Inżynieria
Przyszłość oparta na sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja przekształca projekt, operacje i strategię centrum przetwarzania danych. W miarę jak organizacje skalują obciążenia AI, wymagania dotyczące zasilania i chłodzenia osiągają niespotykany dotąd poziom, wymagając fundamentalnej zmiany w infrastrukturze. Data Center Vision – wspólny projekt badawczy Vertiv i firmy analitycznej IDC – analizuje, w jaki sposób przetwarzanie oparte na sztucznej inteligencji zmienia fizyczne i operacyjne ograniczenia centrów danych.
Kluczowe spostrzeżenia:
Sztuczna inteligencja jako podstawowe obciążenie
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) i inne modele sztucznej inteligencji nie są już w fazie eksperymentalnej, ale stają się integralną częścią działalności przedsiębiorstw. Skalowanie tych obciążeń wymaga ponownego przemyślenia inwestycji w infrastrukturę, zrównoważenia wydajności obliczeniowej z zapotrzebowaniem na energię i chłodzenie oraz dostosowania strategii IT do nowych modeli ekonomicznych.
Zwiększanie gęstości mocy
Klastry AI zwiększają gęstość mocy szaf rackowych powyżej 1 MW, znacznie przekraczając tradycyjne progi. Do 2028 r. infrastruktura będzie musiała obsługiwać ekstremalne obciążenia dzięki chłodzeniu cieczą, precyzyjnej dystrybucji energii i nowym podejściom do zarządzania energią.
Strategie dotyczące skali AI
Centra danych ewoluują w kierunku modułowych, adaptacyjnych projektów, które mogą dostosować się do szybkich zmian zapotrzebowania na moc obliczeniową. Organizacje integrują chłodzenie cieczą, odzyskiwanie ciepła i dynamiczne zarządzanie energią, aby utrzymać wydajność przy jednoczesnej kontroli kosztów i wpływu na środowisko.
Dlaczego to badanie ma znaczenie
Dokument Data Center Vision, wspierany przez IDC Research i doświadczenie Vertiv w zakresie centrów danych, dostarcza praktycznych spostrzeżeń na temat sprostania wyzwaniom sztucznej inteligencji.
Najważniejsze informacje:
80%
CIO będą kierować strategiami AI do 2026 r.
75%
CIO wdroży modele ekonomiczne w celu dostosowania do inwestycji IT.
28%
organizacji wymienia brak wiedzy specjalistycznej w zakresie GenAI jako główną barierę, co zwiększa potrzebę współpracy z ekspertami.
14%
operatorów centrów danych traktuje niedobór energii jako priorytet, plasując go na ostatnim miejscu wśród dziesięciu najważniejszych problemów.
Przygotuj się na AI już teraz. Pobierz InfoBrief.
