Per anni il settore dei data center ha lavorato per ridurre i tempi di fermo e aumentare l’affidabilità delle infrastrutture digitali. Oggi, invece, l’ascesa dell’inferenza AI sta cambiando le regole del gioco: i carichi di lavoro diventano più densi; i consumi energetici aumentano; le architetture devono rispondere a requisiti sempre più severi in termini di continuità operativa, raffreddamento e connettività.

Secondo l’”Annual Outage Report 2026” di Uptime Institute, le interruzioni continuano a diminuire per il quinto anno consecutivo, ma il ritmo di miglioramento rallenta e i nuovi carichi AI stanno creando punti di pressione che il settore non può più ignorare. Di fatto, l’inferenza AI – con la sua richiesta costante di potenza, bassa latenza e scalabilità – sta mettendo sotto stress i sistemi elettrici, la rete e l’intera catena di dipendenze esterne.

È qui che si gioca la nuova partita della resilienza: se l’innovazione accelera, anche la capacità di proteggerla deve accelerare ancora di più.

Come i data center si stanno adattando all’inferenza AI

L’inferenza AI non è più una prospettiva futura: è già una componente concreta delle strategie IT di molte organizzazioni. Secondo i dati raccolti da Uptime Institute, il 44% degli intervistati dichiara di ospitare già applicazioni che eseguono inferenza AI, con un aumento di 12 punti rispetto all’anno precedente. A questo si aggiunge un ulteriore 42% che prevede di farlo nei prossimi anni.

Il segnale è chiaro: i data center stanno entrando in una nuova fase, in cui non basta avere capacità disponibile, ma serve un’infrastruttura capace di sostenere carichi più intensi, distribuiti e continui.

Man mano che modelli linguistici e applicazioni basate su AI entrano nei processi aziendali, i data center devono offrire più potenza di calcolo, minore latenza e una gestione più sofisticata delle risorse. Non si tratta solo di aggiungere server: significa ripensare l’equilibrio tra densità, efficienza energetica, raffreddamento e continuità operativa.

Dove viene ospitata l’inferenza AI: on-premises, colocation o cloud?

Quando si guarda a dove viene eseguita l’inferenza AI, emerge un panorama ibrido. I data center on-premises nelle sedi centrali (42%) e le strutture di colocation (41%) restano le opzioni più utilizzate, mentre cloud privato (30%) e cloud pubblico (25%) mantengono un ruolo rilevante.

Un equilibrio che racconta una realtà precisa: le aziende cercano flessibilità, ma non sono disposte a rinunciare a controllo, prossimità dei dati e prevedibilità operativa.

Inoltre, se si considera dove viene ospitata la quota principale dei workload, il primato rimane dell’on-premises (34%), seguito dalla colocation (23%). In altre parole, l’inferenza IA viene spesso portata vicino al cuore dell’azienda, dove è più semplice integrare governance, sicurezza e prestazioni con i sistemi esistenti.

A guidare queste scelte sono soprattutto tre fattori e, precisamente:

• Sovranità del dato (40%)
• Possibilità di valorizzare l’infrastruttura esistente (38%)
• Disponibilità di capacità nei data center (34%).

Tali numeri mostrano come l’inferenza AI non venga valutata solo in termini tecnologici, ma anche come decisione strategica che tocca compliance, investimenti e gestione del rischio.

Perché aziende e operatori scelgono certe sedi per l’inferenza AI

Le decisioni sulla localizzazione dell’inferenza AI dipendono soprattutto dalla capacità dell’infrastruttura di garantire prestazioni, sicurezza, conformità normativa e controllo operativo.

Per molte organizzazioni, l’ambiente ideale è quello che consente di conciliare requisiti aziendali interni, protezione dei dati e vincoli normativi locali. Inoltre, privacy e sicurezza (63%) sono di gran lunga il principale fattore per chi sceglie di ospitare i workload di inferenza AI on-premises.

Di fatto, gestire questi carichi nel proprio data center offre maggiore controllo su performance, infrastruttura e aspetti operativi, soprattutto quando le applicazioni IA sono strettamente collegate a processi di business critici.

Server GPU (Graphics Processing Unit) e cluster: infrastrutture che dominano l’inferenza AI

Sul piano infrastrutturale, l’inferenza AI è oggi dominata dai server accelerati da GPU. Più della metà degli intervistati (55%) dichiara di utilizzare cluster GPU, mentre il 40% adotta server GPU non clusterizzati. Tale dato segnala che molte organizzazioni stanno già costruendo ambienti ottimizzati per carichi I Iintensivi, capaci di sostenere prestazioni elevate e risposte rapide.

Al tempo stesso il report rivela che una parte significativa del campione continua a usare server di calcolo standard, sia in cluster (35%) sia senza clustering (18%) a dimostrazione che non esiste un solo modello infrastrutturale, considerando che se da un lato alcune applicazioni IA richiedono ambienti ad alta densità, dall’altro lato altre possono ancora convivere con architetture tradizionali, purché ben progettate.

Cosa serve oggi a un’infrastruttura AI davvero resiliente

L’aumento dell’inferenza AI sta facendo crescere la domanda di infrastrutture distribuite, a bassa latenza e capaci di sostenere carichi molto più variabili rispetto al passato. Per gli operatori, ciò significa trovare un equilibrio delicato: supportare nuove applicazioni AI, senza compromettere la stabilità dell’ambiente IT esistente.

È per questo che parlare di infrastruttura AI significa, prima di tutto, parlare di esigenze di business. Inoltre, alcuni workload richiedono alta densità, raffreddamento avanzato e supply energetica dedicata; mentre altri possono essere integrati in ambienti aziendali già esistenti.

Di fatto, la vera sfida è capire dove collocare ogni carico di lavoro e con quale livello di resilienza associato.

Le principali cause di interruzione nei data center

Il report di Uptime Institute, in termini di cause delle interruzioni più gravi, rivela come cause costanti l’alimentazione elettrica e la rete: i problemi di alimentazione incidono per il 30% e quelli di rete per il 29% degli outage significativi registrati negli ultimi tre anni. Un dato che conferma come la resilienza non dipenda solo dai server, ma dall’intero ecosistema che li sostiene.

È doveroso evidenziare che non tutti i dati sono negativi: il 44% degli operatori dichiara di non aver subito interruzioni significative o gravi negli ultimi tre anni. Ma proprio questo miglioramento rende ancora più interessante il dato successivo: i casi critici sono meno frequenti, però diventano più costosi, più complessi e spesso più difficili da gestire.

Alimentazione elettrica: il primo vero punto critico

I componenti più citati, all’interno della categoria dei problemi elettrici, sono i gruppi di continuità UPS (39%), gli interruttori di trasferimento (34%) e i generatori (28%). In altre parole, i sistemi pensati per garantire la continuità sono anche quelli che, se non gestiti correttamente, possono trasformarsi in un punto di vulnerabilità. Inoltre, il guasto del generatore (28%) ha ricevuto una menzione significativa.

Quanto evidenziato richiede da parte degli operatori maggior attenzione alla manutenzione, al monitoraggio e alla qualità dei componenti che si convertono in leve strategiche di resilienza.

Inoltre, anche la supply chain costituisce un problema: ritardi nella disponibilità di generatori, trasformatori e sistemi UPS possono spingere gli operatori a ricorrere a fornitori meno collaudati, con un impatto diretto sull’affidabilità complessiva.

Sul fronte rete, la causa più ricorrente è il fallimento nella configurazione o nella gestione dei cambiamenti (41%). Seguono i guasti causati da fornitori terzi di connettività (34%) e i problemi hardware (34%). Ciò, evidenzia fragilità crescente: sempre più outage nascono da vincoli di rete, connettività, disponibilità energetica o servizi esterni. Per questo servono rapporti più solidi con i fornitori, controlli più rigorosi e una gestione del rischio che guardi oltre il singolo sito.

Software, firmware e configurazioni: i guasti meno visibili ma più insidiosi

Non tutti i guasti sono immediatamente visibili. Nel mondo IT, firmware, software e gestione delle configurazioni rappresentano un’area ad alto rischio: i problemi software incidono per il 53% e quelli legati al change management per il 51% delle interruzioni di sistemi IT.

Inoltre, più gli ambienti diventano ibridi e distribuiti, più aumenta la probabilità di errori nascosti che si manifestano solo sotto stress operativo.

Errore umano: il fattore che continua a pesare sulle interruzioni

Accanto ai fattori tecnici, resta un elemento che continua a influire in modo determinante: l’errore umano. Stanchezza, formazione incompleta, procedure poco chiare e pressione operativa possono trasformare un’operazione ordinaria in un’interruzione critica. Ne consegue che il fattore umano non va letto come variabile secondaria, ma come componente strutturale della resilienza.

Il 92% degli intervistati ritiene che l’errore umano abbia contribuito almeno in parte alle interruzioni, mentre il 31% lo indica come una delle cause principali. Ancora più significativo è il dato sulle procedure: nel 59% dei casi, la mancata osservanza dei protocolli da parte del personale è considerata il fattore umano più rilevante.

In sintesi, la resilienza non si costruisce solo con tecnologia più avanzata, ma anche con cultura operativa, addestramento e disciplina dei processi.

Come prevenire le future interruzioni dei data center

Se c’è una lezione che emerge con forza dal rapporto di Uptime Institute, è che prevenire le interruzioni, costa meno che subirle. Negli ultimi anni la probabilità di outage è diminuita, ma il loro impatto economico continua a crescere. Secondo i dati disponibili, più della metà delle organizzazioni dichiara che il proprio ultimo major outage è costato oltre 100mila dollari, mentre per il secondo anno consecutivo una su cinque supera il milione.

Ne consegue che gli investimenti si stanno spostando verso automazione, monitoraggio continuo e sistemi di controllo più evoluti.

Inoltre, in un contesto in cui i data center diventano più complessi e distribuiti, la resilienza non può più essere affidata solo alla robustezza dei singoli apparati, ma deve diventare una capacità sistemica.

Più servizi digitali dipendono dai data center, più ogni interruzione diventa un problema che travalica il perimetro tecnico e coinvolge business, reputazione e continuità dei servizi. Pertanto, ridurre il downtime, oggi, significa proteggere l’intero ecosistema aziendale.

Data center per l’AI: nuove sfide per resilienza, continuità operativa e sicurezza energetica

I data center progettati per supportare l’AI stanno introducendo sfide inedite per operatori, aziende e infrastrutture energetiche. Sebbene molti impianti dedicati all’IA siano ancora troppo recenti per essere rappresentati in modo significativo nelle statistiche storiche, emergono già alcune criticità che potrebbero diventare determinanti nei prossimi anni. DI fatto gli operatori dovranno essere in grado di rispondere ad alcune domande fondamentali.

Quanto sono resilienti i data center AI di nuova generazione?

Una delle principali questioni riguarda la capacità dei grandi operatori di garantire elevati livelli di resilienza nei siti destinati all’addestramento dei modelli di AI. L’enorme investimento richiesto per queste infrastrutture rende ogni interruzione particolarmente costosa. Inoltre, la combinazione di elevata densità computazionale, consumi energetici senza precedenti e crescente complessità operativa potrebbe aumentare il rischio di downtime rispetto ai data center tradizionali.

Quali rischi sistemici i mega data center possono generare sulle reti elettriche?

La rapida crescita dei data center hyperscale e delle infrastrutture AI solleva interrogativi sull’impatto che queste strutture possono avere sulle reti elettriche regionali. Sebbene i gestori stiano implementando strategie di mitigazione e sistemi avanzati di gestione energetica, diversi studi evidenziano un aumento della probabilità di eventi sistemici legati alla disponibilità e alla stabilità dell’energia. Con l’espansione della domanda computazionale, tale rischio potrebbe continuare a crescere.

Le infrastrutture energetiche on-site saranno sufficientemente affidabili?

Un ulteriore elemento di attenzione riguarda la resilienza delle centrali di generazione elettrica installate direttamente presso i siti. L’adozione sempre più diffusa di programmi di demand response e di strategie di energy trading durante i periodi di picco della domanda può migliorare l’efficienza economica, ma allo stesso tempo introdurre nuove vulnerabilità operative e rischi per la continuità del servizio.

Crescita dell’AI e resilienza infrastrutturale: una priorità strategica

L’espansione senza precedenti delle infrastrutture dedicate all’AI sta spingendo operatori e imprese a ripensare profondamente i propri modelli di resilienza. Dalla progettazione degli impianti elettrici alla gestione operativa quotidiana, passando per la continuità energetica, la sicurezza fisica e la gestione del rischio, la capacità di garantire affidabilità e disponibilità dei servizi AI diventerà uno dei principali fattori competitivi e strategici del settore.

Conclusioni

Il messaggio che emerge dal report 2026 di Uptime Institute è: l’inferenza AI non sta semplicemente aumentando la domanda di capacità computazionale, ma sta ridefinendo i criteri con cui valutare affidabilità, continuità operativa e resilienza dei data center.

Le interruzioni diminuiscono, ma i margini di miglioramento si assottigliano, mentre crescono l’impatto economico dei guasti, la dipendenza da infrastrutture esterne e la complessità dei sistemi. Pertanto, chi progetta o gestisce infrastrutture digitali deve affrontare l’AI non solo come opportunità di innovazione, ma come banco di prova per alimentazione, raffreddamento, networking, sicurezza e governance operativa.

Per essere pronti alle sfide poste dall’inferenza AI, è importante rivedere architettura, resilienza e strategie di continuità operativa. Inoltre, è altrettanto fondamentale analizzare i punti critici della propria supply chain energetica, verificare la robustezza di rete e di raffreddamento, oltra a adottare un approccio proattivo alla gestione del rischio.