In occasione di NVIDIA GTC Berlin, Vertiv e NVIDIA hanno presentato un approccio per le AI factory che combina la rapida configurazione e validazione virtuale di architetture di riferimento pre-ingegnerizzate con un modello di deployment basato su infrastrutture realizzate in fabbrica. L’approccio è stato progettato per accelerare il passaggio delle AI factory dall’avvio del progetto alla piena operatività e, in condizioni e ipotesi definite, consentire fino al 30% in più di produzione cumulativa di token nei primi 12 mesi, a parità di capacità installata¹. Polar Data Centers sta applicando questo modello di deployment prefabbricato alla prima fase da 41 MW del proprio data center AI multi-fase a Herøya, in Norvegia.
Per gli operatori di AI factory, assicurarsi la capacità di calcolo è solo una parte della sfida. Lo sviluppo tradizionale delle infrastrutture richiede spesso che sistemi di alimentazione, raffreddamento e impianti vengano progettati e integrati attraverso processi separati e sequenziali, aumentando complessità e tempi. L’approccio sviluppato da Vertiv e NVIDIA parte invece da architetture di riferimento pre-ingegnerizzate per AI factory, configurabili rapidamente in base alle esigenze del cliente e del sito, validate virtualmente prima della realizzazione e quindi tradotte in infrastrutture costruite in fabbrica.
Configurazione e validazione: fino a 10 volte più veloci grazie ai design di riferimento pre-ingegnerizzati²
I team possono partire da design di riferimento per AI factory già pre-ingegnerizzati e configurarli rapidamente in funzione delle specifiche esigenze di elaborazione, alimentazione, raffreddamento e infrastruttura, operando in un ambiente virtuale condiviso. L’approccio combina il design di riferimento NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory e NVIDIA Omniverse DSX Blueprint con gli asset di alimentazione e raffreddamento Vertiv SimReady, integrati nella piattaforma agentica 3DEXPERIENCE di Dassault Systèmes.
Invece di sviluppare da zero un’infrastruttura integrata, i team possono configurare e validare virtualmente design di riferimento collaudati rispetto ai requisiti, alle interfacce e ai vincoli del progetto. Nello scenario modellato, il tempo necessario per passare dai requisiti a una soluzione AI factory configurata e validata si riduce da circa 30 giorni a 3 giorni, con un miglioramento di 10 volte.
Vertiv contribuisce inoltre alla SimReady Central Library su Hugging Face con asset OpenUSD SimReady delle proprie apparecchiature di alimentazione e raffreddamento. La libreria aiuta i team di progettazione a individuare e riutilizzare asset validati nei digital twin delle AI factory, riducendo i tempi di preparazione e facilitando la valutazione delle opzioni infrastrutturali durante la progettazione.
Deployment: fino al 50% più rapido grazie alle infrastrutture prefabbricate³
Una volta validata la configurazione dell’AI factory, le soluzioni prefabbricate Vertiv trasferiscono una quota maggiore delle attività di assemblaggio, integrazione e collaudo all’interno dello stabilimento produttivo, prima che le apparecchiature vengano consegnate sul sito. Tra queste soluzioni figurano Vertiv™ OneCore, una soluzione data center ibrida che integra alimentazione critica, gestione termica e infrastrutture di supporto, e Vertiv™ SmartRun, un sistema infrastrutturale prefabbricato sopraelevato per distribuzione elettrica ad alta densità, raffreddamento a liquido, networking e contenimento.
Spostando una parte maggiore delle attività fuori dal sito, i team possono ridurre la complessità operativa e le esigenze di integrazione in campo. Nello scenario modellato, l’approccio basato su infrastrutture costruite in fabbrica riduce il periodo di implementazione da circa 90 giorni a 45 giorni, con una riduzione fino al 50%.
Combinato con la configurazione e la validazione accelerate dai design di riferimento pre-ingegnerizzati, questo approccio riduce tali fasi da circa 120 giorni a 48 giorni. Ciò può rendere disponibile la capacità AI produttiva circa 10 settimane prima, generando fino al 30% in più di produzione cumulativa di token entro 12 mesi dall’avvio del progetto, a parità di capacità installata.
Caso applicativo: Polar Data Centers a Herøya, Norvegia
Nel campus di Herøya, in Norvegia, Polar utilizza il modello di deployment prefabbricato di Vertiv per la prima fase da 41 MW del suo data center AI multi-fase, espandibile fino a 100 MW. Trasferendo in fabbrica una quota maggiore delle attività di assemblaggio, integrazione e collaudo, il modello mira a ridurre la complessità sul campo e a rendere disponibile più rapidamente ai clienti la capacità ad alta densità raffreddata a liquido. Vertiv fornisce moduli prefabbricati di alimentazione e gestione termica, l’infrastruttura sopraelevata Vertiv™ SmartRun e Vertiv™ SmartMod, supportati dal software Vertiv™ Unify.
“Una AI factory genera il proprio ritorno attraverso i token e ogni giorno impiegato nella configurazione dell’infrastruttura o nella sua integrazione sul sito rappresenta una produzione persa per sempre,” ha dichiarato Giordano Albertazzi, CEO di Vertiv. “Il successo dipende dalla rapidità con cui gli operatori riescono a trasformare i requisiti in capacità AI produttiva. Partendo da design di riferimento pre-ingegnerizzati, rapidamente configurabili e validabili, e proseguendo con un deployment realizzato in fabbrica, aiutiamo i clienti a ridurre la complessità, accelerare l’implementazione e mettere online la capacità AI più rapidamente. Polar Data Centers dimostra come questo approccio possa essere applicato su larga scala in un progetto reale.”
“Le AI factory devono essere progettate come un unico sistema e il design di riferimento NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory consente ai team di allineare fin dall’inizio i requisiti di elaborazione, alimentazione e raffreddamento,” ha dichiarato Vladimir Troy, vice president of AI infrastructure di NVIDIA. “Con NVIDIA Omniverse DSX Blueprint, aziende come Vertiv e Dassault Systèmes possono simulare questi sistemi in modo congiunto e trasferire un design integrato alla realizzazione fisica, aiutando gli operatori a risolvere i conflitti in anticipo e a rendere disponibile prima la capacità AI produttiva.”
“Con Vertiv e NVIDIA stiamo accelerando la progettazione e l’implementazione delle AI factory progettandole come un unico sistema, dove elaborazione, rete, alimentazione e raffreddamento vengono co-progettati e co-simulati in un gemello virtuale,” ha dichiarato Stéphane Sireau, Vice President, High-Tech Industry, di Dassault Systèmes. “I problemi di integrazione vengono risolti prima della costruzione e non sul sito, contribuendo a rendere disponibile più rapidamente la capacità produttiva di token.”
“I nostri clienti ci valutano in base alla rapidità con cui la capacità è pronta per essere utilizzata,” ha dichiarato Andy Hayes, CEO di Polar Data Centers. “A Herøya, l’infrastruttura prefabbricata di Vertiv ci aiuta a gestire la complessità del deployment di sistemi di alimentazione, raffreddamento e spazi IT per elaborazione ad alta densità. Ci offre un modello di implementazione più disciplinato e ripetibile, mantenendo al contempo la flessibilità necessaria per soddisfare i requisiti dei nostri clienti.”
Vertiv e NVIDIA prevedono di mostrare a NVIDIA GTC Berlin alcuni elementi dell’approccio, inclusi i processi con cui i requisiti delle strutture influenzano la configurazione dell’infrastruttura, la validazione virtuale dei requisiti di alimentazione e raffreddamento e l’applicazione dell’infrastruttura prefabbricata di Vertiv per accelerare il deployment fisico. La dimostrazione includerà tecnologie di Dassault Systèmes e Polar Data Centers presenterà come l’approccio venga applicato in una AI factory reale.
I visitatori potranno ottenere maggiori informazioni presso lo stand Vertiv (#3055). Inoltre, Scott Armul, Chief Product and Technology Officer di Vertiv, terrà la sessione sponsorizzata Building the AI Factory: Converting Megawatts into Intelligence il 22 ottobre 2026, dalle 16:00 alle 16:15 CEST.
Note
¹ Scenario modellato. Nei primi 12 mesi dall’avvio del progetto: 317 giorni produttivi contro 245 giorni a parità di capacità installata (3 + 45 giorni contro 30 + 90 giorni). I risultati effettivi possono variare.
² Scenario modellato. Tempo necessario per ottenere un primo progetto integrato configurato e validato nel digital twin: 3 giorni contro 30 giorni di un processo di progettazione convenzionale. I risultati variano in base al progetto.
³ Scenario modellato. Deployment on-site di sistemi di alimentazione e raffreddamento con infrastruttura prefabbricata Vertiv: 45 giorni contro 90 giorni di riferimento convenzionale. I risultati variano in base al progetto.
