Elettricità

Quasi l’80% delle utility si aspetta andamenti della domanda più estremi e volatili. Circa una richiesta di energia su cinque, tra quelle provenienti dai data center, potrebbe non concretizzarsi mai, alterando le previsioni. Lo studio CapGemini.

Gran parte dei dirigenti del settore elettrico si aspetta in futuro picchi di domanda più elevati e meno prevedibili, mentre oltre tre quarti degli intervistati dichiarano di avere difficoltà a prevedere con precisione i fabbisogni futuri. Lo evidenzia il nuovo rapporto del Capgemini Research Institute, “AI meets the grid: shaping the data center power play” che ha coinvolto oltre 600 dirigenti senior del settore elettrico appartenenti a grandi organizzazioni. Secondo il rapporto, le attività di previsione sono diventate significativamente più complesse, ma l’AI rappresenta anche parte della soluzione: la maggioranza dei dirigenti si aspetta infatti che essa possa generare importanti benefici in termini di efficienza e operatività.
 
Richieste fantasma dai data center
La sfida più grande è rappresentata dall'incertezza. Le utility si trovano sempre più spesso a pianificare capacità destinata a soddisfare una domanda che potrebbe non concretizzarsi mai. Il report evidenzia un crescente divario tra la domanda prevista e quella effettiva: il 67% dei dirigenti del settore elettrico fa riferimento a richieste di carico da parte dei data center che si rivelano “fantasma”, e circa il 19% di queste non si materializza mai, alterando le previsioni e aumentando il rischio sia di investimenti eccessivi che di investimenti insufficienti.
Questa incertezza nelle previsioni crea un importante dilemma nell’allocazione del capitale. Le utility devono decidere non solo quanta capacità installare, ma anche dove e quando dare priorità agli investimenti per la modernizzazione della rete, così da sostenere la domanda futura evitando al tempo stesso il rischio di asset inutilizzati. Per gli hyperscaler, la sfida è altrettanto critica: devono prendere decisioni infrastrutturali di grande portata in un contesto caratterizzato da previsioni di domanda incerte, disponibilità limitata della rete e tempi di connessione difficili da stimare.
 
Futuro imprevedibile
Inoltre, oltre tre quarti delle aziende utility (77%) segnalano difficoltà nel prevedere con precisione la domanda futura, poiché i modelli di consumo legati all’AI stanno diventando meno stabili e più difficili da modellizzare. Di conseguenza, la variabilità della domanda è destinata a emergere come una delle principali sfide per il sistema, rendendo necessari nuovi approcci alla pianificazione e alla gestione operativa. In aggiunta, il 68% dei dirigenti del settore elettrico prevede possibili carenze di capacità, poiché la domanda dei data center cresce più rapidamente rispetto alla capacità di espansione dell’offerta. La situazione è aggravata dalla concentrazione geografica dei data center, che esercita una forte pressione sulle reti locali: oltre la metà dei dirigenti del settore elettrico individua, infatti, nella concentrazione dei carichi un ostacolo significativo alla continuità del servizio, poiché grandi cluster di strutture ad alta densità stanno creando colli di bottiglia localizzati che incidono sulla stabilità del sistema e sulla pianificazione degli investimenti.
 
L’effetto intelligenza artificiale
“L’AI sta trasformando i sistemi elettrici ben oltre la semplice crescita della domanda. Sta mettendo in evidenza i vincoli strutturali delle reti in termini di capacità, pianificazione e disponibilità di energia, rendendo al tempo stesso la domanda più dinamica e difficile da prevedere”, ha dichiarato Alberto Matassino, market unit head public sector, energy & utilities di Capgemini in Italia. “La sfida non riguarda più solo la quantità di energia necessaria, ma la capacità di fornirla in modo affidabile, nel posto giusto e al momento giusto. Le aziende energetiche hanno un ruolo fondamentale come orchestratori di sistema, sfruttando l’AI per bilanciare le risorse della rete e dei clienti, accelerare la capacità effettivamente disponibile e consentire la prossima fase di crescita dei data center.”
 
Il duplice ruolo dell’AI
Secondo il rapporto, il consumo di elettricità legato all’addestramento e all’inferenza dei modelli di AI è destinato ad aumentare in modo significativo nei prossimi tre-cinque anni, passando dal 25% al 60% della domanda totale di elettricità dei data center, sostituendo in larga misura altri carichi informatici. Allo stesso tempo, i dirigenti del settore elettrico considerano l’AI un fattore di potenziamento per la pianificazione e l’affidabilità della rete: circa sei intervistati su dieci si aspettano che le analisi avanzate basate sull’intelligenza artificiale possano generare miglioramenti superiori al 10% nella riduzione dei guasti, nella produttività operativa e nelle attività di prevenzione e ripristino delle interruzioni di servizio.
 
L’adozione resta limitata
Secondo il report, meno della metà degli intervistati (45%) dichiara di utilizzare attualmente l’AI per l’ottimizzazione della rete. Solo il 16% delle aziende del settore elettrico ha implementato approcci più avanzati basati sull’AI per ottimizzare i flussi di energia, aumentare la resilienza e migliorare le prestazioni del sistema in tempo reale, così da tenere il passo con la rapida crescita della domanda. Lo studio evidenzia inoltre che i tempi di realizzazione delle infrastrutture di rete rappresentano un vincolo critico per assorbire la rapida crescita della domanda generata dai data center dedicati all’AI. Ciò sottolinea l’urgenza di accelerare la modernizzazione della rete proprio attraverso l’intelligenza artificiale e le tecnologie climatiche, al fine di garantire un approvvigionamento energetico affidabile, accessibile e sostenibile.
 
Un mix equilibrato
Secondo il 78% dei dirigenti del settore elettrico e il 73% dei dirigenti dei data center, un mix energetico diversificato sta diventando essenziale per garantire affidabilità e resilienza nel lungo periodo, poiché le sole fonti rinnovabili non sono ancora in grado di assicurare un’alimentazione continua su larga scala per i grandi data center e i carichi di lavoro legati all’AI. Entrambi segnalano investimenti attivi nei sistemi di accumulo a batteria (battery energy storage systems – bess), destinati a colmare questo divario, e concordano inoltre sul fatto che soluzioni di lungo termine, come il nucleare basato sugli small modular reactors (smr), richiederanno ancora tempo per essere realizzate. Di conseguenza, oltre due terzi (68%) dei dirigenti del settore elettrico e dei data center a livello globale considerano il gas naturale una soluzione di transizione nel breve periodo, in attesa che le energie rinnovabili e le tecnologie di accumulo raggiungano una scala sufficiente, generando tuttavia tensioni rispetto agli obiettivi di decarbonizzazione.