Podatkovni centri vođeni umjetnom inteligencijom čine okosnicu naše digitalne budućnosti. Kako bismo ostali korak ispred, ključno je ubrzati implementaciju podatkovnih centara spremnih za umjetnu inteligenciju, a ovaj članak istražuje tri uključene faze.
Umjetna inteligencija sada je novi kamen temeljac za razvoj industrija diljem svijeta. Tehnologija se koristi za sve, od automatizacije rutinskih zadataka do generiranja novih ideja za proizvode i usluge, a očekuje se da će se njezin utjecaj samo ubrzati.
Prema McKinseyjevom izvješću "Stanje umjetne inteligencije", od prošle godine, 65% organizacija diljem svijeta integriralo je umjetnu inteligenciju u barem jednu poslovnu funkciju (očekuje se da će ta brojka doseći 50% u 2023.). U međuvremenu, IDC procjenjuje da će globalna generacija podataka ove godine dosegnuti 175 ZB, prvenstveno potaknuta umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i obradom podataka u stvarnom vremenu.
S eksplozivnim rastom tržišta podatkovnih centara, umjetna inteligencija postat će ključni pokretač rasta. Je li vaša infrastruktura spremna za ovaj trend?
Umjetna inteligencija u podatkovnim centrima: Revolucionarna transformacija
Moderne AI aplikacije neprestano pomiču granice dizajna postojećih podatkovnih centara. Od rukovanja internim poslovnim opterećenjima na temelju algoritama strojnog učenja do poboljšanja energetske učinkovitosti i sigurnosti putem prediktivnih modela, AI podiže inteligentne operativne mogućnosti podatkovnih centara na nove visine.
Temelj ove transformacije su podatkovni centri visoke gustoće opremljeni GPU klasterima. Ti klasteri mogu podnijeti ogromna paralelna opterećenja, zadovoljavajući zahtjeve računalne snage za obuku modela i zaključivanje.
Međutim, ne postoji jedinstveni, univerzalni model za ovu transformaciju. Tempo implementacije umjetne inteligencije varira ovisno o regijama, poduzećima i objektima, što čini duboko razumijevanje evolucijskog puta podatkovnih centara umjetne inteligencije ključnim.
Infrastruktura podatkovnog centra umjetne inteligencije: globalna perspektiva
Evo nekih ključnih brojki:
Sjeverna Amerika čini preko 40% globalnog tržišta podatkovnih centara, a predviđa se da će u nadolazećim godinama povećati svoj kapacitet za 2,5 puta.
Zemlje poput Irske, Danske i Njemačke postaju središta podatkovnih centara zahvaljujući povoljnim poreznim politikama, snažnoj povezanosti i fokusu na održivost.
Očekuje se da će azijsko-pacifička regija postići još veće stope rasta (složena godišnja stopa rasta od 13,3% od 2025. do 2030.), a predvode je Kina, Japan, Indija i Singapur.
Tri faze implementacije podatkovnog centra vođenog umjetnom inteligencijom
Integracija umjetne inteligencije u rad podatkovnog centra obično se odvija u tri faze:
**Priprema podataka:** U ovoj fazi, umjetna inteligencija prikuplja podatke iz različitih izvora, kao što su baze podataka, API-ji, zapisnici, slike, videozapisi, senzori i drugi izvori koji mogu biti u stvarnom ili nestvarnom vremenu. Ti se podaci zatim označavaju/dodaju bilježnice; uklanjaju se pogreške i pretvaraju se u format koji model umjetne inteligencije može razumjeti. To je temelj točnosti i performansi modela.
**Trening:** AI sustav počinje učiti AI model kako izvršavati zadatke kroz fazu pripreme podataka. Neuronska mreža AI modela uči podatke, njihov sastav, obrasce i njihove odnose. To je također poznato kao faza dubokog učenja. Ova faza zahtijeva okruženje podatkovnog centra visoke gustoće bogato GPU-om za obradu AI opterećenja s minimalnom latencijom.
**Zaključivanje/Autonomija:** Model umjetne inteligencije počinje se besprijekorno integrirati s vanjskim ekosustavom i novim podacima, donoseći konačne odluke i predviđanja. Ovdje je potrebno ožičenje, dostavljanje podataka u stvarnom vremenu i duboka sistemska integracija infrastrukturi umjetne inteligencije.
Prevladavanje infrastrukturnih izazova za podršku podatkovnom centru vođenom umjetnom inteligencijom
Za postizanje autonomije umjetne inteligencije, potrebno je riješiti nekoliko temeljnih izazova.
Gustoća portova i prostor u racku
Radna opterećenja umjetne inteligencije obično se oslanjaju na klastere grafičkih procesora (GPU) međusobno povezane brzim vezama niske latencije. To rezultira visokom gustoćom portova, što značajno povećava zahtjeve za prostorom i hlađenjem. Tradicionalni dizajni rackova ne mogu pratiti taj proces. Bez namjenske infrastrukture, hardver koji se koristi za ubrzavanje umjetne inteligencije može postati usko grlo.
Izbori žičnih medija
Izbor između bakra i optičkih vlakana više nije tehnička debata - to je strateška debata. AI mreže zahtijevaju veliku propusnost i nisku latenciju na velikim udaljenostima. Optička vlakna su često preferirani izbor u okruženjima visokih performansi, ali samo ako su pravilno planirana i instalirana. Pogreške ovdje mogu dovesti do slabljenja signala i gubitka performansi, posebno u bučnim područjima s visokim stupnjem smetnji.
IT integracija s BAS/BMS-om
Inteligentni podatkovni centri umjetne inteligencije zahtijevaju besprijekornu, kolaborativnu integraciju u stvarnom vremenu u cijelom sustavu zgrade, što čini duboku integraciju IT sustava sa sustavima automatizacije zgrada (BAS) i sustavima upravljanja zgradama (BMS) ključnom.
Međutim, takva integracija sustava često je ograničena višestrukim čimbenicima: naslijeđenom infrastrukturom, različitim protokolima upravljanja i komunikacije te dugo zanemarenim sivim zonama. Ta područja sadrže ključne sustave podrške kao što su UPS, rashladni uređaji, distribucija energije i upravljanje HVAC sustavima.
Kako bi se iskoristila umjetna inteligencija za inteligentnu optimizaciju potrošnje energije, hlađenja i sigurnosti u stvarnom vremenu, standardizirana shema kabelskog povezivanja ključna je za osiguranje ujedinjene i stabilne međusobne povezanosti svih komponenti u tim sivim područjima. S druge strane, fragmentirani regulatorni sustavi i loša međusobna povezanost sustava mogu lako dovesti do smanjenja performansi, pa čak i ozbiljnih rizika poput zastoja u poslovanju.
Kako umjetna inteligencija nastavlja prožimati poslovne modele, očekivanja korisničkih usluga i digitalne tijekove rada, podatkovni centri moraju iterirati i držati korak s razvojem.
Suočeni s transformacijom industrije, proaktivno rješavanje izazova postalo je nužan izbor za održavanje dugoročne konkurentnosti. Trenutne odluke o planiranju i izgradnji infrastrukture izravno će odrediti mogu li se podatkovni centri prilagoditi brzoj iteraciji i fleksibilnom širenju budućih AI tehnologija. Modernizacija infrastrukture u eri umjetne inteligencije u biti se odnosi na izgradnju dugoročne prilagodljivosti podatkovnih centara.
Belden HirschmannCijeli niz rješenja za povezivanje nudi kompletan portfelj proizvoda posebno dizajniran za zahtjevne scenarije podatkovnih centara s umjetnom inteligencijom.
Vrijeme objave: 09.05.2026.