NVIDIA GTC 2025: Badanie przeprowadzone przez firmę analityczną IDC analizuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja przyczynia się do radykalnych zmian w projektowaniu i wydajności centrów danych.
Wdrożenie sztucznej inteligencji i akcelerowanych obliczeń kształtuje przyszłość rozwoju technologii centrów danych, w tym kluczowego zasilania, chłodzenia i usług wspierających obciążenia i infrastrukturę AI.
Zmiana ta została omówiona w raporcie badawczym z serii „Infobrief”, opracowanym przez firmę analityczną IDC, zatytułowanym „Data Center Vision 2030: jak infrastruktura centrów danych będzie ewoluować, aby wspierać AI i przyspieszone przetwarzanie danych”. Wyniki badań zostały omówione bardziej szczegółowo podczas specjalnej sesji na konferencji NVIDIA GTC 2025 w San Jose w Kalifornii przez Seana Grahama, dyrektora ds. badań w dziale trendów w centrach danych od chmury po brzeg sieci (Cloud to Edge Datacenter Trends), który jest autorem badania, oraz Martina Olsena z firmy Vertiv, starszego wiceprezesa ds. produktów i rozwiązań.
Punkt zwrotny dla strategii AI
Graham z firmy IDC rozpoczął sesję od jasnego oświadczenia. „Jesteśmy w punkcie zwrotnym” – stwierdził, zauważając, że po dwóch latach eksperymentów z AI w 2023 i 2024 r. – inspirowanych ChatGPT i mandatami korporacyjnymi – firmy zmieniają obecnie swoje podejście. „Jak to się przełoży na przyszłość naszej działalności? Jaka jest nasza strategia w zakresie AI?” – zapytał, formułując pytanie, które obecnie dominuje w salach posiedzeń zarządów. Badania przeprowadzone przez IDC potwierdzają tę zmianę: 84% kierowników wyższego szczebla w branży technologicznej postrzega sztuczną inteligencję jako „nowy obszar działalności przedsiębiorstwa”, podobny do poczty elektronicznej czy systemu SAP, z dedykowanymi budżetami i procesami.
Według IDC wydatki w tym zakresie odpowiednio rosną. „Wzrosty budżetów zgłaszane przez Dyrektorów IT [wskazują], że dwie z czterech głównych kategorii, w których w 2025 r. odnotuje się największy wzrost wydatków, [dotyczą] infrastruktury IT mającej na celu wsparcie wszystkich tych zastosowań sztucznej inteligencji”– powiedział Graham. IDC przewiduje, że inwestycje w infrastrukturę AI będą rosły w tempie 28,1% rocznie, ale istnieje rażący problem: „Obecne obiekty centrów danych nie są wystarczające, aby to obsłużyć” – ostrzegł, powołując się na ankietę, w której 80% liderów wskazało zasilanie i chłodzenie jako czynniki krytyczne lub ważne dla ich planów dotyczących sztucznej inteligencji.
„Zużycie energii w centrach danych wzrośnie o 23,5% rok do roku, z 397 terawatogodzin (TWh) w 2024 r. do 108 gigawatów do 2028 r.”
- Sean Graham
Dyrektor ds. badań w dziale Cloud to Edge Datacenter, IDC
Zasilanie stało się głównym wąskim gardłem. „Zużycie energii w centrach danych będzie rosło o 23,5% rocznie w latach 2024–2028” – stwierdził Graham, dodając, że do końca dekady zużycie to ma się podwoić, a na całym świecie potrzebne będzie 108 gigawatów nowych mocy energetycznych. Ten wzrost wiąże się z kosztami. „To znacznie podniesie koszty ich budowy i eksploatacji, zwłaszcza w kontekście rywalizacji o dostęp do energii i kluczowej infrastruktury” – wyjaśnił, wskazując na rosnący sprzeciw społeczności wyrażany hasłem —„nie na moim podwórku”— oraz na konkurencję o zasoby sieci energetycznej ze strony takich sektorów jak pojazdy elektryczne.
Przyspieszone przetwarzanie danych na nowo definiuje projektowanie
Martin Olsen z Vertiv szczegółowo omówił kwestie techniczne, podkreślając rolę AI w przełamywaniu dotychczasowych schematów. „Sztuczna inteligencja sprawia, że [centra danych] stają się miejscami, w których zasilanie, chłodzenie i moc obliczeniowa funkcjonują jako jedna spójna całość” – powiedział, opisując to jako „zmianę paradygmatu” w branży, która niegdyś była podzielona na odizolowane obszary specjalistyczne. Pięcioletnia współpraca firmy Vertiv z NVIDIA towarzyszyła tej ewolucji, zwłaszcza w przypadku platform takich jak Blackwell, która oferuje 35-krotnie większą moc niż jej poprzedniczka. „Jeszcze niedawno mówiliśmy o 25, 40 czy 80 kilowatach. Teraz mówimy o 130 kilowatach na szafę” – zauważył Olsen, podkreślając gwałtowny wzrost gęstości mocy obliczeniowej.
Ta zmiana wymaga nowych podejść. „W ramach tych zmian wprowadziliśmy chłodzenie cieczą” – powiedział Olsen, nawiązując do przyszłości, w której szafy mogą osiągać „kilkaset kilowatów”, a nawet megawat, jeśli nie zostaną odpowiednio ograniczone. Wizja? „Jednostka obliczeniowa” typu plug-and-play. „Wczoraj spotkałem się z dość dużym dostawcą AI. Dla nich chodzi po prostu o pewną moc obliczeniową, która wkrótce zostanie uruchomiona” – powiedział Olsen, ilustrując sposób myślenia nowych graczy na rynku, takich jak dostawcy suwerennych rozwiązań w dziedzinie sztucznej inteligencji.
„Sztuczna inteligencja sprawia, że centra danych stają się miejscami, w których zasilanie, chłodzenie i moc obliczeniowa funkcjonują jako jedna spójna całość”.
-Martin Olsen
Wiceprezes ds. globalnej strategii produktów, Vertiv
Rozwiązania na horyzoncie
Przeszkody są ogromne. „Dostępność energii i jej zasoby [stanowią] naprawdę poważny problem” – podkreślił Olsen, powołując się na prognozowane zapotrzebowanie w Dolinie Krzemowej na poziomie 3,5 gigawata do 2028 roku oraz projekt o mocy 800 megawatów w Hayward — wystarczający do zasilania miasta wielkości Miami. Dynamiczne obciążenia związane z AI dodatkowo zwiększają złożoność. „Niezwykle ważne staje się ścisłe zintegrowanie zasilania i chłodzenia z przetwarzaniem danych” – wyjaśnił, opowiadając się za systemami predykcyjnymi do zarządzania skokami obciążenia spowodowanymi przez procesory graficzne.
Pomimo wyzwań, rozwiązania nabierają kształtów. Architektura referencyjna firmy Vertiv o mocy siedmiu megawatów, przeznaczona dla karty NVIDIA GB200 NVL72, zapewnia projekty „o 20% bardziej energooszczędne i o 30% bardziej efektywne pod względem wykorzystania przestrzeni”, skracając czas wdrożenia o połowę i obniżając całkowity koszt posiadania o 25%. „Nieustannie ją udoskonalamy”– zapewnił Olsen, łącząc ją z infrastrukturą predykcyjną, która śledzi dynamiczne obciążenia.
Obejrzyj pełną prezentację Martina Olsena, w której szczegółowo opisuje on, w jaki sposób centrum danych przekształciło się w jedną jednostkę obliczeniową, łączącą zasilanie i chłodzenie z zasobami obliczeniowymi przyspieszanymi przez procesory graficzne. Film w serwisie YouTube
Wzrost stawek rynkowych
Stawki finansowe są oszałamiające, a Olsen rzuca światło na inwestycyjną gorączkę panującą w branży. „Do tej pory na szkolenia wydano 200 miliardów dolarów” – powiedział, dodając, że dzięki dużym inwestorom kwota ta może już zbliżyć się do 300 miliardów dolarów. Patrząc w przyszłość, prognozy wskazują, że do 2030 r. w infrastrukturę sztucznej inteligencji może wpłynąć kolejne 1 bilion dolarów w związku z gwałtownym wzrostem popytu. Jednak sytuacja w zakresie przychodów pozostaje w tyle. „Prezes Cisco oszacował, że z punktu widzenia przychodów firma może na tym zarobić około pięciu lub 10 miliardów dolarów” – zauważył Olsen, podkreślając, że przychody z rozwiązań opartych na wnioskowaniu stanowią zaledwie ułamek ich potencjału. Różnica między ogromnymi nakładami a wczesnymi zwrotami z inwestycji podkreśla długoterminowy charakter tego przedsięwzięcia: dzisiejsza infrastruktura stanowi fundament wartości jutra.
Podsumowujące stwierdzenie Grahama jasno pokazało, o co toczy się gra: „Centrum danych przyszłości będzie wyglądało zupełnie inaczej niż obecnie”. Olsen podzielił tę opinię, podkreślając, że „wyciąganie wniosków” jest ostatecznym celem: „Właśnie w ten sposób zamierzamy czerpać z tego korzyści”, zaznaczając jednocześnie, że 80% danych przedsiębiorstw pozostaje na miejscu, co napędza „odrodzenie przedsiębiorstw” w zakresie infrastruktury własnej.
Poznaj bliżej ewolucję centrów danych
Aby uzyskać kompleksowy wgląd w trendy, pobierz raport Vertiv™ Frontiers: Trendy technologiczne kształtujące przyszłość centrów danych