Wannie Park, Fondatore e Amministratore Delegato di PADO AI – Serie di Interviste

Wannie Park, Fondatore e Amministratore Delegato di PADO AI, è un veterano dell’esecutivo tecnologico e dell’energia con più di due decenni di esperienza nella costruzione di aziende all’intersezione di software, energia pulita e infrastrutture connesse. Prima di lanciare PADO AI, ha ricoperto ruoli di leadership senior, tra cui SVP di Partnership e Sviluppo Aziendale presso Bidgely, CEO di Zen Ecosystems e SVP di Sviluppo Aziendale e Business presso Inspire. All’inizio della sua carriera ha lavorato in ruoli di sviluppo aziendale e investimenti strategici presso aziende come Belkin e Intel (INTC ) Capital, aiutando a guidare l’innovazione nelle tecnologie emergenti, IoT e gestione dell’energia.

PADO AI è un’azienda di software di orchestrazione energetica che si concentra sull’aiutare i data center e le grandi strutture a gestire il consumo di energia in modo più efficiente. La sua piattaforma utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare la domanda di energia in tempo reale, prevedere i carichi e ottimizzare l’uso di elettricità, raffreddamento e risorse energetiche distribuite. Migliorando l’utilizzo dell’infrastruttura energetica, l’azienda mira ad aiutare gli operatori ad aumentare la capacità di calcolo, ridurre i costi operativi e sostenere un uso più sostenibile dell’energia.

Ha costruito la sua carriera all’intersezione dell’innovazione energetica, dello sviluppo aziendale e dell’intelligenza artificiale – da Intel Capital e Belkin alla guida di iniziative di energia pulita presso CEIVA, Inspire, Zen Ecosystems e LG NOVA prima di fondare PADO AI. Cosa l’ha ispirato a lanciare PADO AI e come la sua esperienza precedente ha plasmato la sua visione per l’orchestrazione energetica guidata dall’intelligenza artificiale nei data center?

Throughout la mia carriera ho vissuto l’ipotesi, la crisi e la ripresa di alcuni cicli tecnologici interessanti. Ciò include la bolla di internet del 2000, la crescita della rete che fornisce networking / IoT su larga scala e la modernizzazione della rete elettrica nordamericana alla fine degli anni 2000. Per me, questi tre spostamenti tecnologici hanno culminato nella grande opportunità che è l’ecosistema attuale dei data center di intelligenza artificiale e questo è il motivo per cui PADO è stato lanciato: una soluzione software alimentata dall’intelligenza artificiale nata dalla convergenza di potere, calcolo e cloud.

TotalEnergies (TTE ) ha recentemente annunciato l’uso di Accordi di Acquisto di Energia (PPA) per fornire energia elettrica rinnovabile a un data center di Google. Come vede questo più ampio spostamento verso contratti di energia rinnovabile a lungo termine per l’infrastruttura iperscalabile?

Lo vedo come una grande vittoria per le energie rinnovabili. Tuttavia, non lo considererei come un più ampio spostamento verso le energie rinnovabili. Invece, è più una questione di accesso al potere e tempo di potere. In questo caso, i numeri sono stati calcolati. Con ogni annuncio del genere, probabilmente ne vedrai 10 che sono alimentati a gas dietro il contatore.

Mentre i carichi di lavoro di intelligenza artificiale aumentano rapidamente la domanda di energia, sta vedendo un cambiamento fondamentale nel modo in cui gli operatori di data center si avvicinano all’integrazione dell’energia rinnovabile?

Ciò che sto vedendo è uno sforzo più concertato per la distribuzione di sistemi di stoccaggio di energia allineati con un raffreddamento più efficiente e sostenibile. Ciò equilibra alcuni dei problemi di intermittenza legati alle energie rinnovabili. La costruzione e la distribuzione di strategie di stoccaggio sostenibili consentono un aumento dell’integrazione delle energie rinnovabili, consentendo ai data center di mantenere il tempo di attività.

Quali sono le principali barriere strutturali o operative che i data center legacy affrontano quando tentano di integrare completamente le fonti di energia rinnovabile come il solare nei sistemi esistenti?

Le principali barriere sono la complessità dell’infrastruttura e la mancanza di telemetria in tempo reale. I sistemi legacy sono stati costruiti per carichi costanti e prevedibili e spesso mancano dello strato software necessario per gestire l’intermittenza del solare senza rischiare il tempo di attività. E aggiungerei, sulla base dei miei commenti alla domanda 3, che un sistema di stoccaggio di energia (BESS) sarebbe un moltiplicatore di forza quando si decide di integrare le energie rinnovabili come il solare.

Dalla sua esperienza di consulente per operatori e utility, perché molti data center lottano per bilanciare i requisiti di affidabilità rigorosi con gli obiettivi di decarbonizzazione?

Dal punto di vista del data center, l’affidabilità e la decarbonizzazione sono spesso viste come un gioco a somma zero – per ottenere una cosa, si sacrifica l’altra. I data center danno naturalmente priorità all’affidabilità “cinque-nove” sopra tutto il resto, quindi gli obiettivi di decarbonizzazione sono spesso depotenziati.

Le piattaforme di orchestrazione energetica alimentate dall’intelligenza artificiale e dal machine learning stanno guadagnando popolarità. Come l’orchestrazione in tempo reale cambia l’economia e l’affidabilità delle risorse energetiche distribuite in ambienti mission-critical?

I data center operano all’interno di un envelope di potere esistente con una capacità di calcolo fissa.

L’orchestrazione trasforma l’energia da un costo fisso in un asset dinamico che produce maggiore produttività, che sia reddito, produzione di token, ecc. Allineare l’orchestrazione con diverse risorse energetiche distribuite, si è in grado di moltiplicare l’impatto, che sia decarbonizzazione, reddito, produzione di token, ecc.

Come può essere strato il software di orchestrazione su un’infrastruttura esistente senza richiedere ricostruzioni capital-intensive?

Il software di orchestrazione può e dovrebbe essere progettato per essere uno strato software intelligente che si integra tramite API con sistemi esistenti, sia che si tratti di un BMS, un DCIM, sia che si tratti di risorse energetiche distribuite. Ciò minimizzerebbe eventuali ricostruzioni importanti.

Quando gli operatori bilanciano affidabilità, costo e decarbonizzazione, cosa dovrebbe essere prioritario per primo – e quali compromessi sono spesso fraintesi?

Oggi, come operatore, la loro priorità principale è l’affidabilità. E se si fa clic sull’affidabilità, significa “cinque-nove” di tempo di attività. Ciò significa potere affidabile. Dato il grande multiplo tra i costi energetici e il valore che le fabbriche di intelligenza artificiale generano da esso, il risparmio dei costi non è un problema. Si vede questo con le utility che cercano di incorporare flessibilità nel mercato dei data center senza molti acquirenti. Scendendo ancora più in basso, oltre al costo, la decarbonizzazione, a meno che non sia obbligatoria, scende in fondo alla lista di priorità.

Quali metriche dovrebbero essere tracciate dagli operatori di data center se vogliono migliorare in modo significativo l’utilizzo delle energie rinnovabili mantenendo il tempo di attività?

A un livello alto, tracciare e misurare le emissioni di Scope 1/2/3 al livello del sito per stabilire una base. Allineato con il PUE (Power Usage Effectiveness) standard, gli operatori dovrebbero tracciare l’Intensità di Carbonio per Carico di Lavoro e il Fattore di Utilizzo delle Rinnovabili (RUF). Infine, i data center dovrebbero tracciare la potenza abbandonata – la quantità di capacità di potere pagata ma non utilizzata a causa della gestione del carico inefficiente.

Guardando avanti, come vede l’evoluzione della relazione tra le utility, gli operatori di data center e le piattaforme di energia guidate dall’intelligenza artificiale nei prossimi cinque anni?

Vedo due silos di relazioni. Da un lato, vedo questi tre stakeholder muoversi verso una griglia collaborativa. Dove i data center diventano un asset di griglia responsivo che può ridurre o spostare il carico per stabilizzare la griglia. Le piattaforme di energia guidate dall’intelligenza artificiale saranno la colla che consente a queste due grandi industrie di comunicare e coordinare in tempo reale. Dall’altro lato, vedo molti data center abbandonare la griglia e auto-generare e stare completamente dietro il contatore. Dato il costo e l’investimento complessivo in questi tipi di progetti, è improbabile che tornino alla griglia.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare PADO AI.