Centra danych oparte na sztucznej inteligencji stanowią trzon naszej cyfrowej przyszłości. Aby utrzymać się na czele, kluczowe jest przyspieszenie wdrażania centrów danych gotowych na sztuczną inteligencję. W tym artykule omówiono trzy etapy tego procesu.
Sztuczna inteligencja stanowi obecnie nowy fundament rozwoju przemysłu na całym świecie. Technologia ta jest wykorzystywana do wielu celów, od automatyzacji rutynowych zadań po generowanie nowych pomysłów na produkty i usługi, a jej wpływ ma się tylko nasilać.
Według raportu McKinsey „The State of Artificial Intelligence” (Stan sztucznej inteligencji), w ubiegłym roku 65% organizacji na całym świecie zintegrowało sztuczną inteligencję z co najmniej jedną funkcją biznesową (w 2023 roku odsetek ten ma osiągnąć 50%). Tymczasem IDC szacuje, że globalna generacja danych osiągnie w tym roku 175 ZB, napędzana głównie przez sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
Wraz z dynamicznym rozwojem rynku centrów danych, sztuczna inteligencja stanie się kluczowym motorem wzrostu. Czy Twoja infrastruktura jest gotowa na ten trend?
Sztuczna inteligencja w centrach danych: przełomowa transformacja
Nowoczesne aplikacje AI stale przesuwają granice projektowe istniejących centrów danych. Od obsługi wewnętrznych obciążeń biznesowych w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego, po poprawę efektywności energetycznej i bezpieczeństwa za pomocą modeli predykcyjnych, AI wynosi inteligentne możliwości operacyjne centrów danych na nowy poziom.
Podstawą tej transformacji są centra danych o wysokiej gęstości wyposażone w klastry GPU. Klastry te mogą obsługiwać ogromne obciążenia równoległe, zaspokajając zapotrzebowanie na moc obliczeniową w procesie trenowania modeli i wnioskowania.
Nie ma jednak jednego, uniwersalnego modelu tej transformacji. Tempo wdrażania sztucznej inteligencji (AI) różni się w zależności od regionu, przedsiębiorstwa i obiektu, dlatego dogłębne zrozumienie ścieżki ewolucji centrów danych AI jest kluczowe.
Infrastruktura centrów danych AI: perspektywa globalna
Oto kilka kluczowych danych:
Na Amerykę Północną przypada ponad 40% światowego rynku centrów danych. Przewiduje się, że w nadchodzących latach jej potencjał wzrośnie 2,5-krotnie.
Kraje takie jak Irlandia, Dania i Niemcy stają się ośrodkami centrów danych dzięki korzystnej polityce podatkowej, dobrej łączności i skupieniu się na zrównoważonym rozwoju.
Oczekuje się, że region Azji i Pacyfiku osiągnie jeszcze wyższe wskaźniki wzrostu (CAGR na poziomie 13,3% w latach 2025–2030), a na czele znajdą się Chiny, Japonia, Indie i Singapur.
Trzy fazy wdrażania centrum danych opartego na sztucznej inteligencji
Integracja sztucznej inteligencji z operacjami centrum danych zazwyczaj przebiega w trzech fazach:
**Przygotowanie danych:** Na tym etapie sztuczna inteligencja zbiera dane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API, logi, obrazy, filmy, czujniki i inne źródła, które mogą działać w czasie rzeczywistym lub nie. Dane te są następnie oznaczane/adnotowane, usuwane są błędy i konwertowane do formatu zrozumiałego dla modelu sztucznej inteligencji. Stanowi to fundament dokładności i wydajności modelu.
**Szkolenie:** System sztucznej inteligencji (AI) rozpoczyna naukę modelu AI wykonywania zadań w fazie przygotowywania danych. Sieć neuronowa modelu AI uczy się danych, ich składu, wzorców i relacji między nimi. Jest to również znane jako faza głębokiego uczenia (Deep Learning). Faza ta wymaga środowiska centrum danych o wysokiej gęstości i bogatym GPU, aby przetwarzać obciążenia AI z minimalnym opóźnieniem.
**Wnioskowanie/Autonomia:** Model AI zaczyna płynnie integrować się z zewnętrznym ekosystemem i nowymi danymi, podejmując ostateczne decyzje i prognozując. To właśnie tutaj infrastruktura AI wymaga okablowania, strumieni danych w czasie rzeczywistym i głębokiej integracji systemowej.
Pokonywanie wyzwań infrastrukturalnych w celu wsparcia centrum danych opartego na sztucznej inteligencji
Aby osiągnąć autonomię sztucznej inteligencji, konieczne jest rozwiązanie kilku podstawowych problemów.
Gęstość portów i przestrzeń w szafie
Obciążenia AI zazwyczaj opierają się na klastrach GPU połączonych szybkimi łączami o niskim opóźnieniu. Powoduje to wysoką gęstość portów, co znacznie zwiększa zapotrzebowanie na przestrzeń i chłodzenie. Tradycyjne konstrukcje szaf rack nie nadążają. Bez dedykowanej infrastruktury sprzęt wykorzystywany do akceleracji AI może stać się wąskim gardłem.
Wybór mediów przewodowych
Wybór między miedzą a światłowodem nie jest już kwestią techniczną, lecz strategiczną. Sieci AI wymagają dużej przepustowości i niskich opóźnień na dużych odległościach. Światłowód jest często preferowanym wyborem w środowiskach o wysokiej wydajności, ale tylko pod warunkiem prawidłowego zaplanowania i instalacji. Błędy w tym zakresie mogą prowadzić do tłumienia sygnału i utraty wydajności, szczególnie w obszarach o dużym natężeniu zakłóceń i zakłóceń.
Integracja IT z BAS/BMS
Inteligentne centra danych AI wymagają bezproblemowej, opartej na współpracy integracji w czasie rzeczywistym w obrębie całego systemu budynku, co sprawia, że kluczowa jest głęboka integracja systemów IT z systemami automatyki budynkowej (BAS) i systemami zarządzania budynkiem (BMS).
Jednak taka integracja systemów jest często ograniczona przez wiele czynników: starą infrastrukturę, rozbieżne protokoły sterowania i komunikacji oraz długo zaniedbywane szare strefy. W tych obszarach znajdują się kluczowe systemy pomocnicze, takie jak UPS, agregaty chłodnicze, dystrybucja energii i sterowanie systemami HVAC.
Aby wykorzystać sztuczną inteligencję do inteligentnej optymalizacji zużycia energii, chłodzenia i bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, niezbędny jest ujednolicony schemat okablowania, zapewniający ujednoliconą i stabilną łączność wszystkich komponentów w tych szarych strefach. Z drugiej strony, rozdrobnione systemy regulacyjne i słaba łączność między systemami mogą łatwo prowadzić do spadku wydajności, a nawet poważnych zagrożeń, takich jak przestoje w działalności.
W miarę jak sztuczna inteligencja coraz bardziej przenika modele biznesowe, oczekiwania użytkowników w zakresie obsługi klienta i cyfrowe przepływy pracy, centra danych muszą nieustannie ewoluować i nadążać za rozwojem.
W obliczu transformacji branży, proaktywne reagowanie na wyzwania stało się niezbędnym wyborem dla utrzymania długoterminowej konkurencyjności. Obecne decyzje dotyczące planowania infrastruktury i jej budowy będą bezpośrednio decydować o tym, czy centra danych będą w stanie dostosować się do szybkiej iteracji i elastycznego rozwoju przyszłych technologii AI. Modernizacja infrastruktury w erze AI polega zasadniczo na budowaniu długoterminowej adaptowalności centrów danych.
Belden HirschmannPełna gama rozwiązań łączności firmy obejmuje kompletne portfolio produktów zaprojektowanych specjalnie z myślą o wymagających scenariuszach w centrach danych AI.
Czas publikacji: 09-05-2026