma riducono l’intensità energetica rispetto alla velocità di calcolo.
Prezzi dell’elettricità (Prices)
I costi crescenti dell’energia, guidati dalla ristrettezza del mercato e dai cambiamenti politici, sono visti come un vincolo meno probabile per i grandi “Hyperscaler” che hanno la capacità finanziaria per assorbire i costi più elevati della fornitura.
Iniziative politiche (Policy)
Le politiche governative e gli incentivi rimangono variabili chiave e in generale l’iter burocratico per i permessi resta una sfida cruciale per la velocità di messa in servizio delle nuove infrastrutture.
Disponibilità di parti (Parts)
La disponibilità di apparecchiature e le tempistiche di consegna determineranno quali fonti di energia verranno attivate per prime. La gestione del rischio e la reperibilità dei componenti guideranno le scelte tecnologiche nel breve e medio termine.
Disponibilità di persone (People)
La carenza di manodopera qualificata per la costruzione e la manutenzione delle infrastrutture elettriche è identificata come uno dei rischi principali. Senza un aumento sostanziale di lavoratori specializzati nella trasmissione e distribuzione, i tempi di connessione alla rete potrebbero subire drastici ritardi.
Il fattore chiave della distribuzione dell’energia
Il vero vincolo potrebbe non essere nella produzione di energia ma nella distribuzione.
A questo scopo il report sottolinea la necessità di investimenti massicci in rete e soprattutto forza lavoro nella trasmissione e distribuzione, dove la formazione richiede anni.
Il report in particolare stima un forte fabbisogno di nuovi addetti e un rischio concreto di deficit di personale specializzato come “collo di bottilgia” della trasformazione energetica.
La strategia di approvvigionamento energetico: rinnovabili, gas e nucleare
Secpondo lo studio per rispondere a questa domanda di energia, la strategia di approvvigionamento energetico seguirà un percorso temporale ben delineato in funzione di una serie di fattori che incidono sui tempi di ciascuna tecnologia.
- Breve Termine: L’attenzione sarà rivolta alle energie rinnovabili (solare su scala industriale e stoccaggio a batterie) integrate da impianti a gas naturale “peaker” (centrali a turbina a gas per picchi di domanda).
- Medio Termine: Si prevede un maggiore utilizzo di impianti a gas naturale a ciclo combinato (CCGT). Degli 82 GW di capacità incrementale previsti negli USA entro il 2030, circa il 51% dovrebbe provenire dal gas naturale.
- Lungo Termine: Il nucleare (sia su larga scala che Small Modular Reactors – SMR) giocherà un ruolo fondamentale alla fine del decennio e oltre, grazie alla capacità del nucleare di fornire energia costante (baseload) a basse emissioni.
L’impatto economico e i “Green Reliability Premiums”
Un concetto chiave introdotto da Goldman Sachs è il “Green Reliability Premium”, ovvero il costo aggiuntivo che le aziende sono disposte a pagare per soluzioni a basse emissioni di carbonio che garantiscano affidabilità h24.
In media, questo extra costo negli Stati Uniti è stimato in circa $40/MWh. Nonostante questo valore vada ad appesantire il conto economico delle imprese che gestiscono data center, il report ritiene che non rappresenterà un ostacolo alla domanda, poiché per gli otto principali Hyperscaler, pagare tale premio su tutta la crescita della domanda entro il 2030 rappresenterebbe un valore sostenibile. Il vero fattore chiave per rendere effettivamente sostenibile il “green reliability premium” è rappresentato dal fatto che l’energia low-carbon per la quale dovrebbe essere sostenuta questa cifra extra dovrebbe però essere assolutamente affidabile in modalità 24/7.
Vincoli infrastrutturali: il ruolo critico della forza lavoro e della rete
La sfida più grande nei prossimi anni potrebbe non essere nella generazione di energia, ma nella sua distribuzione. Il report stima che saranno necessari più di 500.000 nuovi posti di lavoro negli USA e 250.000 nell’UE entro il 2030 per arrivare a garantire una infrastruttura adeguata per la rete elettrica.
Il gap della manodopera qualificata
La sfida più consistente è da individuare nel settore della trasmissione e distribuzione (T&D), dove sono richiesti anni di formazione specialistica. Negli Stati Uniti, si prevede un deficit di circa 78.000 lavoratori nel settore T&D se il ritmo attuale di apprendistato non aumenterà significativamente entro il 2027.
Investimenti nella rete elettrica
Il report di Goldman Sachs ha rivisto al rialzo le stime di investimento per la rete elettrica, prevedendo una spesa di 790 miliardi di dollari entro il 2030. La maggior parte di questi fondi sarà destinata proprio al potenziamento della distribuzione, ma con una crescita accelerata nelle spese per la trasmissione.
Una domanda energetica data center ad alta intensità
Il report “AI/Data Center Power Demand: The 6 Ps driving growth and constraints” tratteggia un futuro in cui tecnologia ed energia sono indissolubilmente legate. La domanda energetica dei data center non è solo una sfida tecnica, ma un’opportunità di investimento multi-annuale lungo tutta la catena di approvvigionamento. Mentre le emissioni di CO2 dei data center potrebbero raddoppiare entro il 2030, raggiungendo lo 0,6% delle emissioni energetiche globali, le innovazioni tecnologiche e il passaggio verso il nucleare, al netto di altre criticità, offrono una via per una potenziale riduzione dell’intensità delle emissioni nel decennio successivo.
A tutti gli effetti la capacità del mondo di sostenere la rivoluzione dell’AI dipenderà dalla rapidità con cui si sarà nella condizione di realizzare reti elettriche adeguate a questa domanda di energia e formare e predisporre la forza lavoro necessaria per gestirle.
Su ESG Smart Data una selezione e una sintesi delle ricerche e delle analisi sul ruolo e sulle prospettive della sostenibilità per le imprese e per le pubbliche amministrazioni.
