تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل مراكز البيانات بسرعة ، حيث إن أعباء العمل الحاسوبية الضخمة المطلوبة لدعم الذكاء الاصطناعى التوليدي ، والأنظمة المستقلة ، والعديد من التقنيات المتقدمة الأخرى تضغط على مرافق الحالية إلى حدودها. بحلول عام 2030 ، من المتوقع أن تصل مراكز البيانات إلى 35 جيجاوات من استهلاك الطاقة سنويًا ، ارتفاعًا من 17 جيجاوات في عام 2022 ، وفقًا لما ذكرته شركة الاستشارات الإدارية McKinsey & Company.
يقول Vivian Lee ، المدير الإداري لشركة Boston Consulting Group ، إن الذكاء الاصطناعى يعيد تشكيل مشهد مركز البيانات بشكل أساسي ، ليس فقط في الحجم ولكن أيضًا في الغرض. “ما اعتاد أن يكون البنية التحتية المصممة لدعم المؤسسة ، يتم الآن إعادة تجهيزه لتلبية المطالب الضخمة والمتزايدة من الذكاء الاصطناعى ، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة” ، تلاحظ في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
نمو سريع
يقول جراهام ميريمان ، زعيم مشاريع مركز البيانات في مركز روجرز أوبراين للبناء ، لا سيما من حيث الكثافة ، إن الذكاء الاصطناعى يقود التغييرات الرئيسية في كيفية تصميم مراكز البيانات ، وخاصة من حيث الكثافة. يلاحظ في مناقشة عبر الإنترنت: “نشهد المزيد من الحوسبة والمزيد من الطاقة معبأة في آثار أقدام أكثر تشددًا”. “هذا التحول يعيد تشكيل البنية التحتية الداعمة ، وخاصة التبريد.”
يقول جوردون بيل ، مدير الخدمات المهنية في شركة Ernst & Young ، إن الذكاء الاصطناعي يسرع نمو صناعة مركز البيانات إلى ما وراء أي توقعات في السوق السابقة. “هذه الديناميكية لا تؤدي فقط إلى ارتفاع متطلبات الطاقة ورأس المال والموارد لتطوير مراكز بيانات جديدة ، ولكنها تغير أيضًا الطرق التي يقترب بها مستخدمي مركز البيانات الكبير مقابل قرارات الشراء واختيار السوق وتصميم مركز البيانات” ، يوضح في مقابلة عبر الإنترنت. “لقد دفعت الحاجة إلى تدريب نماذج الحدود الكبيرة زيادات كبيرة في إجمالي الطلب على مركز البيانات ، وكذلك حجم حرم حرم مركز بيانات البيانات الفردية.”
التأثير التشغيلي
يشير Bell إلى أن الذكاء الاصطناعي يعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ، والتي تعد أكثر استهلاكًا للطاقة من شبكات المعالجة المركزية التقليدية (CPU). يتطلب هذا التحول المزيد من الطاقة ، وكذلك المزيد من التبريد في جميع أنحاء مركز البيانات ، كما يلاحظ. “تقليديا ، كانت مراكز البيانات مبردة بالهواء ، لكن السوق يتحول نحو تقنيات تبريد السائل بالنظر إلى زيادة كثافة الطاقة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.”
يقول ميريمان إن الذكاء الاصطناعي لن يزيد من حجم موظفي مركز البيانات ، لكنه سيغير كتاب Playbook للصيانة. ويوضح قائلاً: “مع أنظمة التبريد المتقدمة تأتي متطلبات صيانة متخصصة”. “تتكيف الصناعة أيضًا مع بروتوكولات جديدة حول التبريد السائل والضوابط البيئية الأكثر حساسية لتقلبات الأداء.”
سيواجه مراكز البيانات التقليدية تحديات كبيرة في التكيف مع العمليات التي تعمل بذو الثقة ودعم أعباء العمل التي تحركها الذكاء الاصطناعى ، ويتوقع ستيف كارليني ، كبير مركز البيانات ، منظمة العفو الدولية في شركة الأتمتة الرقمية وإدارة الطاقة Schneider Electric. “لم يتم تصميم العديد من المنشآت القديمة لدعم الكثافة عالية الطاقة ومتطلبات التبريد اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي” ، يلاحظ في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. يلاحظ كارليني أن جهود التحديث – مثل ترقية البنية التحتية الكهربائية ، ونشر التبريد السائل ، وتعزيز كفاءة الطاقة – على الرغم من باهظة الثمن ، يمكن أن يمتد عمر مراكز البيانات القديمة. “أولئك الذين غير قادرين على التكيف قد يكافحون من أجل البقاء قابلاً للتطبيق في مشهد متطور يسيطر عليه الذكاء الاصطناعي.”
كما يتم الطعن في العمليات من خلال قيود سلسلة التوريد ، كما يقول لي. “المكونات الحرجة مثل المحولات وأنظمة التبريد ومولدات النسخ الاحتياطية لديها الآن أوقات قيادة تقاس في سنوات بدلاً من أشهر” ، كما أوضحت. “رداً على ذلك ، يتحول المشغلون إلى استراتيجيات الشراء بالجملة والخدمات اللوجستية المركزية للحفاظ على الجداول الزمنية للمشروع على المسار الصحيح.”
تأثير التكلفة
تتطلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المزيد من الكهرباء ، لذلك سترتفع تكاليف التشغيل ، كما يقول ميريمان. “لإدارة هذه التحديات ، تتحرك المرافق نحو أنظمة تبريد الحلقة المغلقة التي تساعد على تقليل استخدام المياه وتحسين الكفاءة الحرارية.”
يقول ديفيد هانت ، مدير عمليات التطوير في شركة Transunion ، إنه على الرغم من أن الاستثمار في مراكز البيانات القدرة على الذكاء الاصطناعي سيكون مكلفًا ، إلا أنه يتمتع أيضًا بإمكانية تقليل نفقات التشغيل بشكل كبير. “AI تعمل على تحسين استهلاك الطاقة ، ويقلل من نفقات التبريد ، ويقلل من الحاجة إلى التدخل اليدوي ، مما يؤدي إلى انخفاض تكاليف التشغيل” ، يلاحظ في مقابلة عبر الإنترنت. “ومع ذلك ، فإن زيادة الطلب على الطاقة على أعباء عمل الذكاء الاصطناعى يمكن أن تزيد من تكاليف الطاقة.”
يلاحظ كارلين أن أعباء العمل التي تحركها الذكاء الاصطناعى من المتوقع أن تزيد عن ثلاثة أضعاف بحلول عام 2030.
الأفكار النهائية
سيستمر الذكاء الاصطناعى في قيادة مستويات تحديد الرقم القياسي لتطوير مركز البيانات على مدار السنوات القليلة القادمة ، كما يتوقع بيل. يقول: “في الوقت نفسه ، أعلنت شركات تصنيع GPU عن خرائط طريق للمنتجات التي تشمل المزيد من رقائق الجمع بين الطاقة”. “ستستمر هذه الديناميات في تشكيل نمو الصناعة.”
يقول هنت إن دمج الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات ليس مجرد تقنية ، بل يتعلق أيضًا بالتخطيط الاستراتيجي والاستثمار. يقول: “تحتاج المنظمات إلى النظر في الفوائد والتحديات طويلة الأجل لتبني الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التأثير البيئي والحاجة إلى موظفين ماهرين لإدارة هذه الأنظمة المتقدمة بما يتوافق مع متطلبات الحوكمة الداخلية”. “سيكون التعاون بين مطوري الذكاء الاصطناعي ومشغلي مركز البيانات وصانعي السياسات أمرًا بالغ الأهمية في تشكيل مستقبل مراكز البيانات.”
