Центри обробки даних на базі штучного інтелекту формують основу нашого цифрового майбутнього. Щоб залишатися на крок попереду, прискорення розгортання центрів обробки даних, готових до використання штучного інтелекту, має вирішальне значення, і в цій статті розглядаються три етапи, що з цього випливають.
Штучний інтелект зараз є новим наріжним каменем розвитку галузей промисловості по всьому світу. Технологія використовується для всього: від автоматизації рутинних завдань до генерації нових ідей для продуктів і послуг, і очікується, що її вплив лише прискорюватиметься.
Згідно зі звітом McKinsey «Стан штучного інтелекту», станом на минулий рік 65% організацій у світі інтегрували штучний інтелект принаймні в одну бізнес-функцію (очікується, що цей показник досягне 50% у 2023 році). Тим часом IDC оцінює, що глобальне виробництво даних досягне 175 ZB цього року, головним чином завдяки штучному інтелекту, машинному навчанню та обробці даних у режимі реального часу.
Зі стрімким зростанням ринку центрів обробки даних, штучний інтелект стане ключовим фактором зростання. Чи готова ваша інфраструктура до цієї тенденції?
Штучний інтелект у центрах обробки даних: революційна трансформація
Сучасні програми штучного інтелекту постійно розширюють межі проектування існуючих центрів обробки даних. Від обробки внутрішніх бізнес-навантажень на основі алгоритмів машинного навчання до підвищення енергоефективності та безпеки за допомогою прогнозних моделей, штучний інтелект виводить можливості інтелектуальної експлуатації центрів обробки даних на нові висоти.
Основою цієї трансформації є центри обробки даних високої щільності, оснащені кластерами графічних процесорів. Ці кластери можуть обробляти величезні паралельні робочі навантаження, задовольняючи вимоги до обчислювальної потужності для навчання моделей та логічного висновку.
Однак, єдиної універсальної моделі для цієї трансформації не існує. Темпи впровадження штучного інтелекту різняться залежно від регіону, підприємства та об'єкта, що робить глибоке розуміння шляху еволюції центрів обробки даних зі штучним інтелектом надзвичайно важливим.
Інфраструктура центру обробки даних зі штучним інтелектом: глобальна перспектива
Ось деякі ключові цифри:
На частку Північної Америки припадає понад 40% світового ринку центрів обробки даних, і, за прогнозами, її потужність збільшиться в 2,5 рази в найближчі роки.
Такі країни, як Ірландія, Данія та Німеччина, стають центрами обробки даних завдяки сприятливій податковій політиці, потужному зв'язку та зосередженню на сталому розвитку.
Очікується, що Азіатсько-Тихоокеанський регіон досягне ще вищих темпів зростання (середньорічнозростальний темп зростання 13,3% з 2025 по 2030 рік), на чолі з Китаєм, Японією, Індією та Сінгапуром.
Три фази розгортання центру обробки даних на базі штучного інтелекту
Інтеграція штучного інтелекту в роботу центрів обробки даних зазвичай відбувається у три етапи:
**Підготовка даних**: На цьому етапі штучний інтелект збирає дані з різних ресурсів, таких як бази даних, API, журнали, зображення, відео, датчики та інші джерела, які можуть надходити в режимі реального часу або не в реальному часі. Потім ці дані маркуються/анотуються; помилки видаляються, і вони перетворюються у формат, який може зрозуміти модель штучного інтелекту. Це основа точності та продуктивності моделі.
**Навчання:** Система штучного інтелекту починає навчати модель штучного інтелекту виконувати завдання на етапі підготовки даних. Нейронна мережа моделі штучного інтелекту вивчає дані, їх склад, закономірності та їхні взаємозв'язки. Це також відомо як фаза глибокого навчання. Ця фаза вимагає середовища центру обробки даних з високою щільністю та багатим на графічні процесори графічним процесором для обробки робочих навантажень штучного інтелекту з мінімальною затримкою.
**Висновок/Автономія:** Модель ШІ починає безперешкодно інтегруватися із зовнішньою екосистемою та новими даними, приймаючи остаточні рішення та прогнози. Саме тут інфраструктура ШІ потребує кабельних з’єднань, потоків даних у режимі реального часу та глибокої системної інтеграції.
Подолання інфраструктурних проблем для підтримки центру обробки даних на базі штучного інтелекту
Для досягнення автономії ШІ необхідно вирішити кілька фундаментальних проблем.
Щільність портів та простір у стійці
Робочі навантаження штучного інтелекту зазвичай залежать від кластерів графічних процесорів, з'єднаних між собою високошвидкісними з'єднаннями з низькою затримкою. Це призводить до високої щільності портів, що значно збільшує вимоги до простору та охолодження. Традиційні конструкції стійок не можуть впоратися з цим. Без виділеної інфраструктури обладнання, яке використовується для прискорення ШІ, може стати вузьким місцем.
Вибір дротових медіа
Вибір між міддю та оптоволокном більше не є технічною дискусією, а стратегічною. Мережі штучного інтелекту вимагають високої пропускної здатності та низької затримки на великих відстанях. Оптоволокно часто є кращим вибором у високопродуктивних середовищах, але лише за умови правильного планування та встановлення. Помилки тут можуть призвести до ослаблення сигналу та втрати продуктивності, особливо в шумних зонах з високим рівнем перешкод.
ІТ-інтеграція з BAS/BMS
Інтелектуальні центри обробки даних зі штучним інтелектом вимагають безперебійної спільної інтеграції в режимі реального часу в усю систему будівлі, що робить глибоку інтеграцію ІТ-систем із системами автоматизації будівель (BAS) та системами управління будівлями (BMS) надзвичайно важливою.
Однак така системна інтеграція часто обмежується кількома факторами: застарілою інфраструктурою, різнорідними протоколами керування та зв'язку, а також давно занедбаними сірими зонами. У цих зонах розташовані основні допоміжні системи, такі як ДБЖ, чилери, розподільчі системи живлення та системи керування опаленням, вентиляцією та кондиціонуванням повітря.
Щоб використовувати штучний інтелект для інтелектуальної оптимізації споживання енергії, охолодження та безпеки в режимі реального часу, стандартизована схема кабельних розводок є важливою для забезпечення єдиного та стабільного взаємозв'язку всіх компонентів у цих «сірих зонах». І навпаки, фрагментовані регуляторні системи та погане взаємозв'язок систем можуть легко призвести до погіршення продуктивності та навіть до серйозних ризиків, таких як простої бізнесу.
Оскільки штучний інтелект продовжує проникати в бізнес-моделі, очікування користувачів щодо обслуговування та цифрові робочі процеси, центри обробки даних повинні вдосконалюватися та йти в ногу з розвитком.
Зіткнувшись із трансформацією галузі, проактивне вирішення викликів стало необхідним вибором для підтримки довгострокової конкурентоспроможності. Поточні рішення щодо планування та будівництва інфраструктури безпосередньо визначатимуть, чи зможуть центри обробки даних адаптуватися до швидкої ітерації та гнучкого розширення майбутніх технологій штучного інтелекту. Модернізація інфраструктури в епоху штучного інтелекту, по суті, полягає у створенні довгострокової адаптивності центрів обробки даних.
Белден ГіршманнПовний спектр рішень для підключення пропонує повний портфель продуктів, спеціально розроблених для вимогливих сценаріїв центрів обробки даних зі штучним інтелектом.
Час публікації: 09 травня 2026 р.