Face à l’explosion des besoins énergétiques des infrastructures d’intelligence artificielle, Siemens et Rittal annoncent un partenariat stratégique visant à développer une nouvelle génération de systèmes de distribution électrique pour datacenters d’IA.
Dans les datacenters de nouvelle génération, les densités dépassent déjà les 100 kW par rack, avec des projections pouvant atteindre 1 MW d’ici 2030, imposant une refonte des modèles traditionnels de distribution électrique. L’objectif fixé par la collaboration entre Siemens et Rittal est de concevoir des architectures standardisées, modulaires et évolutives capables de répondre à cette montée en puissance des charges IT.
Une approche “power-in-the-white-space”
Au cœur de cette collaboration, qui s’inscrit dans une logique de standardisation basée sur les normes IEC, les deux industriels travaillent sur une innovation clé : un système de type sidecar, c’est-à-dire un rack électrique dédié, installé directement dans le white space, au plus près des serveurs. Ce modèle vise à réduire la complexité des architectures électriques, à accélérer les déploiements, et à améliorer la disponibilité et l’efficacité énergétique.
En intégrant les équipements de puissance au plus près des charges IT, Siemens et Rittal entendent répondre aux contraintes des environnements hyperscale et IA, où la rapidité de mise en service devient critique. Leur approche doit permettre de réduire les délais de construction, de simplifier l’ingénierie, et d’optimiser le “time-to-compute”.
Parmi les développements annoncés figurent également des systèmes de distribution basse tension standardisés pour datacenters modulaires et conteneurisés, ainsi que des solutions renforçant la sécurité opérationnelle.
Au-delà de la distribution électrique, Siemens et Rittal convergent vers une approche intégrée combinant énergie, IT et refroidissement dans des architectures pré-ingénierées. Les infrastructures de datacenter “pré-intégrées” sont une évolution qui traduit une tendance de fond du marché : industrialiser le datacenter pour suivre le rythme de l’IA, tout en maîtrisant les contraintes énergétiques et opérationnelles.
