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Data center AI: dal calore dei server fino a 750.000 litri d'acqua al giorno

Data center AI: dal calore dei server fino a 750.000 litri d'acqua al giorno Fonte: HDblog
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Endeavour e Trevi Systems trasformano il calore dei data center AI in acqua dolce: fino a 750.000 litri al giorno per megawatt, unendo desalinizzazione e raffreddamento dei server

I data center AI sono noti per i loro consumi enormi, ma una nuova tecnologia potrebbe ribaltare la prospettiva: trasformare il calore dissipato dai server in una risorsa preziosa. Le aziende americane Endeavour e Trevi Systems hanno annunciato una collaborazione per integrare un sistema di desalinizzazione con il raffreddamento dei data center, con l'obiettivo di produrre fino a 750.000 litri d'acqua dolce al giorno per ogni megawatt di capacità di calcolo, partendo da acque sotterranee salmastre.

Come funziona

Il principio è ingegnoso: il calore generato dai server, che normalmente viene disperso nell'atmosfera, viene invece utilizzato per alimentare un impianto di desalinizzazione a osmosi termica. Questo processo separa l'acqua dolce dalle impurità e dal sale, producendo acqua utilizzabile per l'irrigazione, usi industriali o persino potabili dopo ulteriori trattamenti. In questo modo, i data center non solo riducono il proprio impatto ambientale, ma diventano anche produttori di una risorsa sempre più scarsa.

Un cambio di paradigma

L'idea capovolge lo stereotipo dei data center come semplici consumatori di risorse. Se da un lato l'AI richiede enormi quantità di energia e acqua per il raffreddamento, dall'altro il calore prodotto può essere recuperato e reimpiegato. La soluzione di Endeavour e Trevi Systems si inserisce in un trend crescente di sostenibilità nel settore tech, dove le aziende cercano di ridurre l'impronta idrica ed energetica. Il potenziale è notevole, soprattutto in aree aride o con scarsità di acqua dolce, dove i data center potrebbero diventare fonti di approvvigionamento idrico.

La sfida ora è scalare la tecnologia e renderla economicamente vantaggiosa su larga scala. Se il progetto avrà successo, potrebbe segnare un passo importante verso un'IA più sostenibile, trasformando un problema in una soluzione.

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