Amazon, dopo aver completato uno studio sulla vita utile dei suoi server, ha deciso che questi possono essere utilizzati per un anno in più e ne ha quindi portato la vita utile da cinque a sei anni. L’azienda prevede che il cambiamento contribuirà all’utile netto per 900 milioni di dollari solo nel primo trimestre del 2024.

Quella di Amazon non è la prima mossa simile fatta da un grande hyperscaler. Nel 2002 infatti Microsoft annunciava l’incremento della vita utile dei server di Azure da quattro a sei anni, con l’obiettivo sia di risparmiare 3,7 miliardi di dollari nel solo anno fiscale 2023 grazie alla riduzione negli acquisti di nuovi server, sia di mantenere gli impegni che l’azienda aveva preso sul rispetto dell’ambiente e la riduzione delle emissioni.

Lo scorso anno era invece toccato a Google, che a febbraio aveva dichiarato di aver completato una valutazione del ciclo di vita dei server di Google Cloud, rendendosi conto di poter aumentare la durata di vita delle proprie apparecchiature di rete da quattro a sei anni. Anche in questo caso il risparmio preventivato era notevole (in una nota ufficiale, Alphabet parlava di 3,4 miliardi di dollari risparmiati in tutto l’anno fiscale 2023).

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Sempre lo scorso anno Meta aveva fatto lo stesso portando la vita utile dei suoi server e di altre apparecchiature di rete da quattro anni e mezzo a cinque anni, con l’obiettivo di risparmiare 1,5 miliardi di dollari in un anno.

Da notare che nel 2020 il ciclo di vita dei server di tutti i quattro giganti tech era di soli 36 mesi. In 3-4 anni si è quindi assistito a un incremento notevole (quasi sempre il doppio) di questa metrica. Se però il prolungamento nella vita utile dei dispositivi è una notizia positiva per l’ambiente (oltre che per le casse degli hyperscaler come abbiamo appena visto), potrebbe al tempo stesso costituire un ostacolo in futuro.

AMD e Intel stanno infatti lavorando a novità sostanziali nelle proprie architetture per server, con vantaggi prestazionali e di consumi molto significativi soprattutto in ottica IA. Trovare quindi il giusto equilibrio tra risparmio, prestazioni e il rischio di non poter sfruttare appieno una tecnologia come l’IA generativa a causa di hardware un po’ datati è quindi essenziale.