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Vertiv e Caterpillar anunciam colaboração para otimização energética em Data Center

A iniciativa integrará o portfólio de distribuição elétrica e refrigeração da Vertiv com os produtos e a expertise da Caterpillar e de sua subsidiária Solar Turbines em geração de energia e CCHP

Vertiv e Caterpillar anunciam colaboração para otimização energética em Data Center

A Vertiv, empresa global de infraestrutura digital crítica, e a Caterpillar, fornecedora mundial de sistemas de energia, anunciaram a assinatura de um acordo estratégico para colaborar em soluções avançadas de otimização energética para Data Centers. A iniciativa integrará o portfólio de distribuição elétrica e refrigeração da Vertiv com os produtos e a expertise da Caterpillar e de sua subsidiária Solar Turbines em geração de energia e CCHP (Resfriamento, Calor e Energia Combinados). A meta é oferecer arquiteturas pré-projetadas que simplificam a implantação, aceleram o tempo de energização e otimizam o desempenho das operações dos data centers.

Essa colaboração responde diretamente à crescente demanda por soluções energéticas no local que garantam energia e refrigeração confiáveis. Juntas, as empresas poderão oferecer uma solução totalmente integrada, com interfaces e desempenho validados, permitindo aos clientes acelerar o design, a instalação e a implementação.

O Memorando de Entendimento (MOU) entre Vertiv e Caterpillar representa um passo fundamental para aprimorar esse ecossistema, permitindo que os clientes superem restrições energéticas e implantem data centers de IA otimizados

A Caterpillar e a Solar Turbines fornecerão soluções de geração de energia, como turbinas a gás natural e motores de combustão, para entregar energia elétrica e térmica confiável e escalável para CCHP.

A Vertiv disponibilizará um portfólio completo de soluções e serviços de energia e refrigeração, organizados em blocos modulares pré-projetados, para reduzir ciclos de design e padronizar a implantação.

Benefícios para o cliente

Acelera o tempo de energização: utilizando arquiteturas modulares pré-projetadas para agilizar a implantação.

Reduz o PUE (Eficiência no Uso de Energia): melhora a eficiência energética e a pegada de carbono. Isso acontece porque o sistema é otimizado de ponta a ponta — energia, refrigeração, distribuição e gerenciamento dinâmico de carga. É um novo modelo em comparação com projetos tradicionais.

Suporte global durante todo o ciclo de vida: respaldado pelas redes globais de serviço e suporte da Vertiv e da Caterpillar.

“A colaboração com a Caterpillar e a Solar Turbines é um marco da nossa estratégia Bring Your Own Power & Cooling (BYOP&C) e se alinha perfeitamente ao nosso conceito grid-to-chip, oferecendo soluções resilientes de geração de energia no local. É ideal para clientes que desejam reduzir ou eliminar a dependência da rede elétrica”, afirmou Gio Albertazzi, CEO da Vertiv. “Ao combinar nossas tecnologias, portfólios e expertise complementares, estamos viabilizando uma integração coordenada. Nossos blocos pré-engenheirados e testados para interoperabilidade permitem que os clientes executem design, construção e implantação de forma simultânea, com desempenho previsível”, completou.

“À medida que as cargas de trabalho impulsionadas por IA continuam crescendo, a demanda por infraestrutura elétrica e de refrigeração robusta e escalável torna-se cada vez mais crítica”, disse Jason Kaiser, presidente do grupo Caterpillar Power & Energy. “Nossa colaboração com a Vertiv nos permitirá oferecer soluções energéticas integradas no local que reduzam o PUE e atendam às necessidades em constante evolução dos clientes”, comentou.

Essa iniciativa responde diretamente à crescente demanda por soluções energéticas no local e oferece uma abordagem coordenada e centrada no cliente para o design e a implementação. O Memorando de Entendimento (MOU) entre Vertiv e Caterpillar representa um passo fundamental para aprimorar esse ecossistema, permitindo que os clientes superem restrições energéticas e implantem data centers de IA otimizados.

Serviço
www.vertiv.com

 

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