Czy wiesz, że każdy zwój Tiktok, mem generowany przez AI i reakcja chatbota jest zasilana masowymi centrami danych? Centra danych są podstawową infrastrukturą naszego cyfrowego życia.
Ale ponieważ sztuczna inteligencja staje się mądrzejsza i robi więcej, tradycyjne centra danych odczuwają obciążenie.
Te obciążenia AI wymagają znacznie więcej zasobów mocy, chłodzenia i obliczania, niż przewidywano. Firmy starają się dostosować swoją infrastrukturę, zanim osiągną cyfrowy korki.
Dobra wiadomość? Pojawiają się kilka naprawdę sprytnych strategii, aby poradzić sobie z tym boomem AI. W tym artykule omówimy kilka z nich.
#1 Przyjmij architekturę hybrydową i wielokrotnie
Nie umieszczaj wszystkich swoich cyfrowych rzeczy w prywatnej chmurze, takich jak lokalne centra danych. Zamiast tego zacznij używać kombinacji chmury prywatnej i chmur publicznych. Ta mieszanka jest tak zwana chmura hybrydowa.
Ta strategia oferuje najlepsze z obu światów: kontrolę nad poufnymi informacjami i możliwość łatwego dostępu do większej mocy obliczeniowej w razie potrzeby.
Postępowanie o krok dalej, użyj nie tylko jednego, ale dwóch lub trzech firm przechowywania dużych zbiorów danych. To jest Multi-Cloud. Jest to sposób, aby uniknąć zbyt dużego polegania na jednym dostawcy. Jeśli jedna chmura wystąpi problem, aplikacje AI często mogą nadal płynnie działać na innym.
Raport o stanie bezpieczeństwa w chmurze Fortinet 2025 ujawnił, że ponad 78% firm korzysta z 2 lub więcej dostawców chmur.
Jak to pomaga? Obciążenia AI mogą być niezwykle wymagające. Czasami wymagają ogromnego wybuchu mocy obliczeniowej, takich jak wykonanie milionów obliczeń w ułamku sekundy. Chmura pozwala centrom danych szybka skalowanie swoich zasobów w celu zaspokojenia tych zmieniających się wymagań AI. To oferuje zwinność bez znacznych początkowych kosztów sprzętu.
#2 Przejście do chłodzenia cieczy w celu niższego zużycia energii
W miarę wzrostu AI rośnie tak ilość wody, jakiej wymaga. W szczególności generatywna sztuczna inteligencja potrzebuje milionów galonów wody, aby schłodzić sprzęt w centrach danych, poinformował Yale School of the Environment.
Chłodzenie powietrza jest najbardziej tradycyjną metodą chłodzenia centrów danych. Ale jego minus jest to, że systemy te zużywają dużo energii, szczególnie w cieplejszych klimatach i większych centrach danych.
Technologia chłodzenia płynnego pojawia się jako idealna alternatywa dla wspierania Centrum danych sztuczna inteligencja przyjęcie. Ta metoda wykorzystuje ciecze, takie jak woda lub wyspecjalizowane chłodzity, do bezpośredniego ochłodzenia komponentów, które wytwarzają najwięcej ciepła.
Jego wyższe właściwości termiczne mogą pomóc w chłodzeniu stojaków o wysokiej gęstości i potencjalnie zmniejszyć zużycie energii nawet o 90%.
Centra danych strumieniowych stwierdzają, że chłodzenie cieczy może zmniejszyć zakres 2 i zakres 3 emisji centrów danych. Emisje 2 obejmują pośrednich emisji związanych z zakupem energii elektrycznej. Tymczasem zakres 3 jest pośrednią emisją GHG związaną z łańcuchem wartości.
Tak więc chłodzenie cieczy nie tylko obniża koszty operacyjne, ale także przyczynia się do mniejszego śladu węglowego dla centrów danych.
#3 Użyj sztucznej inteligencji do organizowania i optymalizacji infrastruktury
Co ciekawe, sama technologia napędzająca te wymagania dotyczące centrum danych, sztuczna inteligencja, może być również wykorzystywana do zarządzania i optymalizacji samych centrów danych. Jak?
Algorytmy AI mogą analizować ogromne ilości danych generowanych przez czujniki i systemy w centrum danych. To może pomóc w poprawie operacji.
Jedną potężną aplikacją jest konserwacja predykcyjna. Systemy AI mogą stale monitorować wydajność sprzętu, fluktuacje temperatury i wzorce zużycia energii, aby zidentyfikować subtelne wskaźniki potencjalnych awarii.
Identyfikacja potencjalnych problemów pozwala operatorom centrów danych od razu zająć się nimi. To znacznie zmniejsza ryzyko nieoczekiwanych przestojów i zachowuje integralność ich infrastruktury.
Badania to odkryły konserwacja predykcyjna może obniżyć koszty utrzymania o 25% i zmniejszyć awarie o 70%.
AI może również pomóc w optymalizacji zasobów. Może dynamicznie alokować moc obliczeniową, pojemność pamięci i przepustowość sieci w oparciu o obciążenia w czasie rzeczywistym i przewidywane obciążenia.
Ta inteligentna alokacja zapewnia, że zasoby są efektywnie wykorzystywane. Zapobiega również zarówno niewykorzystaniu, jak i przeciążeniu, co ostatecznie prowadzi do poprawy wydajności i zmniejszenia odpadów energetycznych.
#4 Zbuduj więcej modułowych centrów danych
Ruch w kierunku więcej Projekty modułowe to kolejny znaczący trend w skalowaniu centrów danych dla epoki AI.
Magazyn StateTech wyjaśnia modułowe centra danych jako części kontenerów, takie jak skrzynka wysyłkowa, które można z łatwością transportować i szybko wdrażać.
Skalowalność jest kluczową zaletą tego podejścia. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na przetwarzanie AI organizacje mogą po prostu dodać więcej modułów, aby zwiększyć pojemność. Dlatego zapewnia znacznie szybszy i bardziej elastyczny sposób ekspansji w porównaniu do tradycyjnej konstrukcji.
Co więcej? Projekty modułowe pozwalają na dostosowywanie. Centra danych mogą być zaprojektowane w celu spełnienia wymagań mocy AI i można je łatwo wdrożyć.
Więc jaki jest wynik? Centra danych przechodzą znaczącą transformację, aby sprostać bezprecedensowym wymaganiom ERA AI. Wychodząc poza proste rozszerzenie, strategie te umożliwią centrom danych w bardziej wydajny sposób.
Nie ma tu żadnego uniwersalnego podejścia. Twoja strategia skalowania musi dostosować się do konkretnych obciążeń AI i celów biznesowych. Ale ci, którzy teraz planują zamykać, z pewnością będą mieli przewagę, ponieważ AI nadal przekształca sposób, w jaki myślimy o infrastrukturze centrum danych.
