За прогнозами, до 2031 року ринок генеративного штучного інтелекту зросте на 32% до $126,5 млрд. Проте стрімкий розвиток технології має деякі наслідки, які часто не помічають — у міру її впровадження зростає попит на обчислювальні потужності в центрах обробки даних.
Є ще один момент: щільність серверних комп’ютерів, необхідна для штучного інтелекту, виділяє значну кількість тепла, що створює проблеми з енергоефективністю та стійким розвитком. З іншого боку, потенційно штучний інтелект та машинне навчання можуть підвищити продуктивність дата центрів та спростити експлуатацію таких технологій, як рідинне охолодження.
Вплив штучного інтелекту на центри обробки даних
Штучний інтелект є основним фактором, що визначає попит на центри обробки даних, поряд з іншими аспектами, такими як зростаюча залежність від цифрових розваг, включаючи соціальні мережі, онлайн-ігри та стрімінг. Щобільше, державні послуги, охорона здоров’я та фінансовий сектор, що переходять в онлайн, також потребують надійної цифрової інфраструктури.
З технічної точки зору ми спостерігаємо збільшення питомої потужності ІТ-систем, що підтримують застосування штучного інтелекту. Різке зростання обчислювальної потужності створює проблеми для наявних центрів обробки даних, особливо для старих об’єктів, не призначених для таких потужностей.
Така ситуація робить перехід до хмарних сервісів обов’язковим для багатьох організацій, хоча їм також доведеться вирішити, як керувати наявною інфраструктурою.
Частину об’єктів можна перепрофілювати, але для модернізації інших можуть знадобитися значні зусилля, які, можливо, не варті того. Як альтернатива, на них можна впровадити сучасні технології, такі як імерсійне або рідинне охолодження, для розв’язання проблем високої щільності.
Враховуючи величезні ресурси та обчислювальну потужність, необхідні для розробки штучного інтелекту, існують побоювання щодо його впливу на кількість компаній, здатних здійснювати прориви в цій галузі.
Їм потрібне достатнє масштабування, щоб знизити витрати на обчислення або зберігання, оскільки це може суттєво вплинути на капітальні витрати. Проте підприємства з меншими вимогами можуть використовувати приватну та загальнодоступну хмарну інфраструктуру для обробки високопродуктивних робочих навантажень штучного інтелекту.
Інвестиційний ландшафт в індустрії ЦОД
Стріт зазначає: «Ми, як і раніше, бачимо дві основні моделі. Перша — традиційніша, орієнтована на нерухомість, яка розглядає об’єкти як реальні активи та передбачає оренду хмари або колокейшн. Друга пов’язана з великим ризиком і передбачає створення спільного підприємства з оператором для інвестування в операційну компанію.
Говорячи про виклики, з якими зіткнеться індустрія ЦОД цього року, слід згадати проблеми ланцюжків постачання як у виробництві генераторів та охолоджувачів, так і з погляду інфраструктури, зокрема, комунальних послуг на кшталт електрики та водопостачання.
Також треба виділити ще одну важливу проблему: сталий розвиток. Галузь повинна забезпечувати ефективність та стійкість від ланцюжка постачання до послуг, що надаються кінцевим користувачам. Відкритість і прозорість дозволять ґрунтовно обговорити, як індустрія цифрової інфраструктури зможе сприяти досягненню цілей у сфері сталого розвитку.
У той час як індустрія центрів обробки даних постійно підвищує свою енергоефективність і прагне стати стійкою, проблема є серйозною, враховуючи кількість енергії, що використовується. Однак це область, якій оператори, інвестори та кінцеві користувачі приділяють пріоритетну увагу як важливий критерій при виборі постачальника послуг.
БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:
- Як можна використовувати надлишкове тепло з дата-центрів. Ініціатива в Норвегії
- Перший в світі плавучий дата-центр
- Навіщо Microsoft розмістила перший дата-центр на дні моря
Джерело: TechwireAsia