Центры обработки данных заставляют мир вращаться. В этих зданиях размещаются серверы, которые хранят и вычисляют все цифровые функции, выполняемые нашим обществом. «Облако» в значительной степени основано на прижатых друг к другу стойках компьютеров, которые, в свою очередь, полагаются на энергию, системы охлаждения и возможности подключения, охватывающие весь спектр распределительных устройств и проводов, подводных кабелей и спутникового вещания.
Генеративный искусственный интеллект становится все более востребованным в центрах обработки данных, но он также создает огромные проблемы. Модели с большим языком, такие как ChatGPT, используют графические процессоры Nvidia для обучения моделей искусственного интеллекта, а эти чипы — ненасытные и энергоемкие звери.
«Генераторный ИИ — это не просто добавление большего количества стоек», — сказал Стивен Ли, директор Schneider Electric, специалист в области цифровой автоматизации и управления энергопотреблением, выступавший на недавней конференции. «Это меняет парадигму центров обработки данных».
От финансов к финтеху
Центры обработки данных — это непривлекательная основа финансовых технологий и финансов. Крупнейшие экосистемы находятся в США (северная Вирджиния и Портленд, штат Орегон), а также в Сингапуре и Гонконге, благодаря их роли глобальных финансовых центров.
Финансовые учреждения были крупнейшими клиентами центров обработки данных в этих азиатских центрах наряду с телекоммуникационными компаниями.
Однако сейчас ситуация меняется, поскольку появляются новые клиенты, конкурирующие за стойки и ресурсы. Отрасль не может построить достаточное количество центров обработки данных достаточно быстро.
Волна искусственного интеллекта уже обрушивается на Америку и в течение следующих двух лет распространится на азиатские центры обработки данных, говорит Эндрю Грин из JLL, консалтинговой компании по коммерческой недвижимости.
Новая группа крупных игроков — это гипермасштаберы. Этот термин включает в себя крупных облачных провайдеров и интернет-компании, такие как AWS, Meta или TikTok. Их жажда вычислений вынуждает центры обработки данных становиться больше, гибче и индивидуальнее.
Требуются новые дата-центры
Это меняет требования к проектированию центров обработки данных. Банки и страховщики довольствуются традиционными центрами обработки данных совместного размещения, которые дешевле, поскольку предлагают стандартизированную инфраструктуру. Гипермасштабирование требуется для ресурсоемкой работы и более широкого набора приложений, включая цифровой контент, социальные сети, потоковое видео, электронную коммерцию, криптовалюту и мобильные платежи.
А теперь добавьте в этот список генИИ, который действительно подливает масла в огонь. Ли говорит, что запрос ChatGPT потребляет в 10 раз больше энергии, чем поиск в Google. Десять раз!
И это в дополнение к более широкому переходу к цифровизации во всем мире, причем Covid стал основным катализатором, поскольку работа и жизнь стали удаленными. Один пример: число ежедневных пользователей Microsoft Teams выросло с 20 миллионов в 2019 году до 300 миллионов в 2023 году, говорит Дэймон Лим из datacenterHawk, исследовательской фирмы в сфере недвижимости, специализирующейся на центрах обработки данных.
К 2030 году Интернетом будут пользоваться 7.5 миллиардов человек, или около 90 процентов мирового населения. Именно из-за этого спроса к концу этого года, вероятно, будет работать более 1,000 гипермасштабных центров обработки данных.
Парадокс или игра во власти?
По словам Ли, в результате в период с настоящего момента до 2028 года энергопотребление центров обработки данных увеличится в четыре раза. «Это энергетический парадокс огромного потребления», — сказал он.
Но здесь нет ничего парадоксального: по мере того, как общество переходит на цифровые технологии, оно обнаруживает, что затраты на энергию для поддержания этой тенденции растут в геометрической прогрессии, поэтому «озеленение» центров обработки данных имеет жизненно важное значение. И тенденция глобальная. Например, использование искусственного интеллекта сейчас составляет около 8 процентов потребления центров обработки данных в Юго-Восточной Азии. К 2028 году эта цифра увеличится более чем вдвое.
Эта тенденция также распространяется, что затрудняет обеспечение устойчивости. Если бы речь шла только о центрах обработки данных, зеленый акцент мог бы быть сделан на новых зданиях или переоборудовании существующих зданий. Действительно, сегодня почти все рабочие нагрузки, связанные с ИИ, хранятся и вычисляются централизованно в центрах обработки данных. Но все чаще эти задачи выполняются «на периферии», распределяя их близко к источнику данных (например, к зданиям, машинам или, возможно, к вашему телефону). Поставьте ИИ на первое место, и потребность в электроэнергии будет расти и расширяться.
Теоретически разработчики центров обработки данных реагируют на это, делая стойки серверов более энергоэффективными, изменяя способы охлаждения компьютеров (особая проблема для центров обработки данных в жарких тропических регионах) и подключаясь к источникам электроэнергии, которые больше полагаются на возобновляемые источники энергии. .
То, что звучит хорошо на бумаге, воплотить в жизнь сложно и дорого. Центры обработки данных не проектировались с учетом этих потребностей.
Розанна Танг, исследователь консалтинговой компании по недвижимости Cushman & Wakefield, отмечает, что в Гонконге 44 процента центров обработки данных расположены в старых промышленных зданиях.
Эти центры не могут справиться с тяжелой обработкой. Они могут потреблять всего от 10 до 15 киловатт на стойку для удовлетворения вычислительных потребностей, тогда как потребности гиперскейлеров обычно составляют 40 кВт на стойку, а некоторым — до 100 кВт на стойку.
«Вам понадобится выделенная инфраструктура для обеспечения такого уровня охлаждения и поддержки электропитания», — сказал Патрик МакКрири из Yondr Group, оператора и разработчика гипермасштабируемых систем.
Особый случай Гонконга
В Гонконге это означает строительство большего количества центров в новых районах. Большинство городских центров обработки данных расположены в Коулуне, особенно вокруг узла в Цеунг Кван О. Но перспективы района Большого залива и интеграция с соседними материковыми городами означают, что центры обработки данных нового поколения будут построены вдоль границы Шэньчжэня, что означает, что центры обработки данных нового поколения будут построены вдоль границы Шэньчжэня. местное правительство называет его «Северным мегаполисом».
Центры обработки данных представляют собой уникальную проблему в Гонконге из-за нехватки доступной земли и чрезвычайной арендной платы в сочетании со строгими правилами строительных проектов. Грин из JLL предсказывает, что по мере ввода в эксплуатацию новых центров обработки данных гиперскейлеры будут поглощать любые новые мощности.
Он говорит, что механизмы трансграничного обмена данными будут стимулировать новый спрос в Сингапуре и Гонконге. В случае Сингапура правительство нарушило некоторые правила обмена данными с соседним Джохор-Бару в Малайзии. Но самым большим потрясением станет район Большого залива. Грин отмечает, что власти Гонконга и материкового Китая договорились о механизме обмена данными о конфиденциальности.
«Без этого не было бы GBA», — сказал Грин. «Это меняет правила игры». Это облегчит материковым компаниям использование Гонконга в качестве плацдарма для глобализации своего бизнеса в любой отрасли.
Теперь индустрия центров обработки данных создаст огромные мощности для удовлетворения спроса, связанного с GBA и искусственным интеллектом. Финтех-индустрия станет одним из бенефициаров (и важным клиентом). Но будут ли эти новые объекты спроектированы так, чтобы максимизировать эффективность использования электроэнергии и обезуглероживать окружающую среду? Послужной список пока не обнадеживает, а первоначальные затраты на переход на «зеленый» сектор относительно высоки. Индустрия центров обработки данных, все больше ориентированная на генИИ, может привести к климатической катастрофе так же сильно, как и цифровая экономика.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.digfingroup.com/data-centers-genai/
