Khazna punta sull'Italia: con Eni un campus IA da 500 MW e l'integrazione tra energia e calcolo

L'Italia è entrata nella mappa dei grandi investimenti europei in infrastrutture per l'intelligenza artificiale, e tra gli operatori che hanno deciso di scommettere sul Paese c'è Khazna Data Centers, operatore specializzato in data center hyperscale, gli impianti su grandissima scala progettati per i carichi più intensivi di cloud e IA, con base negli Emirati Arabi Uniti. Il progetto attorno a cui ruota il suo ingresso nel Sud Europa è un campus da 500 MW che l'azienda sta sviluppando insieme a Eni a Ferrera Erbognone, in Lombardia, uno dei più grandi piani di infrastruttura per l'IA annunciati nel continente. A illustrare la strategia commerciale dietro questa scelta è Greg Jasmin, Chief Commercial Officer di Khazna, che ha alle spalle oltre 27 anni di esperienza nelle infrastrutture digitali.

Khazna sviluppa e gestisce grandi data center per clienti che hanno bisogno di capacità importanti, alta affidabilità ed esecuzione rigorosa. Jasmin riassume il modello in tre pilastri: realizzazione hyperscale rapida, eccellenza operativa su larga scala e infrastruttura pensata per l'era dell'IA. La differenza rispetto a un operatore tradizionale, sostiene, non sta nel singolo data center ma nel modo di progettarlo e gestirlo. La domanda legata all'IA porta densità più elevate, requisiti di raffreddamento diversi e aspettative più strette su collaudo e continuità di servizio. Da qui la scelta di standardizzare i progetti per renderli ripetibili e di dimensionare alimentazione e raffreddamento già in funzione delle densità future.

Il punto su cui Jasmin insiste di più è il superamento di un approccio per fasi separate. "Lo sviluppo tradizionale dei data center può trattare alimentazione, raffreddamento e realizzazione come problemi sequenziali. Noi li trattiamo come un sistema integrato, perché alla scala dell'IA è l'integrazione a proteggere i tempi, l'affidabilità e il costo complessivo di lungo periodo." È una posizione che vale come premessa a tutto il resto: l'impegno a consegnare capacità in tempi prevedibili regge solo se i tre elementi vengono ingegnerizzati insieme fin dall'inizio.

Perché l'Italia

L'interesse per il mercato italiano nasce, nella lettura di Jasmin, da una domanda in rapida crescita e da clienti che vogliono capacità ad alte prestazioni più vicina agli utenti e alle attività di business nel Sud Europa. A pesare sono anche i fondamentali del territorio: connettività di rete, alimentazione resiliente e la presenza di un partner capace di realizzare grandi infrastrutture rispettando i vincoli reali di un cantiere.

Sul piano commerciale l'approccio è dichiaratamente selettivo. Khazna dà priorità agli hyperscaler, i grandi fornitori di servizi cloud e IA che acquistano capacità su vastissima scala, e alle grandi imprese che cercano collaborazioni di lungo periodo e percorsi di crescita chiari, puntando su uno sviluppo a campus realizzabile per fasi. "Costruiamo campus che possono essere consegnati per fasi, così i clienti possono espandersi via via che la domanda cresce, senza dover ricominciare ogni volta dalla selezione del sito e dall'iter autorizzativo", spiega Jasmin. In parallelo l'azienda dice di confrontarsi presto con i clienti sui requisiti che contano davvero per i carichi di lavoro dell'IA, dai range di densità alle preferenze di raffreddamento fino alla prontezza operativa, così che ciò che viene costruito corrisponda ai carichi reali e non a ipotesi generiche di capacità.

Il campus con Eni e la strada verso 1 GW

L'obiettivo del campus da 500 MW, spiega Jasmin, è creare infrastruttura digitale su larga scala e per fasi, capace di sostenere la prossima ondata di domanda di IA e cloud in Italia e nell'area circostante, con le considerazioni energetiche integrate fin dall'origine grazie alla partnership con Eni. "A questa scala il fattore distintivo non è costruire un edificio, ma consegnare blocchi ripetibili di capacità con tempi prevedibili, affidabilità e maturità operativa", osserva. Il campus è pensato in primo luogo per clienti di grandi dimensioni che hanno bisogno di capacità significativa e della possibilità di crescere per fasi, tipicamente hyperscaler e progetti di IA sovrana, l'infrastruttura nazionale che diversi Stati vogliono per mantenere il controllo sui propri dati.

Il campus, peraltro, è solo il primo passo di un disegno più ampio. La lettera di intenti firmata da Emirati Arabi Uniti e Italia prevede di arrivare nel Paese a una capacità complessiva fino a 1 GW, e i 500 MW di Ferrera Erbognone ne rappresentano il primo traguardo. Su questo orizzonte Jasmin mantiene un profilo prudente e preferisce restare preciso sul processo: dopo la firma dell'accordo preliminare (Head of Terms) e la finalizzazione, e subordinatamente al via libera delle autorità competenti sulla joint venture, la priorità diventa l'esecuzione. Anche qui il metodo è lo stesso, confrontarsi presto con i clienti per far combaciare il piano di sviluppo del campus con i profili di domanda reali, soprattutto su densità, preferenze di raffreddamento e requisiti operativi.

C'è poi il tema delle tecnologie con cui il sito reggerà i carichi dell'IA, dal raffreddamento a liquido diretto ai valori di efficienza energetica misurati con il PUE (Power Usage Effectiveness), fino alla densità di potenza per rack. Su questo terreno Jasmin sceglie deliberatamente di non anticipare numeri. Un'infrastruttura pronta per l'IA, spiega, nasce dal progettare per un intervallo di densità e dall'essere in grado di accogliere approcci di raffreddamento di nuova generazione man mano che le esigenze dei clienti evolvono, incluso il raffreddamento a liquido dove serve. Più della singola scelta tecnologica, sostiene, conta che alimentazione e raffreddamento siano ingegnerizzati come un sistema unico, collaudati con rigore e gestiti su standard di prestazione misurati.

Sui valori di PUE e sulla densità, in particolare, preferisce non fissare obiettivi prima che il progetto sia definito. "Preferiamo non pubblicare obiettivi puntuali prima che i progetti siano finalizzati. Dipendono dalle scelte di design, dalle condizioni climatiche e soprattutto dai profili di carico e dalle preferenze di raffreddamento dei clienti." Lo stesso vale per i tempi: pur riconoscendo che il mercato vorrebbe date precise, ribadisce che la fase operativa concreta scatterà solo dopo l'accordo preliminare, la finalizzazione e il via libera delle autorità. Una prudenza che, più che evasiva, racconta una cultura industriale, quella di chi preferisce non annunciare numeri che il progetto definitivo potrebbe poi smentire.

La componente energetica e la replicabilità del modello

La componente energetica è ciò che rende il progetto italiano un caso particolare. Il campus integra la capacità di calcolo con la Blue Power di Eni, l'elettricità a basse emissioni, e con la cattura della CO2 attraverso il progetto Ravenna CCS. Jasmin invita però a non leggerlo come un semplice accostamento tra calcolo e un singolo meccanismo di decarbonizzazione, preferendo parlare di un approccio ESG operativo e misurabile, fatto di efficienza progettuale, scelta del raffreddamento adatta all'ambiente e alla densità, standard costruttivi che riducono sprechi e rilavorazioni e monitoraggio trasparente delle prestazioni.

La domanda che interessa di più al mercato è se questo modello sia replicabile altrove o resti legato al contesto industriale italiano. Per Jasmin la lezione che si può esportare non è il singolo impianto, ma il principio, cioè integrare la realizzazione del data center con una strategia energetica di lungo periodo. "Il vantaggio più duraturo arriva quando l'operatore del data center e il partner energetico pianificano insieme: fasi di capacità, interfaccia con la rete, resilienza e percorso verso un'energia a minori emissioni nel tempo", afferma. L'Italia ha le sue specificità, ma la logica della partnership, sostiene, può viaggiare: ovunque la disponibilità di energia e i requisiti di sostenibilità siano i veri fattori che condizionano la realizzazione di infrastrutture per l'IA, un allineamento più stretto tra infrastruttura e pianificazione energetica diventa una necessità competitiva, non un'opzione tra le tante.

È su questo terreno che Khazna prova a distinguersi dagli operatori tradizionali e a candidare l'Italia come punto di accesso ai servizi di IA a bassa latenza per il Sud Europa. Il banco di prova di Ferrera Erbognone non sarà tanto la potenza installata, quanto la capacità di tenere insieme energia, raffreddamento e calcolo in un unico disegno industriale, rispettando tempi che il mercato dell'IA non perdona.