Il consumo energetico dei data center non dipende soltanto dai server. Una parte rilevante dell’energia viene usata per mantenere chip, GPU, acceleratori AI, memoria e apparati di rete entro temperature operative sicure. Con l’aumento della potenza dei processori dedicati all’intelligenza artificiale, il raffreddamento ad aria diventa meno adatto a gestire carichi termici concentrati e irregolari. Per questo stanno crescendo le soluzioni direct-to-chip, dove un liquido scorre in una piastra fredda a contatto con il processore e porta via il calore in modo più efficiente.
In questo contesto si inserisce la collaborazione tra Fabric8Labs e la University of Illinois Urbana-Champaign, che hanno lavorato su cold plate in rame prodotte con stampa 3D elettrochimica per il raffreddamento dei data center. Il progetto usa la tecnologia ECAM, acronimo di Electrochemical Additive Manufacturing, sviluppata da Fabric8Labs, per creare strutture in rame ad alta risoluzione direttamente pensate per il trasferimento termico. I risultati del lavoro sono stati pubblicati su Cell Reports Physical Science, con un approccio basato su ottimizzazione topologica e geometrie difficili da ottenere con lavorazioni tradizionali.
Perché il raffreddamento dei data center è diventato un problema centrale
Le architetture AI usano chip sempre più potenti e con mappe termiche non uniformi. In pratica, il calore non si distribuisce in modo regolare su tutta la superficie del chip: alcune zone lavorano molto più di altre e generano hotspot localizzati. Una cold plate convenzionale, progettata con canali semplici e uguali per tutta la superficie, può non essere sufficiente per gestire queste differenze. Fabric8Labs descrive proprio questo limite: le piastre fredde tradizionali, lavorate per fresatura, skiving o assemblaggio, faticano ad adattarsi alle mappe di potenza dei nuovi acceleratori AI.
Il tema ha anche una dimensione energetica più ampia. L’International Energy Agency ha segnalato che nel 2025 la domanda elettrica dei data center è cresciuta del 17%, con i data center focalizzati sull’AI in crescita ancora più rapida rispetto alla domanda elettrica globale. L’aumento della potenza di calcolo rende il raffreddamento una voce tecnica ed economica sempre più importante, non un dettaglio secondario dell’infrastruttura.
Che cos’è una cold plate direct-to-chip
Una cold plate è una piastra, di solito metallica, attraversata da canali interni in cui scorre un fluido refrigerante. Viene posta a contatto con il chip o con il package elettronico. Il calore passa dal chip alla piastra, poi al liquido, e infine viene trasferito verso il circuito di raffreddamento del rack o dell’impianto.
Nelle applicazioni direct-to-chip il vantaggio è la vicinanza tra sorgente di calore e fluido. Il raffreddamento non dipende solo dall’aria che passa tra i server, ma da un percorso termico più diretto. Il problema è progettare l’interno della piastra: canali, alette, microstrutture e collettori devono rimuovere calore senza richiedere troppa energia per pompare il liquido. Se la piastra raffredda bene ma oppone troppa resistenza al passaggio del fluido, una parte del vantaggio viene persa nella potenza richiesta alle pompe.
La ricerca della University of Illinois ha affrontato proprio questo compromesso: aumentare lo scambio termico e ridurre la potenza di pompaggio. Gli ingegneri hanno usato metodi di ottimizzazione topologica per generare forme interne non convenzionali, invece di limitarsi a canali rettangolari o cilindrici. Le geometrie emerse hanno punte, bordi irregolari e strutture fitte, più vicine a forme organiche che a un canale meccanico standard.
Il ruolo della stampa 3D del rame
Il rame è uno dei materiali più adatti per il raffreddamento elettronico grazie alla sua elevata conducibilità termica. Il problema è che non tutte le tecnologie additive lo gestiscono bene. Nella stampa 3D metallica a letto di polvere, il rame puro può essere complesso da lavorare per via della riflettività e della conducibilità termica; spesso si usano leghe di rame, che possono essere più semplici da processare ma non sempre offrono le stesse prestazioni termiche del rame ad alta purezza.
Fabric8Labs usa invece una tecnologia diversa. ECAM è un processo additivo elettrochimico a temperatura ambiente che costruisce metallo da una soluzione acquosa contenente ioni metallici. La testina di stampa è composta da una matrice di microelettrodi indirizzabili singolarmente, con pixel nell’ordine di decine di micron. Secondo l’azienda, il processo consente strutture complesse, alta purezza, bassa rugosità e produzione scalabile senza i passaggi termici tipici di altre tecnologie metalliche.
Fabric8Labs indica anche una purezza del rame ECAM pari al 99,95%, con voxel da 33 micron e possibilità di stampare direttamente su substrati sensibili alla temperatura, come PCB, silicio, ceramiche, metalli e altri componenti già esistenti. Questo punto è importante perché nel raffreddamento dei chip non serve soltanto una parte metallica isolata: serve una soluzione integrabile in package elettronici, moduli server e catene di montaggio.
Perché le forme interne contano più della forma esterna
Guardando una cold plate dall’esterno si vede una piastra compatta, con ingressi e uscite per il liquido. La parte decisiva è nascosta dentro. Canali più fini, alette più ravvicinate, percorsi fluidici calibrati e superfici con maggiore area di scambio possono aumentare la quantità di calore rimossa. Ma la geometria deve evitare zone morte, ristagni, perdite di carico inutili e percorsi che favoriscano una distribuzione non uniforme del refrigerante.
La stampa 3D permette di progettare strutture interne che non sarebbero realizzabili con utensili standard. La University of Illinois ha confrontato diverse forme di alette e ha lavorato per ridurre la potenza necessaria a raffreddare i chip. Secondo i ricercatori, le cold plate prodotte con Fabric8Labs possono migliorare il raffreddamento rispetto ad altre piastre alettate di circa il 32%.
Questo dato va letto nel modo corretto. Non significa che ogni data center ridurrà automaticamente i consumi del 32%. Significa che, nel contesto studiato, una geometria ottimizzata e producibile con ECAM ha mostrato un vantaggio rispetto a configurazioni più semplici. La parte interessante è l’unione tra calcolo e fabbricazione: l’algoritmo può proporre forme complesse solo se esiste un processo capace di produrle.
Ottimizzazione topologica: progettare partendo dal calore
L’ottimizzazione topologica è un metodo di progettazione che parte dagli obiettivi fisici e dai vincoli del problema. Nel caso delle cold plate, gli obiettivi sono rimuovere calore, mantenere temperature uniformi sul chip, ridurre la resistenza al flusso e contenere la potenza di pompaggio. Il software esplora molte configurazioni e fa emergere geometrie che un progettista non disegnerebbe per intuizione o per abitudine produttiva.
Nel lavoro con Fabric8Labs, l’ottimizzazione ha portato a strutture con punte e bordi frastagliati, adatte ad aumentare l’area utile e a guidare meglio il fluido nelle zone calde. Il professor Nenad Miljkovic, della University of Illinois, è indicato come autore senior del lavoro, mentre Behnood Bazmi è il primo autore citato nella comunicazione sul progetto.
La frase chiave è questa: la geometria non viene scelta perché “sembra complessa”, ma perché cerca un equilibrio tra prestazione termica e costo energetico del flusso. In un data center, raffreddare meglio non basta se poi servono pompe più potenti, più infrastruttura e più energia ausiliaria. La piastra ideale deve togliere calore dove serve e farlo con un fluido che scorre con la minore penalizzazione possibile.
ECAM rispetto alle lavorazioni tradizionali
Le cold plate convenzionali possono essere realizzate con fresatura, canali scavati, alette ricavate per skiving, saldatura, brasatura o assemblaggio di più parti. Questi metodi sono maturi e industriali, ma impongono vincoli geometrici. Canali troppo fini, forme tridimensionali variabili, superfici interne complesse e microstrutture su misura possono diventare costose o impraticabili.
Fabric8Labs posiziona ECAM come una piattaforma capace di produrre microstrutture in rame puro con risoluzione micrometrica, evitando incollaggi, bonding e alcuni post-processi. Per le soluzioni single-phase, l’azienda dichiara cold plate in rame puro con geometrie personalizzate per la mappa di potenza del chip, uniformità di temperatura e compatibilità “drop-in” con sistemi esistenti.
La stampa 3D qui non serve a fare una piastra “più libera” sul piano estetico. Serve a creare una rete interna di scambio termico e fluidico più aderente al problema reale. La logica è simile a quella già vista in altri scambiatori di calore additivi: usare la libertà geometrica solo dove produce valore, non stampare tutto per principio.
Dal prototipo alla produzione
Una delle difficoltà della stampa 3D metallica per componenti industriali è il passaggio dal laboratorio alla produzione. Fabric8Labs insiste sul fatto che ECAM nasce per essere scalabile, con una testina a microelettrodi paralleli e un processo a temperatura ambiente. L’azienda dichiara anche una riduzione superiore al 90% delle emissioni di gas serra rispetto ad altre tecnologie additive e a processi tradizionali, secondo le proprie valutazioni.
Sul piano finanziario, Fabric8Labs ha raccolto 50 milioni di dollari in un round Series B guidato da New Enterprise Associates, con la partecipazione di investitori come Intel Capital, imec.XPAND, SE Ventures, TDK Ventures e Lam Capital. L’obiettivo dichiarato era scalare la tecnologia ECAM e creare un impianto pilota di produzione.
Questo dato aiuta a capire perché la collaborazione con la University of Illinois sia più di un esperimento isolato. Se una geometria funziona in laboratorio ma non può essere prodotta in quantità, resta una dimostrazione. Se invece la tecnologia può passare da prototipi a volumi maggiori, le cold plate personalizzate per chip AI possono diventare un prodotto industriale.
Il sostegno del Department of Energy e il programma COOLERCHIPS
La University of Illinois lavora da tempo sul raffreddamento dei data center. Il professor Nenad Miljkovic ha ricevuto 2,5 milioni di dollari dal programma ARPA-E COOLERCHIPS del U.S. Department of Energy, dedicato a soluzioni di raffreddamento più efficienti per data center. Il programma finanziava 15 progetti per un totale di 40 milioni di dollari, con l’obiettivo di ridurre l’energia necessaria al raffreddamento e contenere l’impronta operativa di queste infrastrutture.
Nel progetto UIUC citato da MechSE compaiono anche il professor Bill King, Carnegie Mellon University, University of California Berkeley, Oak Ridge National Laboratory, University of Arkansas, oltre a partner industriali come Meta e Wiwynn. Questo non significa che tutti questi soggetti siano coinvolti direttamente nella stessa cold plate Fabric8Labs, ma mostra il contesto in cui la ricerca sul raffreddamento dei data center si sta muovendo: università, aziende di semiconduttori, operatori cloud, produttori di server e laboratori nazionali.
Fabric8Labs, Wiwynn, AEWIN e Asetek: un ecosistema in costruzione
Fabric8Labs non sta lavorando solo con la University of Illinois. L’azienda ha presentato cold plate ECAM con Wiwynn, società specializzata in infrastrutture cloud, server e rack per data center. In quella collaborazione, le piastre sono progettate per seguire le mappe di potenza degli acceleratori AI, con strutture alettate ottimizzate per indirizzare il flusso verso gli hotspot. Fabric8Labs ha indicato un miglioramento termico-idraulico del 48% rispetto a microcanali skived tradizionali, nel contesto della soluzione presentata con Wiwynn a Computex 2025.
Un altro nome è AEWIN Technologies, parte del gruppo Qisda, che ha scelto la tecnologia ECAM di Fabric8Labs per soluzioni di thermal management destinate a Edge AI, server e infrastrutture di rete. Nella comunicazione con AEWIN si parla di boiler plate ECAM per sistemi di immersione bifase e di piattaforme compatibili con fluidi PFAS e PFAS-free.
C’è poi Asetek, azienda nota nel raffreddamento liquido. In una collaborazione precedente con Fabric8Labs, Asetek ha lavorato su cold plate ottimizzate per AI, sfruttando ECAM per produrre strutture interne non ottenibili con le lavorazioni convenzionali. Questo conferma che l’interesse non arriva solo dal mondo accademico, ma anche da chi produce sistemi di raffreddamento per server, HPC e infrastrutture AI.
Che cosa cambia per i data center AI
I data center per AI non hanno soltanto bisogno di più elettricità. Hanno bisogno di gestire densità termiche più alte. Rack da decine di kilowatt e moduli con GPU ad alta potenza non possono essere trattati come server tradizionali. Se il raffreddamento non tiene il passo, i chip possono ridurre le frequenze operative, lavorare con minore affidabilità o richiedere impianti più costosi.
Le cold plate in rame stampate in 3D cercano di agire nel punto più vicino alla sorgente del problema: il contatto tra chip e circuito di raffreddamento. Una piastra ottimizzata può distribuire meglio il fluido, raffreddare in modo più uniforme e ridurre la necessità di abbassare troppo la temperatura dell’acqua o aumentare la portata. Questo può avere effetti su consumi, affidabilità e costo operativo complessivo.
Va evitata una lettura troppo semplice. Una cold plate migliore non risolve da sola il problema energetico dell’intelligenza artificiale. Il consumo dipende da chip, software, alimentazione, reti, accumulo, edifici, chiller, torri evaporative, gestione del calore e disponibilità della rete elettrica. Però il componente termico è uno dei punti in cui la progettazione meccanica, la stampa 3D e la scienza dei materiali possono incidere in modo concreto.
Il rame come materiale strategico
Il rame è centrale sia per la conduzione elettrica sia per la conduzione termica. Nei data center è presente nei cavi, nelle barre di distribuzione, nei trasformatori, nelle connessioni, nei sistemi di raffreddamento e nei componenti elettronici. L’espansione dell’AI sta aumentando l’attenzione su questo metallo anche dal punto di vista della disponibilità. S&P Global ha pubblicato un’analisi in cui prevede una crescita della domanda globale di rame da 28 milioni di tonnellate nel 2025 a 42 milioni di tonnellate nel 2040, con un possibile deficit significativo in assenza di nuova offerta.
Questo rende ancora più interessante l’uso del rame ad alta purezza in componenti dove la prestazione termica può ridurre sprechi energetici. Non significa usare meno rame in assoluto, ma usarlo dove produce il massimo effetto: vicino ai chip, in geometrie ottimizzate, con processi che puntano alla produzione scalabile.
Perché questa ricerca riguarda anche la stampa 3D industriale
La notizia è rilevante per la stampa 3D perché mostra un’applicazione in cui l’additive manufacturing non viene usato per produrre una forma generica, ma per abilitare una funzione. In una cold plate ECAM, il valore non è “essere stampata in 3D”; il valore è poter realizzare microstrutture in rame che portano il fluido dove serve, aumentano l’area di scambio e seguono la mappa termica del chip.
Questo è uno dei percorsi più solidi per l’adozione industriale della stampa 3D: componenti piccoli o medi, ad alto valore, con geometrie interne complesse, materiali funzionali e una richiesta chiara da parte del mercato. Il raffreddamento dei data center AI ha tutte queste caratteristiche. Il componente è critico, il problema termico è reale, il mercato cresce e la geometria interna ha un effetto misurabile sulla prestazione.
Un passaggio da seguire con attenzione
La collaborazione tra Fabric8Labs e University of Illinois indica una direzione precisa: usare progettazione computazionale, rame ad alta purezza e stampa 3D elettrochimica per costruire cold plate più adatte ai chip ad alta potenza. La parte scientifica dimostra che geometrie complesse possono migliorare il raffreddamento; la parte industriale punta a trasformare quelle geometrie in componenti producibili.
Il prossimo nodo sarà la validazione su scala più ampia. Le cold plate dovranno dimostrare prestazioni stabili nel tempo, compatibilità con fluidi e circuiti reali, affidabilità sotto cicli termici, costi accettabili e integrazione con le linee di produzione dei server. Se questi passaggi saranno confermati, la stampa 3D del rame potrà entrare in uno dei settori più esigenti della manifattura elettronica: il raffreddamento dei chip che alimentano l’AI.
