Il digital twin di Vertiv SmartRun è stato sviluppato per supportare la progettazione e la simulazione delle infrastrutture fisiche destinate alle AI factory.
La crescita delle AI factory sta imponendo una revisione dei processi con cui vengono progettate e realizzate le infrastrutture che supportano il calcolo accelerato. L’aumento della densità di potenza, l’integrazione tra sistemi di alimentazione e raffreddamento e la rapidità con cui evolvono le piattaforme hardware rendono sempre più complesso tradurre i requisiti di elaborazione in infrastrutture fisiche operative.
In questo scenario Vertiv ha annunciato lo sviluppo di una funzionalità di digital twin a livello produttivo per Vertiv SmartRun, integrata nel blueprint NVIDIA Omniverse DSX. L’obiettivo è rendere la progettazione delle AI factory più configurabile, ripetibile e pronta per la simulazione.
Secondo l’azienda, i processi tradizionali basati su documentazione e passaggi separati tra team di alimentazione, raffreddamento, controllo e deployment non sono più sufficienti a sostenere il ritmo di crescita richiesto dalle nuove infrastrutture IA. Il modello proposto sposta la pianificazione verso un approccio basato su simulazione, consentendo di progettare, validare e verificare il comportamento dell’infrastruttura prima della realizzazione fisica.
Vertiv SmartRun e la progettazione delle AI factory
La nuova funzionalità di digital twin utilizza il modello di Vertiv SmartRun, la soluzione infrastrutturale sviluppata per integrare alimentazione, raffreddamento, rete e sistemi di supporto all’interno di un’architettura pre-ingegnerizzata. Attraverso la rappresentazione virtuale dell’infrastruttura, i progettisti possono simulare configurazioni operative, verificare dipendenze tra sistemi e individuare criticità prima della fase di deployment.
Secondo Scott Armul, Chief Product and Technology Officer di Vertiv, il settore non può più pianificare l’infrastruttura IA una generazione di processori alla volta. Alimentazione, raffreddamento, controlli e deployment devono essere considerati come elementi di un unico sistema interdipendente. Il digital twin nasce proprio per trasferire questo approccio all’interno di modelli configurabili e pronti per la simulazione.
Come utilizzare i digital twin per simulare l’infrastruttura IA
L’iniziativa rappresenta la prima fase di una roadmap che punta a collegare progettazione, simulazione, messa in servizio e gestione operativa attraverso un unico modello digitale. L’intento è mantenere la coerenza dell’infrastruttura lungo tutto il ciclo di vita, riducendo modifiche tardive, errori di integrazione e tempi di implementazione.
Il digital twin è stato sviluppato utilizzando le funzionalità di Model-Based Systems Engineering di Dassault Systèmes sulla piattaforma 3DEXPERIENCE, con integrazione nei workflow di NVIDIA Omniverse DSX. Questa combinazione consente di costruire una base digitale condivisa per configurazione, simulazione e validazione delle infrastrutture destinate alle applicazioni AI ad alta intensità di calcolo.
Durante il Computex Taipei 2026, Vertiv ha presentato sia la componente fisica di SmartRun sia il relativo digital twin configurabile, mostrando come differenti scelte progettuali possano influenzare prestazioni, pianificazione e scalabilità delle future AI factory.
Dalla simulazione alla realizzazione dell’infrastruttura fisica
Per NVIDIA, la disponibilità di modelli digitali completi rappresenta un elemento centrale nella progettazione delle infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale.
Vladimir Troy, vicepresidente AI Infrastructure dell’azienda, ha evidenziato come il blueprint NVIDIA Omniverse DSX sia stato sviluppato per consentire la costruzione e l’ottimizzazione di digital twin su scala gigawatt attraverso asset SimReady, simulazioni operative e modelli OpenUSD.L’integrazione di SmartRun consente di estendere questo approccio anche all’infrastruttura fisica.
L’iniziativa conferma una tendenza sempre più evidente nel settore dei Data Center: l’infrastruttura non viene più progettata esclusivamente come supporto al calcolo, ma come componente integrata dell’intero sistema IA. In questo contesto il digital twin diventa uno strumento di ingegneria utilizzato per accelerare le attività di progettazione, migliorare il coordinamento tra team e ridurre il rischio operativo prima dell’entrata in funzione degli impianti.
