Центры обработки данных, работающие на основе искусственного интеллекта, составляют основу нашего цифрового будущего. Чтобы оставаться впереди, крайне важно ускорить развертывание центров обработки данных, готовых к использованию ИИ, и в этой статье рассматриваются три этапа, которые необходимо пройти.
Искусственный интеллект стал новым краеугольным камнем развития отраслей по всему миру. Технология используется во всем: от автоматизации рутинных задач до генерации новых идей для продуктов и услуг, и ожидается, что ее влияние будет только усиливаться.
Согласно отчету McKinsey «Состояние искусственного интеллекта», по состоянию на прошлый год 65% организаций по всему миру интегрировали ИИ как минимум в одну из бизнес-функций (ожидается, что к 2023 году этот показатель достигнет 50%). Между тем, по оценкам IDC, объем генерируемых в мире данных в этом году достигнет 175 ЗБ, в основном за счет ИИ, машинного обучения и обработки данных в реальном времени.
В условиях стремительного роста рынка центров обработки данных искусственный интеллект станет ключевым фактором развития. Готова ли ваша инфраструктура к этой тенденции?
Искусственный интеллект в центрах обработки данных: революционные преобразования.
Современные приложения искусственного интеллекта постоянно расширяют границы возможностей существующих центров обработки данных. От обработки внутренних бизнес-нагрузок на основе алгоритмов машинного обучения до повышения энергоэффективности и безопасности с помощью прогнозных моделей — ИИ выводит возможности интеллектуального управления центрами обработки данных на новый уровень.
В основе этой трансформации лежат центры обработки данных высокой плотности, оснащенные кластерами графических процессоров (GPU). Эти кластеры способны обрабатывать огромные параллельные нагрузки, удовлетворяя вычислительные потребности в обучении и выводе моделей.
Однако единой универсальной модели для этой трансформации не существует. Темпы внедрения ИИ различаются в зависимости от региона, предприятия и инфраструктуры, поэтому глубокое понимание пути эволюции центров обработки данных, использующих ИИ, имеет решающее значение.
Инфраструктура центров обработки данных для ИИ: глобальная перспектива.
Вот некоторые ключевые показатели:
На Северную Америку приходится более 40% мирового рынка центров обработки данных, и прогнозируется, что в ближайшие годы ее мощности увеличатся в 2,5 раза.
Благодаря благоприятной налоговой политике, развитой сети коммуникаций и ориентации на устойчивое развитие, такие страны, как Ирландия, Дания и Германия, становятся центрами обработки данных.
Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион достигнет еще более высоких темпов роста (среднегодовой темп роста составит 13,3% в период с 2025 по 2030 год), причем лидерами станут Китай, Япония, Индия и Сингапур.
Три этапа развертывания центра обработки данных на основе искусственного интеллекта
Внедрение ИИ в работу центров обработки данных обычно происходит в три этапа:
**Подготовка данных:** На этом этапе ИИ собирает данные из различных источников, таких как базы данных, API, журналы, изображения, видео, датчики и другие источники, которые могут быть как в режиме реального времени, так и в нереальном времени. Затем эти данные размечаются/аннотируются; ошибки устраняются, и данные преобразуются в формат, понятный модели ИИ. Это является основой для точности и производительности модели.
**Обучение:** Система ИИ начинает обучение модели ИИ выполнению задач на этапе подготовки данных. Нейронная сеть модели ИИ изучает данные, их состав, закономерности и взаимосвязи. Этот этап также известен как этап глубокого обучения. Для обработки рабочих нагрузок ИИ с минимальной задержкой на этом этапе требуется среда с высокой плотностью графических процессоров (GPU) в центре обработки данных.
**Вывод/Автономия:** Модель ИИ начинает беспрепятственно интегрироваться с внешней экосистемой и новыми данными, принимая окончательные решения и делая прогнозы. Именно здесь инфраструктура ИИ нуждается в кабельной сети, передаче данных в реальном времени и глубокой системной интеграции.
Преодоление инфраструктурных проблем для поддержки центра обработки данных, работающего на основе искусственного интеллекта.
Для достижения автономности ИИ необходимо решить ряд фундаментальных проблем.
Плотность портов и место в стойке
В задачах искусственного интеллекта обычно используются кластеры графических процессоров, соединенных высокоскоростными каналами связи с низкой задержкой. Это приводит к высокой плотности портов, значительно увеличивая занимаемое пространство и требования к охлаждению. Традиционные стоечные конструкции не справляются с этой задачей. Без выделенной инфраструктуры оборудование, используемое для ускорения ИИ, может стать узким местом.
Выбор проводных медиаресурсов
Выбор между медным и оптоволоконным кабелями — это уже не технический, а стратегический вопрос. Сети искусственного интеллекта требуют высокой пропускной способности и низкой задержки на больших расстояниях. Оптоволокно часто является предпочтительным выбором в высокопроизводительных средах, но только при условии правильного планирования и установки. Ошибки в этом случае могут привести к затуханию сигнала и снижению производительности, особенно в шумных зонах с высоким уровнем помех.
Интеграция ИТ-систем с системами автоматизации зданий (BAS/BMS).
Для интеллектуальных центров обработки данных с использованием искусственного интеллекта необходима бесшовная интеграция в режиме реального времени по всей системе здания, что делает глубокую интеграцию ИТ-систем с системами автоматизации зданий (BAS) и системами управления зданиями (BMS) крайне важной.
Однако такая системная интеграция часто ограничена множеством факторов: устаревшей инфраструктурой, разрозненными протоколами управления и связи, а также давно игнорируемыми «серыми зонами». В этих зонах размещаются основные вспомогательные системы, такие как ИБП, чиллеры, системы распределения электроэнергии и системы управления ОВК.
Для использования ИИ в целях интеллектуальной оптимизации энергопотребления, охлаждения и безопасности в режиме реального времени необходима стандартизированная схема кабельной разводки, обеспечивающая единую и стабильную взаимосвязь всех компонентов в этих «серых зонах». В свою очередь, фрагментированные системы регулирования и плохая взаимосвязь систем могут легко привести к снижению производительности и даже к серьезным рискам, таким как простой бизнеса.
Поскольку искусственный интеллект продолжает проникать в бизнес-модели, ожидания пользователей в отношении обслуживания и цифровые рабочие процессы, центрам обработки данных необходимо постоянно совершенствоваться и идти в ногу с развитием технологий.
В условиях трансформации отрасли активное решение проблем стало необходимым условием для поддержания долгосрочной конкурентоспособности. Текущие решения в области планирования и строительства инфраструктуры напрямую определят, смогут ли центры обработки данных адаптироваться к быстрому развитию и гибкому расширению будущих технологий искусственного интеллекта. Модернизация инфраструктуры в эпоху ИИ, по сути, сводится к обеспечению долгосрочной адаптивности центров обработки данных.
Бельден ХиршманнПолный спектр решений для обеспечения связи от компании предлагает комплексное портфолио продуктов, специально разработанных для сложных сценариев центров обработки данных с использованием искусственного интеллекта.
Дата публикации: 09 мая 2026 г.